标题中的“人工智能-机器学习-基于BS结构的疫苗企业工序流程质量管理智能信息系统的设计与实现”表明，这篇硕士论文探讨的是如何运用人工智能和机器学习技术，设计并实施一个基于Browser/Server（B/S）架构的疫苗生产企业流程质量管理的智能信息系统。
在描述中提到，该系统是以Windows Server操作系统、Internet Information Services (IIS) web服务器和SQL Server数据库为基础，使用ASP.NET技术进行开发。这表明系统的后端开发采用了微软的技术栈，Windows Server提供了服务器环境，IIS用于处理HTTP请求，SQL Server则作为数据存储和管理的核心。ASP.NET是.NET框架的一部分，用于构建动态web应用程序，它支持C#等编程语言，能够高效地处理Web服务和网页交互。
6σ（Six Sigma）质量方法被提及，这是一种追求卓越质量的管理策略，旨在通过减少缺陷和提高过程效率，达到极高的客户满意度。6σ方法论强调数据驱动决策和持续改进，常用于过程优化和质量管理。
该系统已经在中国医科院医学生物研究所的疫苗生产线注射用水制备系统中得到初步应用，并取得了良好的效果。这表明系统不仅理论上可行，而且在实际操作中也证明了其价值，可以有效提升疫苗生产过程的质量管理水平。
论文可能详细讨论了以下几点：
1. 人工智能和机器学习在疫苗工序流程质量管理中的应用，如预测分析、异常检测、自动化决策等。
2. B/S架构的优势，如跨平台访问、易于维护和扩展、用户界面统一等。
3. 6σ质量管理策略如何融入信息系统设计，包括定义质量标准、测量当前过程性能、分析问题、改进过程、控制新过程和持续评估。
4. ASP.NET技术在实现智能信息系统中的具体应用，如MVC模式、Web API、数据绑定等。
5. 实施过程中可能遇到的挑战和解决方案，以及系统上线后的效果评估。
6. 疫苗生产行业的质量管理规范，如GMP（Good Manufacturing Practice）的要求和合规性。
这篇论文深入研究了如何将现代信息技术与质量管理理论相结合，以提升疫苗生产企业的工艺流程质量和效率，为企业在激烈的市场竞争中提供有力的支持。
