Multi-layer causal knowledge network for product quality problem analysis using third data

Yubin Wang

doi:10.1038/s41598-026-49281-w

Multi-layer causal knowledge network for product quality problem analysis using third data

2026-04-18

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AI

DOI：10.1038/s41598-026-49281-w

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数字智能的实现离不开知识的收集与有效应用。然而，在企业生产过程中，存在一种富含经验知识但未被重视的“第三数据”。这类数据来源于企业员工解决质量问题的过程记录，是经验知识的外化。由于因果分析是解决质量问题的关键，且影响因果分析的因素众多且分析过程复杂，本文充分利用“第三数据”中所包含的因果知识与问题情境，系统考虑了因果分析的双重性、质量问题的情境依赖性、情境多样性、实际质量问题的相似性、短期解决方案与长期解决方案的差异，提出了多层因果知识网络（MCKN）的概念。随后，本文分析了MCKN的组成与表达，并给出了相应的构建过程与步骤。最后，通过案例研究验证了MCKN的科学性、合理性与有效性。本文提出的MCKN为全面深入分析质量问题的因果关系提供了新思路与方法，有助于提升质量管理的知识水平与智能化程度。

Keyword:

Engineering

Mathematics and computing

Quality management

Third data

Causal analysis

Multi-layer causal knowledge network

Science

Humanities and Social Sciences

multidisciplinary

Multi-layer causal knowledge network for product quality problem analysis using third data

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