在质量控制领域，利用预测分析可以彻底改变组织主动质量管理的方式。Minitab 的一套预测分析工具让质量专业人员能够预测、预防和解决质量问题，确保统一的标准和产品卓越性。
Minitab 预测分析的一个关键应用是预测性维护策略。通过分析来自设备传感器和性能指标的历史数据，质量专业人员可以在设备故障发生之前进行预测。此功能让工作人员可以主动安排维护活动，最大限度地减少计划外停机时间并显著降低维护成本。
示例：制造工厂使用 Minitab 的预测分析来监控机器性能。通过分析传感器数据，系统可预测关键设备的潜在故障。这让工厂能够在计划的停机时间内安排预防性维护，避免代价高昂的生产计划中断。
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质量专业人员可以利用 Minitab 的预测分析来预测质量结果并优化流程。通过利用机器学习算法，组织可以根据预测式见解来预测缺陷率，优化生产参数，并改进质量控制措施。
示例：一家汽车制造商使用 Minitab 的预测分析来预测汽车装配缺陷率。通过分析历史缺陷数据和生产变量，系统确定影响质量的关键过程参数。这让制造商能够实施有针对性的过程改进，从而减少缺陷并提高产品可靠性。
借助预测分析来进行根本原因分析
质量专业人员可以利用 Minitab 的预测分析更好地了解过程的各个方面及其对质量的影响。通过执行根本原因分析，组织可以深入了解过程中可能对质量产生不利影响的最重要变量。这使纠正措施能够着眼于最重要的质量决定因素，从而更快地实现质量控制。
示例：食品与饮料行业的全球龙头企业 Tate & Lyle 使用 Minitab 的预测分析来改进一款产品的口感。尽管此过程有 1,000 多个预测变量相互交互，但 Tate & Lyle 能够确定哪些预测变量对粒径分布的影响最大，并实施改进。
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