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PRACTICAL PROBLEM SOLVING
制造业数据解决方案
AI时代如何提高数据可靠性，拿到少量实验或海量生产数据该怎么处理
PROBLEM DASHBOARD
按真实问题场景进入
先看问题，再选方法
01
数据看起来很多，但这些测量结果到底靠不靠谱？
如果测量系统本身不稳定，后面的分析越复杂，错误可能越隐蔽。
MSA
Gage R&R
数据可靠性
02
做完改善、换了供应商、新上一套系统，怎么证明真的有效？
不良率从 3.2% 降到 2.7%，到底是改善成功，还是只是随机波动？
Hypothesis Testing
Before vs After
比例 / 均值差异
03
参数很多、配方很复杂，怎么找到真正有用的组合？
一次只改一个参数，经常看不出交互作用，也很难找到稳定的最优区域。
DOE
Interaction
Mixture / RSM
04
生产数据一大堆，怎么找出真正影响结果的关键因子？
不是把所有字段丢进模型就结束，而是要找到能解释问题、能指导行动的信号。
Python
Machine Learning
AI Analysis
05
供应商质量波动了，怎么判断是正常波动还是开始变差？
单次超标不一定代表失控，连续趋势变化才可能是更早的预警信号。
SPC
Control Chart
Supplier Tracking
REAL CASES · PRACTICAL TOOLS
后续会以案例分析和工具介绍为主
这个板块会逐步补充制造业常见问题的分析路径、简化案例和工具应用。 有具体需求可以联系作者