行業適配是偽命題？QMS選型的本質與AI質檢的終極賦能
一、選擇QMS應該如何選擇呢？
1、功能
2、業務關聯和控制能力
3、集成能力
4、併發和大數據處理能力
5、諮詢能力，設計能力
6、其他製造業系統的熟悉程度，最好做MES，ERP。
二、AI質檢在萬界星空科技QMS中的具體應用場景
- 來料檢驗（IQC）
傳統方式： 抽樣檢查，依賴檢驗員的經驗和卡尺等工具。
AI應用： 使用計算機視覺技術。對進貨的原材料或零部件進行高速拍照，AI模型自動識別尺寸偏差、表面劃痕、鏽蝕、型號錯誤等缺陷，並實時判斷是否合格，數據直接錄入QMS系統。 - 生產過程質量控制（IPQC）
傳統方式： 巡檢員定期到生產線抽查，記錄關鍵工藝參數。
AI應用：
視覺檢測： 在生產線上部署高清攝像頭，實時監控裝配過程（如螺絲是否擰緊、部件是否漏裝、焊接質量如何）。
音頻分析： 通過分析設備運行聲音（如發動機異響、齒輪摩擦聲）來判斷產品狀態。
參數監控與預測： 利用機器學習算法分析生產設備參數（如温度、壓力、振動），實時監控工藝穩定性，並預測參數何時會偏離控制範圍，及時發出預警。 - 最終檢驗（FQC/OQC）
傳統方式： 對成品進行抽樣檢查，出具檢驗報告。
AI應用： 在包裝線末端，利用AI視覺系統對成品進行全方位檢測，包括外觀、標籤、包裝完整性等，實現100%全檢，確保出廠產品零缺陷。 - 質量數據分析與根本原因分析（RCA）
傳統方式： 質量工程師手動收集數據，使用柏拉圖、魚骨圖等工具進行人工分析，耗時長且易受侷限。
AI應用：
自然語言處理（NLP）： 自動分析客户投訴、維修記錄中的文本信息，快速歸類主要問題，識別關鍵詞。
異常模式識別： 機器學習模型能快速在海量生產數據和質量數據中，關聯並鎖定導致缺陷的根本原因（例如，發現當“A機牀温度在特定區間波動”時，“產品裂紋”不良率顯著上升）。
知識圖譜： 構建質量知識圖譜，將產品、工藝、設備、人員、缺陷類型關聯起來，快速追溯和定位複雜問題的根源。 - 預測性維護與質量風險預警
AI應用： 通過分析設備運行數據、歷史維修記錄和產品質量數據，AI模型可以預測設備在未來某個時間點發生故障的概率。這允許企業在設備影響產品質量之前就安排維護，避免批量性不良品的產生，將質量風險扼殺在搖籃中。 - 供應商質量管理
AI應用： 基於各供應商的來料檢驗合格率、交貨準時率、歷史問題數據等，AI可以對供應商進行動態評級和風險預測，幫助採購和質量部門優化供應商資源，聚焦於高風險供應商的管理。
三、AI質檢與QMS系統的集成模式 - 數據輸入： AI質檢系統將實時識別出的缺陷數據、圖像、報警信息等，通過API接口自動寫入QMS系統的不合格品控制 模塊。
- 流程觸發： QMS系統根據AI輸入的數據，自動觸發糾正與預防措施（CAPA） 流程，指派任務給相關責任人進行處理。
- 閉環管理： 處理結果和措施效果再次反饋回QMS和AI系統，形成“檢測-識別-行動-驗證-優化”的質量閉環。AI模型也能利用這些新的反饋數據持續進行自我學習和優化，變得越來越聰明。
- 可視化與決策支持： 所有AI質檢產生的數據都在QMS的儀表盤 上進行可視化展示，為管理層提供實時、準確的質量狀態報告和決策依據。
接觸很多行業客户諮詢QMS系統的時候，大部分客户在諮詢過程中，糾結於行業，彷彿做過行業QMS，才可以。
其實，完全沒有必要。行業限制只是一種錯覺。真正能做好QMS的，不在於是否做過類似行業。
QMS主要涉及QA和QC兩部分，這是最主要的。涉及到QA，基本組成都是哪些概念，至於如何進行業務開展，其實，這些流程都是標準的，無論多大行業區別，都逃不脱那些基本管理理論限制。
QC更是如此，IQC，PQC，OQC，哪個行業都少不了。至於這些環節的處理和管控辦法，又基本雷同，只是和眾多系統集成，做到及時控制的問題。
無論哪個行業，作為質量管理專家到現場，對話內容，都基本是這些環節的術語和動作，哪怕沒做過這個行業，通過溝通和交流，也能很快區分和格局。
選擇QMS，建議不去談行業，還是着重看功能和諮詢能力。做過行業，也不一定就是好的QMS系統，很多公司做過同樣行業，但是多少年了，也沒能把系統功能提高到一個高度去，只是低水平重複。
QMS對於行業的敏感性不高，這個就和財務軟件對行業敏感度不高一樣。
AI質檢與萬界星空QMS系統的結合，是質量管理數字化、智能化轉型的核心。 它不再是簡單的“機器換人”，而是通過數據驅動，構建了一個能夠自主感知、實時分析、精準決策、快速優化的智能質量生態系統。這最終將幫助企業顯著降低質量成本、提升客户滿意度，並在激烈的市場競爭中建立強大的質量優勢。
