摘要
大数据分析正在重塑质量检验数据管理模式，推动质量管理向智能化、系统化方向演进。通过对多源异构数据的整合与深度挖掘，实现质量问题的精准识别与动态控制，提升检测效率与决策水平。重点行业通过构建统一的数据平台，优化数据分析流程，强化全过程质量追溯与预警能力。实践验证了数据管理优化在提升产品质量稳定性、降低缺陷率和增强跨部门协同能力方面的显著成效，为制造业转型升级提供坚实支撑。
关键词： 大数据分析；质量检验；数据管理；智能决策；质量管理
Abstract
Big data analysis is reshaping the management model of quality inspection data, promoting the evolution of quality management towards intelligence and systematization. By integrating multi-source heterogeneous data and conducting in-depth mining, it enables precise identification and dynamic control of quality issues, improving testing efficiency and decision-making capabilities. Key industries have built unified data platforms and optimized data analysis processes to strengthen end-to-end quality traceability and early warning capabilities. Practical applications have demonstrated the significant effectiveness of data management optimization in enhancing product quality stability, reducing defect rates, and strengthening cross-departmental collaboration, providing solid support for the transformation and upgrading of the manufacturing industry.
Key words： Big data analysis; Quality inspection; Data management; Intelligent decision-making; Quality management
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