质量数据分析系统可分为分析系统和分析定义库两大部分。分析系统由分析子系统、数据连接子系统，直接数据源或数据仓库等各个主要部分组成。分析定义库包括方法库，数据连接、抽取、转换定义及数据源定义等部分。
数据分析的实现拟解决以下几个关键问题：
1、数据分析的方法与规则的定义，为数据分析建立基本规则库和基本数据操作方法库，以便数据分析人员完成相关的数据分析。
2、数据提取，包括产品的检验数据和试验记录中的试验性能数据的提取。
3、数据的分类与转换，即将产品的检验数据和试验数据按照实施人员定义的规则完成内部转换与分类存储，为数据的展示与分析提供基础数据。
4、数据的展示：为关键间隙与实验性能的比对提供直观的展示，提供基本的数据图表集，如某段时间内的检验数据的分布。
生产质量分析方案架构：
1、智能关联影响质量的全量数据指标（人、机、法、料、环、检等），帮助企业实现质量根因追溯。
2、通过机器学习，找到影响质量的关键因素，预测生产质量，从而优化生产质量，洞察改善质量新见解。
3、进行生产情况分析，质量和缺陷走势分析、生产过程控制分析、客诉与订单分析
4、搭建企业级数据仓库，报表展示可视化，多屏展示及分发应用
5、通过对生产质量的分析，生产质量预测，能从根源上优化生产质量，形成良性循环，遏制质量隐患。
客户收益：
1、提高了完成重复分析报表的时间，极大减少了人员数据分析的工作量。
2、快捷分析质量高风险缺陷及其趋势，为提供产品合格率提供了需攻克的目标和方向。
3、提供了快捷进行不同厂的生产信息变化的对比的可视化图表，解决了频繁导出数据才能分析关联关系的问题。
4、 连接了不同工序间数据的关联，实现了从投诉卷到各工序生产数据、设备状态、工艺参数、品检信息等联动查询的难题。
5、驱动IT部门进一步加深对SAP系统的研究，解决了SAP系统数据定时导出到MYSQL数据库的难题。
6、实现了不同工厂的出入库订单量的展示，梳理了订单数量提取的复杂逻辑，通过订单的准时率和足额率为领导层从不同角度对公司销售情况的整体分析提供数据基础。
7、实现了客诉情况和对应缺陷情况的关联可视化图形，为决策层提高客户满意度找到质量问题痛点提供数据支持。
