预测质量分析
概述
预测质量分析使用统计算法和
机器学习在质量和安全风险发生之前对其进行预测，从而为采取及时和有针对性的对策提供机会。作为第一步，对所有可用的外部和内部数据源进行优先级排序、合并和关联。然后进行全面的数据分析，并利用各种评估技术在迭代过程中开发预测模型。根据流入模型的参数，这些方法不仅可以预测未来不久出现的缺陷，还可以预测可能导致长期保修索赔的缺陷。因此，这些模型能够集成数据源，使高效的
数据挖掘成为可能，并导致用户友好的评估，进而可以将其转换为最终用户或报告级别管理人员易于阅读的报告。明智地使用预测质量分析可以显着节省保修成本、提高客户满意度并降低废品率。
