X|质量分析工具——SPC

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X|质量分析工具——SPC

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2025年1月7日修改

1.
一句话概括​

「质量分析工具——SPC」帮助企业监控和控制生产过程中的变化，以确保产品的稳定性和一致性。告别手动录入数据，自动监控生产过程异常，并采取必要的纠正措施，以确保产品质量达到预期标准。​

2.
应用价值​

在生产过程中，受到人、机、料、法、环等因素的影响，产品品质必然存在变差。引起变差的原因包括普通原因（偶然的，不易查明的原因）和特殊原因（异常的，可查明的原因），SPC的主要目的就是监控是否存在特殊原因导致过程失控，可以及时发现并加以解决，避免出现批量不良品，提高过程质量和可靠性。​

BEFORE

•
线下收集数据，处理成标准样式供SPC计算使用，效率低且容易出错​

•
难以处理大量数据，只能进行抽检，无法记录全检数据并进行分析​

•
线下维护好公式对收集的数据在excel计算出关键参数与趋势图，维护工作量巨大​

•
根据计算结果判定异常风险，通知生产线进行处理，出现问题无法实时预警​

•
事后分析，难以通过质量体系审核​

50%

AFTER

•
实时采集关键参数数据，无需人工处理​

•
实时计算关键参数，呈现控制图表​

•
预置预警规则，根据控制趋势判断异常，自动反馈异常并反馈生产​

•
多种统计图表与算法，根据现场实际情况自由配置​

•
过程数据实时分析，一件快速查询历史记录​

50%

画板

📌

实时数据采集

多数据源接入，自定义关键信息参数，对接检测设备自动采集数据​

数据预处理，无需手动统计与处理数据

👍

动态趋势分析

多种控制图自定义配置，主要控制图类型包括：

•
单值移动极差控制图（IMR） ​

•
均值-极差控制图（Xbar-R） ​

•
均值-标准差控制图（Xbar-S） ​

•
不良品率控制图(P 图) ​

•
不良品数控制图（nP 图） ​

•
单位缺陷数控制图（U 图） ​

•
缺陷数控制图（C 图） ​

•
趋势图（Run Chart） ​

•
直方图（Histogram） ​

•
线性相关（Correlation）​

复杂控制图实时呈现，历史数据随时查看

🍰

异常预警

预置八大SPC标准预警规则:

•
1个点落在A区以外​

•
连续9个点落在中心线的同一侧​

•
连续6个点递增或递减​

•
连续14个点中相邻点交替上下​

•
连续3个点中有2个点落在中心线同一侧的B区以外​

•
连续5个点中有4个点落在中心线同一侧的C区以外​

•
连续15个点落在中心线两侧的C区以内​

•
连续8个点落在中心线两侧且无一在C区内​

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