依赖人工经验与经验公式进行生产参数调整，难以充分考虑生产因素间复杂关系对质量影响，导致产品一致性较差3、分散的品质管理平台质量相关系统比较零散，数据没有打通，缺乏一套整体覆盖所有工厂所有流程整体QMS 耗材以及量测数据的全面分析，通过多因子探索、虚拟量测以及R2R技术，实现制程参数智能控制优化，提升良率、产能，降低人力成本与损耗；DSP制程设备数据采集，坚实数据基础，构建DSP制程R2R模型，实现DSP制程智能参数调整 但传统设备+人工检测方式精度与效率低，偏差浮动大2、电站运维困难光伏电站分布广、数量多，缺乏统一管理平台，电站信息滞后，人工运维成本高、效率低、不及时3、人力成本高行业竞争大，各企业日益关注单位成本，然而人员招聘难度大 3、依赖人工经验工艺参数调整依赖人工经验，导致产品品质波动大。4、数据监测不全面缺乏完善的数据管理体系，场景碎片化、表计分散，现场数据采集困难。 解决方案1、大数据监测基于大数据平台整合生产过程、品质等各类数据;2、AI数据分析基于定型分析与非定型分析方法定位品质异常根因；3、异常预警构建品质预测模型对异常提前侦测预警；4、闭环控制提供参数调整建议