近年来，工业数字化转型正迈入“以数据为中心的业务变革”阶段，提升企业内外部数据的采集、解析、应用，是推动企业增值竞争、实现价值全面飞跃的关键。基于工业领域呈现的“以基础大模型为技术底座，工业应用为切入点”的发展趋势，中控技术也正加速向工业AI公司转型，以“AI+数据”为竞争优势，构建“4大数据基座+1个智能引擎”的核心产品体系。作为4大数据基座之一的中控技术全流程智能质量监控平台（Q-Lab）能够为企业构建统一的全业务流质量数据基座，揭开质量迷雾，赋能质量提升。
中控技术股份有限公司质量提升副总工程师孙晓晨在新品发布时表示，企业转型升级过程中通常面临海量数据、信息滞后、检测效率低、沉默资产浪费、数据孤岛、运维效率低的挑战与难点，质量数据已成为透视企业生产过程和分析质量问题、追溯盲点的关键窗口。中控技术全流程智能质量监控平台（Q-Lab），整合了全面汇聚、精准解析和数智融合三大核心理念，通过引入AI技术，构建生产过程监控、智能质量预测、智能质量优化以及智能根因分析等主要产品功能，能够监控质量过程、提高数据完整性、预测质量结果、优化生产工艺，实现企业全流程质量的监控和管理。
全面汇聚
中控技术全流程智能质量监控平台（Q-Lab）能够深入企业生产全流程，运用AT、IT和AI等先进技术和方法，捕捉质量数据，汇聚全场景质量信息，构建完善的质量数据模型库。该平台包含获取模型库、处理模型库、存储模型库、指标模型库和开放模型库等多个关键组件，从原材料、辅料、中间体、产成品、公用工程等每一环节的质量数据都能够被精准获取并标准化，为质量分析提供了坚实的数据基础。
精准解析
基于工业大数据模型分析技术，该平台能够深入剖析质量数据的内在逻辑，挖掘数据背后的深层价值。通过精准解析，企业能够洞察质量问题的根源，找到影响质量的关键因素，为质量决策和改进提供有力支撑。
数智融合
该平台将AI技术与质量数据深度融合，实现生产过程异常监测、工艺数据关联分析、产品质量预测预警等功能。通过AI技术实时监测和分析生产中的质量数据变化，能够时刻洞察生产过程中的细微变化，及时识别潜在问题，预测可能出现的质量异常，帮助企业提升质检效率、降低质量成本。
目前，中控技术全流程智能质量监控平台（Q-Lab）已在智慧水质实验室、智慧色谱实验室、智慧剧毒实验室、某树脂类生产企业质量预测等工业场景成功应用，助力企业达成质量提升优化的良好效果。
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