在整个供应链上，汽车行业的质量控制堪称世界一流。为了维持这一标准，供应商必须坚持严格的开发要求跟踪，经过验证的制造系统，并必须开放定期过程审计。这通常意味着需要在组件级别上低于1 dpm(每百万缺陷)的缺陷级别。为了达到这些质量水平，制造过程中的每一个中间步骤都应该有可以监控和控制的可量化结果。通常需要统计过程控制来突出任何偏离正常操作的地方。

Bode是制造时代，日常批量频率可以运行全班，输出对质量进行采样。在审查后，技术人员可能会在一天结束时调整一些机器旋钮，以确保合规性。今天的全球制造环境的步伐需要遵守质量和制造一致性的持续基础。监控汽车制造指标以确保可以实现质量是至关重要的。

随着批量设置和拆卸离散定制生产运行，过程的重复性是至关重要的今天生产相同的产品昨天。方差最小化可以通过跟踪关键绩效指标(KPI)和系统需求来实现。现场质量监控可以通过工业物联网计划实现。监控机器和工艺的符合性可以识别任何偏离正常控制限度的初始偏差。钻孔可以监测深度，力和精度。机械一致性公差可以用视觉灵敏度测试。机器振动可以跟踪性能预期。统计分析将突出问题补救的影响和时间关键性质。

质量规划

历史质量问题可用于调查缺陷的根本原因并实施纠正措施。可以手动搜索以前的制造代，以识别质量问题。但是，现在可以从工厂内从机器中利用的数据中提取此信息。现在可以使用智能模型制造数据分析的算法来执行发现缺陷和揭示原因的努力。IOT机器传感器可以针对监测对传出产品质量最关键的生产过程的那些区域。

质量控制

通过实时控制生产，任何出现的质量问题都可以立即发现。通过实施预见性维护和提前维修问题，大部分的破损可以提前缓解。缺陷发现应该尽快确定，并且尽可能从最小的数量开始。当观察制造质量时，纠正措施的迭代反馈循环可以是紧密和及时的。

质量保证

有效跟踪问题报告和客户投诉有助于及时解决质量问题。通过关闭从客户问题到在问题离开工厂车间之前识别问题的循环，整体质量响应可以得到改善，最终客户的质量满意度也将提高。可以跟踪机器性能参数，以便在出现越界情况时识别它们。可以发送警报，以便管理层决定采取纠正措施并隔离任何可疑材料以进行进一步调查。

机器指标物联网仪表板提供了对KPI指标和流程优化．可以跟踪设备的健康状况机监控在实时。可以通过设备提供的数据来解决制造挑战，而不是暂停一条线，让人员调查发现点问题。通过监控整个企业的生产KPI，可以在客户发现质量问题之前识别、纠正和改进质量问题。

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