在汽車、電子、家電、化工等離散制造業，質量工程師最怕的不是發現不良品，而是面對一堆紙質表單、Excel、甚至不同系統里的數據，卻無法給出一個準確的改進建議。

從“異常”到“歸因”，正是統計過程控制（Statistical Process Control，SPC）的核心價值。

一、一段話了解SPC

SPC是一種基于數據的科學管理方法，通過實時監控關鍵質量參數，利用數學模型識別生產中的異常波動。讓你在不良品出現前，就察覺出工藝流程的“亞健康”狀態，被稱為質量控制的“防火墻”。

二、誰需要SPC

■ 行業領域： 汽車、電子、家電、化工等對穩定性、一致性有極高要求的制造企業。

■ 質量工程（QE）：從海量數據中獲取 Cpk 指標，即過程能力指數（Process Capability Index），定量反映產線質量水平高低。

■ 工藝工程（ME）： 尋找波動根因，優化生產參數 。

■ 現場操作員： 實時接收異常預警，快速響應。

三、SPC工具優缺點一覽

目前市面上常見的質控方式各具特色，讓不少企業選擇困難：

四、天洑 DTEmpower：低代碼SPC工具

作為工業智慧化領域的國家級專精特新“小巨人”企業，天洑面對小批量多品種的離散制造企業，自研的智能數據建模軟件DTEmpower 提供了一套“智能數據治理 + 專業統計分析 + AI 根因診斷”的一體化解決方案 。

1、AI驅動的根因分析

這是 DTEmpower 的核心優勢，它集成了回歸、時序、分類、聚類等 150 余種機器學習算法，且低代碼易上手，不需要深厚的算法背景，通過拖拽式建模和 AI Agent 輔助，質量工程師可以快速建立回歸模型或分類模型，量化各工藝因子對良率的貢獻率，實現“智能故障搜索”。

2、深度統計分析

除了內置 I-MR、X-R、X-s 等多種經典控制圖和10余種判異準則外，系統還提供完善的描述性統計、假設檢驗及DOE實驗設計功能，自動識別 6-Sigma 風險，一鍵生成專業質量報告。

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3、案例直擊

場景一：國內頭部 LCD 模組制造企業——破解“1+1≠2”難題

常天科技是天馬、夏普等液晶面板企業的背光源主力供應商，在小批量、多品種的精密電子制造場景，零部件的微小波動會產生連鎖反應。比如單部件（A或B）檢驗均合格，但組裝后（C=A+B）卻不達標，投產初期缺乏疊加波動預判，導致批量不良。

DTEmpower 方案：同步采集單部件與組合體數據，量化波動貢獻率。通過API直連 MES系統繪制X-R圖，自動識別6σ風險并實時反饋工藝人員，實現從“事后檢出”到“事前預防”的轉變。同時，自動提取供應商PDF報告數據，打破了供應鏈的數據孤島。

場景二：某大型發電機廠——從4小時到5分鐘

發電機定子線圈的表面電阻、介損等數據至關重要，該廠過去長期依賴手抄質量記錄，質控人員需手工謄入Excel，再利用公式和條件格式篩查異常、繪制線圖。單次數據處理分析平均耗時達4小時，且無法標注異常點。

DTEmpower方案：引入大模型OCR技術實現手抄數據批量電子化，并建立自動拉取數據、自動判異、自動出圖的流程。分析時間從4小時縮短至5分鐘，效率提升50倍 。每年節約人力成本約46萬元，投資回收期僅需6個月。

質量管理是一場與“波動”的戰斗，天洑 DTEmpower 的目標，就是讓 SPC 從實驗室的象牙塔走入生產一線，給企業一套趁手的工具。