伴随信息化、数字化、智能化技术的迅猛发展，全球已全面进入大数据时代。数据是进行数据分析的基础，直接参与质量管理各个环节的预判决策，因此数据质量对分析结果的有效性至关重要。
如何对数据进行客观的、真实的、有效的采集与分析？如何准确把握未来数据质量分析的发展趋势方向？本课程将从实际应用出发，深挖智能工厂数据质量分析的意义，全面阐述数据质量分析手册与发展趋势。

数据是基础性资源，是重要生产力
制造业面临的很大困难是，数据格式种类繁多、分散、不标准、不统一，制约着数据综合效益的发挥，没有被管理的数据很难实现价值转换，很难被称之为数据资产。所以通过定义质量数据格式标准、统一来自不同设备/系统的测量数据格式是至关重要的。标准化的质量数据可以通过数据字段的标准化编码，记录测量结果的同时，定义需要记录的不同人机料法环测的信息。

海克斯康质量数据管理解决方案
致力于引导制造业生产中的数据流通，全面获取加工信息，实现质量输出最优化。
● 实现车间量检具及精测间测量设备的联网，实时监控测量数据，并发送异常警报；
● 实现对测量数据自动分析，根据报告挖掘质量问题；
● 通过实时监控数据，发生异常时能及早发现并制定措施进行调整；
● 定期验证测量设备能力，加工设备能力和生产过程能力。