2020年统计数据显示,中国工业规模虽然已达世界第一,但中国制造业质量损失率高达1.5%,近年年均直接损失达3000亿元,潜在间接损失超万亿元,一个重要原因是产品制造过程是包含大量影响因素的复杂环境,而很多制造企业质量优化能力较低,无法快速准确地定位和优化关键因素,从而导致质量损失无法降低。为解决该问题,本文提出了基于因子分析的质量优化方法。不同于传统的实验设计,本文归纳了因子分析的一般流程,将概念模糊的因子分析分解成定义清晰的六个步骤,同时研究了各个流程和各个场景上适用的数理工具,使得整个过程具备规范性,构建了广泛应用的基础。首先通过背景研究将生产环境转化为量化模型,构建以制造过程中主要要素为主体组成的因子体系,同时界定分析范围提取候选因子,然后通过因子搜索、因子确认定位关键因子,接着通过模型运算求得最优组合解完成因子优化,最后通过成效验证确认改进成果。此外,为优化搜索逻辑,本文设计了以“质量指标”为中介的“搜索剪枝”和“定点展开”的方法并推导验证可计算性;同时,为降低制造企业的应用门槛,开发了数理分析系统Zju Mats,达成质量分析过程的自动化,极大提高了因子分析的可行性。最后,本文通过P公司在耐磨材料生产过程中应用质量因子分析的前后对比,在质量投诉事件解决的时耗、产品优化占比、产品性能等方面证明了因子分析方法对P公司产品质量优化上带来了显著的效益。在2021质量相关问题的投诉处理中,工艺改善的案例数为86件,占比91%,较2020年的52起67%有明显上升。在所有质量事件中占比60%（即问题最终解决率）,2020年仅占21%,相比有显著上升。另外在在质量问题的分析与定位环节,从2020的平均每问题21.2天的时耗,降低到2021年平均每问题11.5天的时耗,这也意味着分析和定位问题的效率大幅提升。投诉处理成本的降低、产品质量的提升、后续销售以及产品品牌效应的拉动也给P公司创造了巨大经济收益。因而基于因子分析的质量优化拥有广阔的应用前景,而本文提供的方法可以帮助质量分析能力不足的制造企业快速准确的找到关键影响因素并实现质量改进。