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大数据:数据驱动的过程质量控制与改进新视角

         

摘要

cqvip:为了在制造业大数据环境下获得一种全局、动态、发展的新思维方式来研究解决生产运营管理中的各种问题,针对数据驱动的过程质量控制与改进,总结国内外研究现状,分析存在的问题和不足;将数据生命周期理论引入过程质量控制,提出一种基于数据生命周期的质量控制持续演进框架,详细阐述质量数据的收集、存储、更新以及应用于实时质量控制和持续改进的动态过程,并将数据、问题、知识关联起来,对质量数据的治理、重用以及质量知识的积累和传承问题进行了探索。最后指明了进一步的研究方向。

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