隨著汽車制造業對交付產品綜合質量要求更加嚴格，如何實現和處理質量數據的多樣化和結構化？隨著客戶產品交付周期的不斷縮減，同行業競爭加劇，如何通過工業大數據管理平臺統一整合質量數據，實現以質量驅動生產力？

方案

政府對于新能源汽車行業的補貼退坡，促使汽車制造商對于產品質量的關注度更加增強，因此企業從項目規劃初期就投入大量資金用于購買各種測量設備、檢具等，將產品品質鎖定在行業較高水平。

在數字化大背景下，測量設備的性能、數量、品類等當然是確保幾何尺寸質量可控的前提條件，但是數據的信息孤島問題也日益突出，所有數據只能在不同的平臺或者軟件中查看，無法統籌兼顧。

eMMA數據管理系統站在客戶的角度，致力于為用戶打造：涵蓋質量體系與控制的數字化檢測分析管理平臺。通過使用eMMA Core綜合數據管理平臺，實現了“雙懸臂測量數據”、“藍光測量數據”、”Leica光學測量數據“、“激光雷達測量數據”、“NEXTSENSE間隙面差測量數據”、Inline在線測量數據等通過eMMA MDM統一在一個平臺上，結合CAD和產品裝配結構樹實現質量數據的精準、高效利用，憑借虛擬匹配技術實現質量問題的事前預判，幫助企業降本增效。

基于CAD，貫穿產品質量全生命周期

eMMA憑借中央數據庫和結構化數據管理方式，基于CAD的質量數據統計分析過程，為用戶提供了面向產品全生命周期各個階段的質量數據分析方法。

它包括項目前期尺寸功能部門對于檢驗計劃的制定和編輯，試制階段的小批量數據分析與基于整車坐標系或局部坐標系的間隙、面差分析，量產階段的多批次質量數據SPC分析及結合CAD模型的數據查詢和實時分析，客戶申訴質量問題結合質量數據的跟蹤閉環等。

統一數據管理，加快產品量產節拍

通過eMMA DX 技術，管理者可以快速實現檢驗計劃在多個工廠的分發，保證各個工廠的檢驗計劃保持實時更新，加快產品量產節拍。

該系統還可基于測量設備提供的原始數據進行功能尺寸統一創建，避免終端測量軟件分析方法不同導致的數據異常，節約現場編程人力成本。

eMMA還提供基于質量數據分析進行工藝改善提升的相關評估功能，包含方差分析技術、相關性分析、回歸分析技術、實驗設計（DOE）技術以及可靠性分析等，用于產品加工工藝的持續改進，以品質驅動生產力，持續不斷提升企業競爭力。