[发明专利]基于产品质量数据分析的质量趋势预测

说明书

本发明公开了基于产品质量数据分析的质量趋势预测，通过获取市场产品故障信息对故障频次进行分析预测，基于质量数据分析的质量趋势预测，将质量管理由“被动”转为“主动”，可快速反应市场质量动态，帮助企业及时发现潜在的质量隐患，规避风险、减少不合格品的出现，降低重大问题发生几率，提升产品质量管理水平，提高产品质量口碑和企业竞争实力。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及基于产品质量数据分析的质量趋势预测。

背景技术

汽车及零部件、电子产品制造规模持续扩大、科技的不断发展，对企业提出了更高的质量要求。产品质量缺陷追溯周期长，质量隐患发现不及时，给企业造成不必要的成本。企业希望及时掌握市场产品的质量动态，利用市场上已知产品故障信息进行质量分析，预测未来的质量趋势，控制成本，对质量进行预测，势不可挡。

目前，由“故障部位”引起的质量问题的分析维度单一，不能帮助企业更好的掌握市场中引起质量缺陷的“故障部位”情况，导致企业不能及时识别，定位和分析处理质量缺陷，目前急需使质量数据产生价值，将质量管理由“被动”转为“主动”，挖掘影响质量的关键因素，帮助企业识别潜在的风险点，做出科学的决策与判断，强化质量管理水平，提高产品质量，提升客户满意度。

发明内容

为解决上述质量问题分析维度单一的问题，本发明提出了基于产品质量数据分析的质量趋势预测。

基于产品质量数据分析的质量趋势预测，通过获取市场产品故障信息对故障频次进行分析预测，包括：

S1、产品市场故障数据采集：对有故障市场产品的质量问题数据进行信息进行采集；

S2、质量问题数据频次统计：根据采集的质量问题数据，将采集的产品市场故障数据进行频次统计；

S3、产品质量分析：根据统计的产品质量问题数据，按数据类型生成相应的质量趋势图；

S4、产品质量趋势预测：根据质量趋势图，利用线性回归预测公式对未来产品质量进行预测。

进一步，所述S1产品市场故障数据采集过程中质量问题数据包括：产品型号、故障部位、时间维度、故障类型。

进一步，所述时间维度包括日，周，月，进行统计时灵活选择纬度范围。

进一步，所述S2质量问题数据频次统计过程还包括：按产品型号进行频次统计时，包括按单型号进行统计和所有型号综合统计。

进一步，所述S2质量问题数据频次统计过程还包括：对频次统计结果中统计频次高的部分用特殊颜色进行区别显示。

进一步，所述S3产品质量分析质量趋势图根据预设规则显示，还包括在时间维度的切换显示。

进一步，所述S4产品质量趋势预测还包括：选择预测时间，向后预测对应时长的故障数据。

进一步，所述S4产品质量趋势预测线性回归预测公式根据已知产品质量问题数据得出，具体为：Y＝A+BX，其中，Y为预测值，X为预测销售数量，A和B为根据已知产品质量问题数据得出的常数。

本发明的有益效果：本发明提出了基于产品质量数据分析的质量趋势预测，基于质量数据分析的质量趋势预测，将质量管理由“被动”转为“主动”，可快速反应市场质量动态，帮助企业及时发现潜在的质量隐患，规避风险、减少不合格品的出现，降低重大问题发生几率，提升产品质量管理水平，提高产品质量口碑和企业竞争实力。

附图说明

图1是本发明基于产品质量数据分析的质量趋势预测流程图；

图2是本发明实施例中所有车型统计图；

图3是本发明实施例中单个车型统计图；

图4是本发明实施例中故障部位趋势整合图；