HENGCHANG NEWS
一、传统质量管理的困境：事后检验的局限性
在传统制造业中，质量管理往往依赖于“事后检验”模式——即产品完工后再进行检测，筛选合格品与不合格品。这种方式存在明显弊端：
l 响应滞后：质量问题发现时，不良品已产生，造成资源浪费与成本上升
l 检验成本高：依赖全检或大规模抽检，人力与设备投入持续攀升
l 缺乏预防机制：仅能识别缺陷，无法从源头阻止不良发生
l 依赖主观经验：质量判断受人为因素影响，缺乏统一、科学的评估标准
破局之道：SPC统计过程控制：
SPC（统计过程控制）是一种基于数理统计的先进质量管理方法。它通过对生产过程进行实时监控与分析，科学识别过程中的固有波动（偶然因素）与异常波动（可归因因素），并对异常状态进行预警，引导现场及时干预，从而实现过程稳定与不良预防，构建“预防型”质量管理体系。
随着生产系统日趋复杂，传统SPC在落地过程中也面临新的挑战：
l 数据孤岛林立：工艺参数与质量结果分散于多个系统，难以实现有效关联分析
l 分析滞后于生产：依赖事后数据，缺乏对质量趋势的前瞻性预测
l 信息过载难提炼：海量实时数据难以直观呈现，关键问题被淹没，决策效率低下
为应对上述挑战，恒昌推出新一代智能SPC平台，以数据驱动为核心，构建覆盖全过程的质量管理闭环，其核心功能包括：
灵活配置：自主选择关键工艺参数（如温度、转速）与质量指标（如良率、关键尺寸）
一键成图：系统自动生成多维度SPC控制图，直观展示参数波动与质量关联
根因下钻：通过交互式分析快速定位异常源，支持关联工艺数据追溯
构建“采集-建模-分析-优化”的智能预测闭环：
l 实时采集：全面获取生产过程中关键参数与质量数据
l 模型构建：基于历史数据与工艺逻辑，训练机器学习模型，量化参数影响权重
l 关键识别：自动输出影响因素重要性排序，锁定对质量影响最大的核心变量
l 智能推荐：将模型部署至生产端，实时推荐最优工艺参数，实现动态优化
构建工厂级全景可视化看板，实时呈现设备状态、工艺参数与质量指标，帮助管理者：
l 实时掌握产线全局状态
l 快速识别异常与瓶颈环节
l 精准定位问题根源，提升决策效率
4. 过程能力分析，实现持续改进
l 量化评估：自动计算Cp/Cpk等关键指标，客观评估过程能力
l 规格对标：实时监控过程表现与客户规格要求，确保输出一致性
l 改进支持：为质量优化提供数据依据，验证改进措施有效性
l 全面支持各类SPC控制图（如X-R、X-S、P、NP、U、C图等）
l 内置8大标准判异规则，支持用户自定义规则设置
l 支持灵活时间段与数据点选取，满足多场景分析需求
l 一键生成专业SPC分析报告（含控制图、过程能力分析、数据明细）
l 控制图实时自动更新，确保信息及时性
l 支持定期推送生产质量总结报告，助力管理复盘
1、灵活的架构设计
模块化部署：支持按需选购功能模块，降低初始投入
API集成：轻松对接ERP、MES、SCADA等现有系统
云端/本地部署：满足不同企业的数据安全需求
2、智能算法引擎
自适应控制图：自动选择最合适的控制图类型
模式识别：智能识别趋势、周期、突变等异常模式
预测性维护：基于质量数据预测设备维护需求
1、离散制造
汽车零部件、电子装配、机械加工等行业，实现关键工序的实时监控和预警。
2、流程工业
化工、制药、食品等行业，确保工艺参数的稳定性和合规性。
3、批量生产
家电、家具、建材等行业，保证批量产品的一致性和可靠性。
