制造业生产管理中，企业一直重视的就是生产质量和生产成本的控制。要合理的降低生产成本， 就必须重视生产过程的控制。对质量预测分析，将质量管理由“被动”转为“主动”，提前发现潜在缺陷，抓住机会准备合适的弥补方案，降低产品次品率，才能从根本上解决生产成本的问题。
近年来，众多制造业由“中国制造”升级为“中国智造”，引用大量的智能设备，比如ERP、MES、CRM、SPC、QMS，产生了大量数据，却无法实时监控与分析。出现质量问题，废品已然存在，很难补救。就算对质量进行追溯，且追溯周期长，找寻规律慢，给生产造成不必要的成本。
控制生产成本，对质量进行预测，势不可挡。
▶ 质量预测分析方案，问题与挑战？
一，普遍存在重自动化、轻数字化的状况，自动化设备投入较多，但数据采集的基础差，经营管理类数据不可见、不可用
二，数据孤岛众多，数据质量差，只关注生产过程控制，忽略设备、员工、客诉、材料等问题
三，多数企业还在用传统的电子看板，不直观，不及时。
四，多数企业花了大量时间在成本计算与是归集上，却无法进行有效的成本控制与分析
▶ 质量预测分析方案，是怎么设计的？
一，要对质量和缺陷进行分析。对参与制造的员工、设备、采用的工艺等数据进行统计计算，分析相关因子的影响比例，输出因子分析图表。
二，生产过程控制分析。对直接或间接影响产品质量的生产、安装和服务过程所采取的作业技术和生产过程的分析，诊断和监控。包括：物资控制，可追溯性和标识，文件控制，过程更改控制，验证状态控制，不合格产品控制等。
三，质量分析。将原材料、半成品、产成品各个环节的质量数据进行分析，根据计算机算法，进行建模，找出规律。
四，生产可视化。生产现场的每一个车间，每一道工序，每条产线，所有的生产情况、良品情况，设备负荷情况，要一目了然。
IF出库率、OT出库率、DIFOT出库率
该客户通过一张一张自助分析的表，很快找到了可能影响质量的因素，从而快速解决这个问题，最后极大降低了产品的次品率。
