AI驱动质量管理：研究综述
一、研究背景与理论意义质量管理渗透于产品设计、生产运作及持续优化的各环节，对产品一致性、制造成本与运行安全具有决定性影响。以统计过程控制为核心的传统方法构筑了质量管理的理论根基，然而在工业互联网与智能传感技术的推动下，现代工业系统不断生成高频、高维、异构、多模态的数据，且过程普遍呈现非线性、非平稳与异方差特征。传统手段依赖于较为明确的分布前提或人工特征提取，在复杂工况下难以同时满足建模精度、实时响应与可扩展性的要求。机器学习、深度学习以及新兴的预训练模型具备从数据中捕获复杂表征的能力，为质量优化、监测与诊
AI不再摆设：企业认知OS让智能真正落地
许多企业部署大模型后陷入困境：AI仅能处理问答与基础查询，无法介入生产调度、经营决策与流程自动化；建议脱离业务规则，逻辑混乱、结果难执行，沦为华而不实的数字化摆设。伏泰科技基于数元工厂治理经验，推出企业认知操作系统（Enterprise Cognitive OS），以标准化知识底座为基础，构建涵盖理解、推理、决策与执行的全域智能体系，真正实现AI自主接管业务。与传统报表工具不同，AI OS的智能中枢允许业务人员用自然语言提问经营与生产问题。系统自动解析跨系统逻辑，依据本体规则完成多步推理，直接生成可视化报