El rápido avance de tecnologías emergentes como Internet de las Cosas (IoT) y análisis de Big Data para la fabricación ha impulsado la innovación en diversas industrias a nivel mundial. Los datos de producción se utilizan para construir un modelo de evaluación y análisis de calidad aplicable a componentes procesados por herramientas de máquinas, asegurando la calidad del proceso para componentes críticos y la calidad del producto final para las herramientas de máquinas. Las partes de las herramientas de máquinas a menudo abarcan varias características de calidad simultáneamente, categorizadas en tres tipos: cuanto más pequeño mejor, cuanto más grande mejor y nominalmente mejor. En este documento, un índice de evaluación para la característica de calidad nominalmente mejor se dividió en dos índices de calidad de Six Sigma de un solo lado. Además, la calidad del proceso de todo el producto del componente fue evaluada por índices de calidad de Six Sigma de un solo lado. Según numerosos estudios, los fabricantes de herramientas de máquinas basan convencionalmente sus decisiones en tamaños de muestra pequeños (), considerando la puntualidad y los costos. Sin embargo, esto a menudo conduce a resultados de evaluación inconsistentes debido a errores de muestreo significativos. Por lo tanto, este documento estableció reglas de prueba difusas utilizando los intervalos de confianza de los índices de calidad de Six Sigma de un solo lado, sirviendo como modelo de evaluación de calidad difusa para componentes de herramientas de máquinas.