鉴于供应链挑战持续存在，医疗设备制造商应利用他们所能获得的一切优势在竞争中脱颖而出。他们最不需要的就是以自己的方式，被减慢甚至停止生产的问题所拖累。
我们看到的最令人兴奋的发展之一是人工智能（AI）和机器学习在制造生产过程中的质量系统中的应用。在统计算法的支持下，预测质量分析可以帮助根据从各个运营中提取的数据预测生产结果。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
这是什么意思？医疗技术公司无需在质量问题（如缺陷）发生时做出反应，而是可以预测此类问题的可能性，并在浪费时间、资源和金钱之前采取行动。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
被动与主动
在医疗器械等受到严格监管的市场中，质量推动成功。缺陷推高了成本。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
不幸的是，许多制造商仍然在生产过程中对质量体系采取被动的方法，使用ERP中收集的历史数据并在现场生产环境中进行频繁测试，以确保产品符合质量标准。这种方法速度较慢、敏捷性较差且可靠性较低。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
相比之下，预测性质量分析利用机器学习，根据来自整个组织的一组动态实时数据来预测质量问题。这减少了在检测到问题后频繁启动和停止以测试或重新配置生产线的需要。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
人工智能的使用在制造业中越来越普遍，并且在 2021 年的使用有所增加。下面是它应用于质量时如何工作的示例：文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
机器学习模型根据材料供应商、工人、机械和原材料类型等因素确定哪个批次可能存在潜在问题。这使制造商能够优化材料使用，识别和隔离缺陷，并预测废品率。除了预测数据外，该模型还可以根据实时生产条件提供实时警报。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
例如，制造商可能会发现使用特定供应商芯片的批次比不使用芯片的批次更有可能出现质量问题。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
或者，当由 Joe Smith 操作时，生产订单在 2 号线上的故障率更高。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
数据不提供因果关系。但它确实指出了一些需要调查的事情，以便在生产开始和质量问题出现之前调整计划。文章源自：SAKAMITI-山东坂道 采购产品请添加微信13365378947SAKAMITI 山东坂道-https://sakamiti.cn/3945.html
医疗器械制造预测性质量分析的投资回报率
您可能只是将质量问题归结为开展业务的一部分，注销了额外的成本，因为它们在任何生产环境中都是预期的。但今天，每一件小事都很重要。高级分析可以在您甚至可能没有意识到机会存在的地方推动改进。
在以下位置查找投资回报率：
- 减少废品、返工、取样和测试
- 更有效地使用设备
- 更可靠的交货时间
- 缩短新产品的周转时间
- 减少召回次数
- 更好、更高效的合规性跟踪
这项技术仍处于早期采用者阶段，这意味着对于已经拥有机器学习计划基础的公司来说，这是一个很大的机会。如果您尚未进入数据之旅，则可以采取一些步骤来构建该基础。
寻找知道如何帮助制造商扩展其数据和分析功能的合作伙伴，以便您可以利用已改变质量保证和质量控制的机器学习模型。
预测性质量分析说明了数字化转型的核心优势，在业务的许多领域都有可衡量的影响，包括降低成本、提高产品周转速度、提高整体质量、增加和改进跟踪和合规性、及时反馈循环以及提高客户满意度。
