在智能制造的浪潮中，质量管理正在发生根本性转变。
面对复杂工艺与海量数据的挑战，我们构建了贯穿产品全生命周期的全面质量管理体系。该体系覆盖研发、制造到交付的全过程，以统一的GeegaOS工业操作系统为数据基石，实现质量的事前预防、事中控制与事后闭环。
在这一坚实体系之上，QAL质量分析平台作为智能引擎，使质量管理向主动预警与持续优化演进。
QAL质量分析平台，是集质量监控、问题追因、知识沉淀于一体的智能化平台。它深度融合了质量监控、自动根因分析、知识沉淀与应用，并创新性地通过前端智能问答助手提供交互界面，旨在帮助企业构建从“感知异常”到“定位根因”、“闭环改善”的制造全流程、自动化质量管控闭环，赋能质量与工艺工程师，实现产品质量的主动保障与持续卓越。
业务痛点：
对于工艺流程复杂、数据量庞大的制造业，如新能源电池、汽车零部件等领域，质量管控面临严峻挑战。生产环节众多，关键参数数以千计，传统依赖人工经验与事后检验的方式，不仅响应迟缓，更难在海量数据与多系统孤岛中精准定位问题源头。
良率提升的迫切需求，呼唤一个能自动洞察、智能分析、并给出行动指引的数字化解决方案。
产品功能概述：
QAL质量分析平台的核心，是将AI能力深度融入质量管理的每一个环节，打造出独具特色的智能“四步法”，推动质量分析从“事后应对”转向“事前预警、事中控制、事后溯源”的全周期智能化。
1、数据治理：平台无缝集成多源异构业务系统，对原始数据进行清洗、整合与建模重构，构建起覆盖多业务场景的指标计算体系，为质量决策提供坚实可靠的数据基石。
2、问题感知：依托实时监控与动态预警机制，对制程关键参数进行毫秒级跟踪。一旦出现异常，系统即时触发预警，实现从“被动响应”到“主动拦截”的转变，将质量问题遏制于萌芽阶段。
3、根因分析：内置工序良率分析Agent，融合“人机料法环”等多维数据，自动定位异常根源。相关性分析Agent则对全链路追溯数据进行深度挖掘与分组对比，精准识别关键影响因素，推动分析方式从传统“人工排查”迈入“智能诊断”新阶段。
4、问题闭环：所有分析结论与解决措施，皆通过FTA（失效分析模型）等结构化方式，自动沉淀至AI知识库。这不仅实现了PDCA完整闭环，更使质量知识持续积累、实时复用。智能问答助手随时响应查询，让质量系统真正具备自我进化与学习的能力，赋能企业质量管理的持续升级。
这四步层层递进，不仅解决当下问题，更在每一次分析中积累智慧，使质量管理从“救火式应对”走向“预见性治理”，为制造企业构建起韧性更强、更可持续的质量竞争力。
应用场景与效果：
目前，QAL质量分析平台已在吉曜通行集团多个基地、吉利集团供应链质量协同中心等制造基地成功应用。
在电芯生产场景中，平台曾自动识别并定位了某批次产品自放电异常的工艺参数根源，将原本需数天的分析工作缩短至小时级。其价值已验证于从企业内部制程稳定性提升，到供应链层面供应商质量与风险精准管控的多个场景。
由该产品赋能的项目在多个行业领域广受认可，累计荣获多项国家级、行业级重要奖项，涵盖质量管理数字化、供应链协同、AI与大数据创新应用等方面，充分体现了其在技术落地与产业赋能中的先进性和示范价值。
QAL质量分析平台带来的不仅是工具升级，更是管理变革：从事后处理转向事前预防与事中控制；从依赖个人经验转向依赖数据与AI智能决策；从孤立事件应对转向系统性知识传承与闭环改善。
广域铭岛正以数据与AI助力制造企业构建透明、敏捷、持续进化的新一代质量管理体系，驾驭复杂性，赢得质量竞争的未来。
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