SPC與質量大數據的價值 

質量大數據在產品質量控制中的價值可以歸納為兩個閉環：過程質量控制小閉環及設計工藝優化大閉環。

■ 在加工裝配至質量檢測階段，通過SPC技術對核心質量指標及關鍵過程參數進行實時監控，及時調整過程異常，確保產品質量的穩定，實現過程質量控制的小閉環（閉環一）。

■ 在采集的大量的質量、工藝數據基礎上，通過應用質量大數據分析技術，進行質量優化分析，并將分析結果反饋至工藝、設計階段，推動工藝、設計優化，實現產品質量持續改善，即工藝設計優化大閉環（閉環二）。

下圖的左邊是產品質量的實現過程，右邊是質量大數據在產品質量控制中的應用。

航發研制單位SPC應用難題

SPC是什么

SPC（統計過程控制）是質量控制的重要工具。SPC基于質量數據，通過控制圖、過程能力分析等技術，通過實時監測關鍵質量特性及工藝參數的變化，即時識別出可能導致生產問題的趨勢或異常情況，從而允許操作員快速采取糾正措施，減少廢品率，避免批量質量事故。幫助企業實現從管結果的事后質量管理方式向管過程的預防性質量管理模式的轉變。常規SPC主要面向“單品種、大批量”的連續生產場景。

航發研制單位SPC應用難題

航發研制單位屬于典型的多品種小批量生產模式，在這種生產模式下，單一產品種類的關鍵質量特性的數據較少。這類場景的核心矛盾在于：單一規格產品的生產批次少、產量低，單一產品單一特性質量數據較少。若沿用常規SPC應用模式，會因數據量不足導致SPC控制圖分析與過程能力評估可靠性低，無法有效判斷過程穩定性。

多品種小批量方案

多品種小批量SPC的核心思想是從監控單一質量特性“轉向”監控關鍵過程（如核心工序、關鍵設備、特定工藝環節）的整體穩定性。

多品種小批量SPC相對于常規SPC，需對相同過程不同規格的質量特性進行成組，并將不同規格的質量特性的數據進行標準化處理整合，以解決SPC應用數據量不夠的問題。

通過“過程成組+數據標準化”的整合處理，多品種小批量SPC可將原本分散在不同規格產品中的小樣本數據，轉化為滿足統計要求的“等效大樣本數據”，進而繪制統一的控制圖（如標準化X-R圖、通用控制圖），實現對關鍵過程穩定性的有效監控。既保留了SPC“基于數據的統計分析”核心優勢，又適配了多品種小批量生產的柔性需求，確保即使在規格頻繁切換的場景下，關鍵過程的波動仍能被精準識別與管控。

海克斯康QMS智慧質量大數據分析方案

海克斯康質量大數據分析系統是海克斯康數字化質量平臺（QMS系統）的核心模塊，聚焦質量與可靠性大數據的價值挖掘與應用，賦能企業質量管理數字化轉型與智能化升級。其核心功能包括多元異構質量數據的采集與管理、質量數據可視化分析與看板、測量系統分析（MSA）、統計過程控制（SPC）、質量實時監控預警等常規質量分析功能，同時具備高階統計建模及AI智能化分析擴展能力。應用于質量評價、質量分析、質量改進、質量控制等業務場景。