中控全世科技(宁波)有限公司
InPlant SPC

统计过程控制软件

SPC系统是Q-Lab产品中非常重要且实用的一个子系统,是质量管理中必不可少的一环,在公共组件的基础上,SPC通过数据源模块对生产测量数据进行采集,使用人员可灵活配置分析维度,提供丰富的控制图(单值-移动极差图、平均值-极差图、平均值-标准差图、中位数-极差图、不合格品率图、单位缺陷数图、缺陷数图、不合格品数图)对数据稳定性进行分析和监测,提供了丰富的判异准则,使得用户可使用SPC产品对生产中各个环节的关键参数进行监控和控制,精准识别出生产过程中的异常与不稳定,能帮助用户及时识别潜在的问题或变化,并采取必要的纠正措施,以确保生产的产品符合规格要求,生产出高质量的产品。
功能架构
  • 1. 系统集成层

    对接企业现有业务系统(如生产、仓储、供应链、门户等),实现数据互通(如工单、物料、质量目标同步)。

  • 2. 核心功能模块
    (1)基础配置层(底层支撑)

    系数配置:配置SPC分析所需的计算系数(如控制图系数A2/D3/D4等)

    判异准则:配置异常检测规则(内置8大准则+R0/R9/R10,支持参数N/M/K自定义)

    (2)数据接入层(数据来源)

    数据源配置:配置数据库连接(新增/管理数据源)

    数据集管理:

    分组管理:创建数据集分组(如“SPC演示分组”)

    数据集创建:配置SQL查询(支持动态参数${}传参、占位符替换)

    字段配置:定义SQL参数(参数名/别名/类型)、查询字段(字段名/别名/类型)

    (3)分析阶段层(质量分析)
    分析方案配置:

    基础配置:方案编码/名称、数据来源(数据集/掌上质检/实验室管理/测点管理)、变量类型(计量型/计数型)、管控图类型(X-RS/X-R/X-S/M-R等)、子组容量、小数位数

    分组配置:默认分组/自定义分组(值分类/时间间隔)

    分析对象配置:数据集参数过滤(采样点/物料/检测分项等)

    限值配置:均值/标准差/规格限(USL/LSL)/目标值(CPK/CPM计算需配置)、控制限(UCL/LCL,支持自定义C-UCL/C-LCL)

    判异准则:选择异常检测规则

    其他配置:监听通知(消息推送)、主题编号、通知人员、控制报表定时刷新、CPK天统计定时任务(累加/按天)

    SPC分析报表:

    方案执行:选择方案→配置参数→查询→生成报表(支持多报表对比、表格数据查看)

    数据纠偏:异常点处理(整组剔除、平均值/中位数/剔除/自定义纠偏,支持权限控制)

    导入数据分析:

    Excel导入:上传Excel(无合并行、首行表头、分析字段为数字无空值)

    配置分析参数:与分析方案配置逻辑一致

    结果查看:生成报表→保存为运行记录

    (4)控制阶段层(过程监控)
    控制方案配置:

    继承分析方案:从分析报表导出配置参数(保证稳态后监控一致性)

    参数配置:数据源过滤(数据集/掌上质检/实验室管理/测点管理)、限值/控制限/判异准则

    其他配置:监听通知、定时刷新、CPK定时统计(同分析阶段)

    SPC运行记录:

    记录管理:查看任务调度/自动监听生成的运行记录→查看报表(支持数据展示/表格查看/导出PDF)

    纠偏数据:查看所有控制方案的纠偏记录(整组剔除/单点纠偏日志)

  • 3. 统计分析层

    质量趋势分析:基于历史数据预测质量波动趋势

    SPC统计过程控制:实时监控过程稳定性(控制图异常预警)

    KPI绩效管理:质量KPI统计(如CPK达标率、异常响应时效)

    实验室驾驶舱:可视化仪表盘(关键质量指标看板)

产品优势
全面质量监控
精准预警异常
支持8大控制图类型(如单值-移动极差图、均值-极差图等)与11项判异准则(内置8大准则+R0/R9/R10),可实时监控生产过程中的关键参数,精准识别异常波动与趋势,从“事后检验”转向“事中预防”。
灵活数据接入
打破信息孤岛
支持多源数据接入,可通过配置SQL数据集对接各类生产系统数据库,并集成掌上质检、实验室管理等模块数据。支持Excel导入分析,满足灵活、临时的数据分析需求,实现质量数据的统一汇聚。
智能分析决策
驱动持续改进
支持周期性 / 一次性检查任务自动调度,从数据采集、规则校验、异常判断到报警通知全程自动化,大幅提升监控效率。
配置化方案
开箱即用
提供从“分析方案”到“控制方案”的完整配置流。用户无需编码,通过可视化界面配置数据源、分析维度、控制限与报警规则,即可快速构建专属的SPC监控看板,降低使用门槛。
实时预警
支持配置消息中心推送(站内信、企微、钉钉、邮箱),实现异常实时预警。
主要功能
SPC统计过程控制系统通过数据采集、分析阶段、控制阶段三大核心功能模块,构建了从“事后检验”到“事前预防”的全流程质量管理闭环。系统支持多源数据接入,利用控制图(如X-R图、I-MR图)与判异准则进行实时监控,有效识别过程异常,确保生产过程的稳定受控。
应用行业
小Q智能助手以其高可靠性和灵活性,广泛赋能以下重点行业的质量检验环节:
离散制造业
主要行业示例:汽车制造、航空航天、医疗器械、消费电子、半导体、精密机械、家电。
应用描述:这是SPC的核心应用领域。系统可以监控产品的尺寸、重量、硬度、关键物理性能等计量型参数,以及不良品数、缺陷数等计数型参数。例如,在汽车制造中监控发动机缸体孔径的波动,或在电子组装中监控焊接点的缺陷率,通过控制图(如X-R图、P图、U图)实时预警生产过程偏离,确保每个零部件的质量一致性,防止批量性不良。
流程工业
主要行业示例:化工、制药、食品饮料、钢铁冶金、能源。
应用描述:在此类行业中,系统常用于监控连续的工艺参数(如温度、压力、流量、pH值、浓度、粘度)和产品关键质量属性(如药品有效成分含量、饮料糖度、化工原料纯度)。通过I-MR(单值-移动极差)图等,可对反应釜温度、灌装线重量等关键控制点进行实时监控,确保工艺稳定,减少原材料浪费,保证最终产品符合法规和标准要求。
实验室与研发
主要行业示例:第三方检测机构、企业研发中心、材料科学实验室。
应用描述:文档中提到了对接“实验室管理”和“掌上质检”数据。SPC系统在此领域的应用侧重于分析测量系统的稳定性与可靠性,以及监控研发或小批量试制过程。通过分析实验数据的重复性与再现性,评估检测方法的稳定性。同时,监控新配方、新工艺在研发阶段的参数波动,为工艺放大和稳定生产提供数据基础。
服务与业务流程
主要行业示例:金融服务(如交易处理)、电信运营、物流运输、软件开发。
应用描述:虽然文档未明确提及,但SPC理念同样适用。系统可被用于监控服务流程的关键绩效指标,如呼叫中心的平均处理时长、软件代码的缺陷密度、物流配送的准时率、交易系统的错误率等。通过将业务数据转化为控制图,可以识别服务流程中的异常波动,驱动业务流程的优化和标准化。
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