人工智能如何重新定义质量

数据学的进步让预测质量能力大幅提升，使得及早准确发现质量问题成为可能。质量保证领域从先前的依据信息进行质量反馈，过度到汲取统计数据进行智能化分析，最后到预防性质量保证阶段。

海克斯康工业软件Q-DAS产品系列从入门级到人工智能分析，为用户提供了全面的解决方案。Q-DAS和eMMA产品家族的最新版本支持TSAF功能: 时间序列分析和预测。此人工智能模块可以根据测量时间序列的分析来预测测量结果，预测数据的交互式探索和可视化有助于尽早识别不符合规范的流程和KPI，并且根据基础平台的不同，可以按需配置各种报告和报警选项。

人工智能集成自动化时间序列分析和预测

此项功能的开发，可以让Hexagon用户能够从稳定性和潜在公差偏差方面了解更多的过程。自动化时间序列分析和预测可以让用户在真正的问题发生之前采取有效行动，避免损失。

Q-DAS qs-STAT中的时间序列

分析和预测（TSAF）

在Q-DAS qs-STAT中，TSAF的应用有两种模式，验证和预测:

·使用验证模式，用户可以在现有的测量数据上测试和验证预测的准确性。

·在预测模式下，用户可以看到预测的未来值，以显示预测的不确定性。

Q-DAS M-QIS中的时间序列

分析和预测（TSAF）

在M-QIS中，用户可以定义一个报告系统作业，可以在其中应用TSAF评估来预测质量相关值。当系统预测警报时，系统会自动将报告保存在特定位置。

Q-DAS eMMA中的时间序列

分析和预测（TSAF）

Q-DAS eMMA 3.4.0包含了人工智能技术的TSAF，专门为制造数据分析而制作。系统可以从历史测量值中学习，并自动、快速、准确的预测测量结果的未来趋势。