Predictive Quality adalah pendekatan dalam manajemen mutu yang menggunakan data, analisis statistik, dan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk memprediksi kualitas produk atau proses sebelum produk tersebut selesai diproduksi atau dipasarkan. Dengan metode ini, potensi masalah kualitas dapat dideteksi lebih awal, sehingga tindakan korektif dapat dilakukan secara proaktif untuk mencegah cacat atau kegagalan.

Beberapa elemen utama dalam predictive quality meliputi:

• Pengumpulan Data: Mengumpulkan data proses dan produk secara real-time dari sensor, mesin, dan sistem produksi.

• Analisis Data dan Machine Learning: Menggunakan algoritma untuk menemukan pola dan korelasi yang berhubungan dengan kualitas produk.

• Prediksi: Memperkirakan hasil kualitas berdasarkan kondisi proses saat ini dan historis.

• Tindakan Preventif: Memberikan rekomendasi atau secara otomatis mengatur proses untuk menjaga kualitas produk.

Manfaat predictive quality antara lain:

• Mengurangi limbah dan produk cacat.

• Meningkatkan efisiensi produksi.

• Mempercepat waktu respon terhadap masalah kualitas.

• Mendukung pengambilan keputusan berbasis data.

Predictive quality banyak diterapkan dalam manufaktur pintar (smart manufacturing), otomotif, elektronik, dan industri lain yang mengedepankan kontrol kualitas yang ketat dan efisien.