当前,在全球经济背景下的激烈竞争的市场经济环境中,产品的质量问题越来越成为一个企业需要考虑的关键问题。质量问题不仅仅是一个企业赖以生存和良好发展的基石,在某种程度上也反映着一个国家的经济实力和科技、教育等方面的水平程度。制造业是国民经济发展的基础产业,是国民经济的最主要的组成部分。近年来,计算机、互联网、物联网等新一代信息技术给制造业带来了革命性的变化,使得制造业加速向信息化、智能化的方向发展,一种新型的信息化、智能化智能制造模式-制造物联应运而生。质量问题的重要性以及制造物联的蓬勃发展,使得对制造物联企业的质量问题的研究十分有意义。而质量成本分析与控制是质量管理中的一个重要的环节。然而,目前对质量成本管理和控制相关方面的研究都是停留在宏观的解决策略问题上,大多都是以财务管理为切入点对质量成本进行一些文字或者理论方面的论述,最终提出的是一些相关方面的文字解决策略和方案,或者是采用一些基础的量化公式对质量成本做出了浅显的分析。缺少从先进智能的定量化方法角度对质量成本开展的相关研究,这样的研究只是停留在对质量成本表面上的分析,不能找出其深层次间的潜在的关系。针对这些问题,本文开展了对制造物联产品的质量成本分析与控制研究。首先,论文对制造物联企业中的质量成本研究背景及其意义做出了阐述,并介绍了质量成本领域和论文在研究中涉及到的数据挖掘领域中的国内外研究现状。对质量成本和数据挖掘相关方面的理论基础知识做了介绍。接下来,对质量成本数据的来源和采集进行了分析,数据采集时将质量成本数据分为静态数据和动态数据两种。然后对质量成本数据进行了预处理,为下一步数据挖掘处理做了准备。然后,本文提出了一种数据流中结构二叉树的挖掘算法,算法将数据流转化成结构二叉树,然后将二叉树中的子树用数据流矩阵表示,最后挖掘出具有层次关联关系的频繁子树。此算法能够应用到下一步的质量成本关联分析中。最后,论文对质量成本进行了水平分析和关联分析,并根据分析结果提出基于质量成本的生产过程质量控制和改进模型。