不是传统QMS
不只做表单、审批和问题单，而是把质量问题追溯到真实检测数据和测量上下文。
AI Native Quality & Measurement Hub
AI原生质量与测量数据中枢
名质科技不是传统QMS提供商，而是面向制造业质量场景的智能中枢。我们连接检测、计量、实验室、质量流程和供应商数据，让现场测量数据进入AI分析与质量闭环。
传统系统记录流程，名质让测量数据、质量语义和AI闭环联动起来。
What We Clarify
我们解决的，是质量数据断层
ERP管资源，MES管生产，传统QMS偏流程记录。质量智能化最缺的一层，是检测、计量、实验室与质量流程之间的数据中枢。
从测量开始
接入CMM、量具、实验室仪器、现场检测记录，把质量数据从源头采进来。
让数据成网
连接产品、批次、检测项、设备、供应商、异常和责任人，形成质量对象模型。
让AI进闭环
AI不止问答，而是辅助分析异常、生成8D/CAPA建议，并把动作留在系统中。
Method Frame
采集
先把检测与测量数据接进来。
治理
把对象、批次与过程关系理顺。
理解
让趋势、异常与责任能够被读懂。
闭环
最终进入工单、整改与审计留痕。
序
质量智能化不是一步到位，而是四层推进。
从现场数据开始，逐步走到可分析、可执行。
How We Work
01
02
03
从测量现场到AI闭环，分层落地
先接入真实质量数据
从数字化检测、iGMS、LIMS或CMM报告导入切入，减少手工录入，让检测与测量数据先沉淀下来。
建立质量数据中枢
围绕产品、批次、检测项、量具、设备、供应商和异常建立统一语义，补齐MES/ERP不深入的质量数据层。
让AI驱动分析与闭环
AI解释SPC/MSA趋势、提示异常风险、生成报告和8D/CAPA初稿，再由责任人确认并进入工单、整改和审计留痕。
What We Build
以iQualityHub为核心的产品层次
QMS、LIMS、iGMS和数字化检测是业务入口，质量数据分析与AI Agent是智能增强，最终汇聚到iQualityHub。
iQualityHub
AI原生质量与测量数据中枢，承接采集、治理、语义关联、智能分析和闭环执行。
测量与检测数据入口
数字化检测、CMM数据解析、iGMS量具管理、MSA和设备数据接入。
质量业务入口
QMS、LIMS、供应商质量、来料/过程/成品检验，让业务流程与质量数据关联。
AI质量智能体
质量问答、报告助手、异常诊断、SPC/MSA解释、8D/CAPA建议和闭环执行辅助。
Next Step
企业微信
微信公众号
从一个数据入口开始，建设AI原生质量中枢
告诉我们你的现有系统、检测数据来源、计量管理方式、实验室流程和质量闭环现状。我们会判断适合从数字化检测、iGMS、LIMS、QMS闭环还是AI助手切入。
邮箱 contact@mzinno.com
电话 18017806350