一、选择QMS应该如何选择呢？
1、功能
2、业务关联和控制能力
3、集成能力
4、并发和大数据处理能力
5、咨询能力，设计能力
6、其他制造业系统的熟悉程度，最好做MES，ERP。
二、AI质检在万界星空科技QMS中的具体应用场景
- 来料检验（IQC） 传统方式： 抽样检查，依赖检验员的经验和卡尺等工具。 AI应用： 使用计算机视觉技术。对进货的原材料或零部件进行高速拍照，AI模型自动识别尺寸偏差、表面划痕、锈蚀、型号错误等缺陷，并实时判断是否合格，数据直接录入QMS系统。
- 生产过程质量控制（IPQC） 传统方式： 巡检员定期到生产线抽查，记录关键工艺参数。 AI应用： 视觉检测： 在生产线上部署高清摄像头，实时监控装配过程（如螺丝是否拧紧、部件是否漏装、焊接质量如何）。 音频分析： 通过分析设备运行声音（如发动机异响、齿轮摩擦声）来判断产品状态。 参数监控与预测： 利用机器学习算法分析生产设备参数（如温度、压力、振动），实时监控工艺稳定性，并预测参数何时会偏离控制范围，及时发出预警。
- 最终检验（FQC/OQC） 传统方式： 对成品进行抽样检查，出具检验报告。 AI应用： 在包装线末端，利用AI视觉系统对成品进行全方位检测，包括外观、标签、包装完整性等，实现100%全检，确保出厂产品零缺陷。
- 质量数据分析与根本原因分析（RCA） 传统方式： 质量工程师手动收集数据，使用柏拉图、鱼骨图等工具进行人工分析，耗时长且易受局限。 AI应用： 自然语言处理（NLP）： 自动分析客户投诉、维修记录中的文本信息，快速归类主要问题，识别关键词。 异常模式识别： 机器学习模型能快速在海量生产数据和质量数据中，关联并锁定导致缺陷的根本原因（例如，发现当“A机床温度在特定区间波动”时，“产品裂纹”不良率显著上升）。 知识图谱： 构建质量知识图谱，将产品、工艺、设备、人员、缺陷类型关联起来，快速追溯和定位复杂问题的根源。
- 预测性维护与质量风险预警 AI应用： 通过分析设备运行数据、历史维修记录和产品质量数据，AI模型可以预测设备在未来某个时间点发生故障的概率。这允许企业在设备影响产品质量之前就安排维护，避免批量性不良品的产生，将质量风险扼杀在摇篮中。
- 供应商质量管理 AI应用： 基于各供应商的来料检验合格率、交货准时率、历史问题数据等，AI可以对供应商进行动态评级和风险预测，帮助采购和质量部门优化供应商资源，聚焦于高风险供应商的管理。
三、AI质检与QMS系统的集成模式
- 数据输入： AI质检系统将实时识别出的缺陷数据、图像、报警信息等，通过API接口自动写入QMS系统的不合格品控制 模块。
- 流程触发： QMS系统根据AI输入的数据，自动触发纠正与预防措施（CAPA） 流程，指派任务给相关责任人进行处理。
- 闭环管理： 处理结果和措施效果再次反馈回QMS和AI系统，形成“检测-识别-行动-验证-优化”的质量闭环。AI模型也能利用这些新的反馈数据持续进行自我学习和优化，变得越来越聪明。
- 可视化与决策支持： 所有AI质检产生的数据都在QMS的仪表盘 上进行可视化展示，为管理层提供实时、准确的质量状态报告和决策依据。
接触很多行业客户咨询QMS系统的时候，大部分客户在咨询过程中，纠结于行业，仿佛做过行业QMS，才可以。
其实，完全没有必要。行业限制只是一种错觉。真正能做好QMS的，不在于是否做过类似行业。
QMS主要涉及QA和QC两部分，这是最主要的。涉及到QA，基本组成都是哪些概念，至于如何进行业务开展，其实，这些流程都是标准的，无论多大行业区别，都逃不脱那些基本管理理论限制。
QC更是如此，IQC，PQC，OQC，哪个行业都少不了。至于这些环节的处理和管控办法，又基本雷同，只是和众多系统集成，做到及时控制的问题。
无论哪个行业，作为质量管理专家到现场，对话内容，都基本是这些环节的术语和动作，哪怕没做过这个行业，通过沟通和交流，也能很快区分和格局。
选择QMS，建议不去谈行业，还是着重看功能和咨询能力。做过行业，也不一定就是好的QMS系统，很多公司做过同样行业，但是多少年了，也没能把系统功能提高到一个高度去，只是低水平重复。
QMS对于行业的敏感性不高，这个就和财务软件对行业敏感度不高一样。
AI质检与万界星空QMS系统的结合，是质量管理数字化、智能化转型的核心。 它不再是简单的“机器换人”，而是通过数据驱动，构建了一个能够自主感知、实时分析、精准决策、快速优化的智能质量生态系统。这最终将帮助企业显著降低质量成本、提升客户满意度，并在激烈的市场竞争中建立强大的质量优势。
