数据分散
批次、工艺、设备、检验等数据分布在不同系统中，关联关系不清晰。
SOLUTION OVERVIEW
面向质量管理的数字化解决方案
以星合智域为底座，结合澄源与星绎，打通批次、工艺、设备、检验等多源数据，建立质量相关对象的数据关联与可视化追溯，支持质量异常的调查分析与整改协同。
BUSINESS CHALLENGES
质量管理面临的常见挑战
追溯困难
质量问题发生时，难以快速定位相关数据与证据，调查效率较低。
协同不畅
异常处理涉及多部门，信息传递不及时，整改进展难跟踪。
数据质量问题
数据不完整、不一致或不准确，影响质量分析与追溯的可靠性。
OUR SOLUTION
构建从源头到整改的质量证据链
通过澄源建立质量相关对象的数据关联与血缘关系，通过星绎组织证据、处理异常并协调整改，支持质量问题的调查分析与持续改进。
- 01
原材料批次
来料与批次信息
- 02
生产过程
工艺与参数记录
- 03
设备运行
设备状态与维护
- 04
检验记录
检验结果与判定
- 05
异常分析
定位原因与影响
- 06
整改协同
任务分发与跟踪
APPLICATION SCENARIOS
面向典型质量管理场景
适用于离散制造、流程工业等多种工业场景，围绕质量问题的调查与整改，
提供从数据关联、证据组织到任务协同的能力支持。
产品质量调查
快速定位问题批次关联的工艺、设备、检验等证据，支持原因分析。
过程质量追溯
梳理生产过程的数据链路，分析关键工艺参数与质量结果的关联。
设备与质量关联
关联设备运行数据与质量数据，辅助分析设备对产品质量的影响。
检验数据分析
整合检验记录，支持质量趋势分析与异常模式识别。
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成就确定性