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数智化推动传统制造业质量管理优化路径.docx

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    数智化推动传统制造业质量管理优化路径

    前言

    在数字化转型过程中，大数据技术为传统制造业提供了强大的数据处理能力。通过大数据分析，企业能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，帮助决策者优化生产流程、预测市场需求以及管理供应链。与此人工智能技术通过机器学习和深度学习的算法，可以实现自动化的决策与操作。例如，通过智能化的机器学习算法，设备的故障能够提前预测并进行处理，从而避免了设备停机带来的生产损失。

    随着制造业数字化转型的推进，企业在进行数据采集、存储与处理过程中，面临着数据安全与隐私保护的问题。为了应对这一挑战，企业应加大对信息安全技术的投资，强化

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