AI 赋能应用
通过 AI 辅助决策，释放运营与质量数据的价值。探索 QualityWise.ai 功能和 AI 赋能应用，帮助质量团队从被动处理问题转向主动质量管理。
AI 赋能质量管理
TrackWise AI 将生成式 AI、自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）结合，应用于整个质量管理系统（QMS）。这些技术帮助团队从复杂数据中发现信号、提高运营效率，并将专业能力集中在重要的质量问题上。连接供应链中的相关记录，有助于组织识别高风险事件并提前响应。
QualityWise.ai
QualityWise.ai 提供四项核心功能：自动分类、自动摘要、洞察和根本原因顾问。这些功能将运营数据转化为有用信息，支持投诉处理、质量事件管理和调查。
AI 驱动的自动分类
AI 为投诉、质量事件和相关记录推荐分类，简化信息接收并减少重复分类工作。关于投诉类型、严重程度及是否需要报告的建议，帮助团队进行初步分流并安排后续处理的优先顺序。
生成式 AI 自动摘要
生成式 AI 根据质量事件记录创建摘要，减少收集和整合信息所需的时间。更一致的记录有助于团队保留重要细节，并提高质量记录的完整性。
数据驱动的质量洞察
QualityWise.ai 通过识别运营数据中的相关性、新兴趋势和模式，为质量团队提供更深入的洞察力，增强战略决策能力并促进主动的质量管理。
根本原因顾问
根本原因顾问分析与质量相关的历史文本，关联类似异常并识别重复模式或共同联系。这些洞察帮助团队更高效地调查潜在原因，并支持预防事件再次发生的工作。
主动质量管理
可操作的洞察力以获得竞争优势
QualityWise.ai 利用尖端的数字技术将质量管理从被动反应转变为主动预防，实现明智决策，从而提高绩效并带来可衡量的业务价值。
效率与客户满意度
连接相关质量事件，帮助团队避免重复工作并缩短投诉解决周期。更快获取相关信息有助于及时采取行动，减少后续风险及质量问题对客户的影响。
降低错误和合规风险
AI 辅助分析帮助团队更一致地解读大型复杂质量数据集，支持更快速、更有依据的决策，并减少质量流程中的人工错误和偏差，为合规风险管理提供支持。
支持现行质量管理实践
AI 辅助分析帮助团队审核质量信息并改进流程，支持负责落实现行良好生产规范的人员和程序。
培养强大的质量文化
QualityWise.ai 提高了质量流程的效率、有效性和可靠性，培养了一种组织文化，使质量在各个层面上都成为战略差异化因素。
质量工作流程中的 AI
应用范围涵盖投诉、偏差、不符合项、CAPA、变更控制和审计。
关联调查
识别相关质量事件并利用现有调查背景。关联类似记录，有助于团队了解某个问题是否已被调查，并将精力集中于新证据，避免重复相同的调查。
CAPA 有效性
评估纠正和预防措施（CAPA）时，检查组织各处是否再次出现类似事件。关联这些记录，帮助团队评估措施是否解决了根本问题，并确定哪些方面需要进一步调查。
跨场地趋势
汇集不同场地和产品线的类似事件，识别不利趋势。更全面地查看质量数据，有助于发现逐条检查记录时难以察觉的模式。