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    Web SPC 系统的创新实践与应用

    在质量管理领域,传统的统计过程控制(SPC)往往面临“数据孤岛”与“分析滞后”的双重挑战。随着工业数字化的深入,我们认为 SPC 不应仅仅是一个画图工具,而应成为连接生产现场与管理决策的实时脉搏。

    1. 实时化:打破数据与分析的时间差

    系统采用 B/S 架构,实现了从数据产生到图表反馈的无缝对接。通过集成的 HTTP、MQTT、TCP、OPC 等多种接口协议,生产线上的传感器或检测设备数据可实时同步至系统。这种机制确保了控制图在页面打开状态下无需手动刷新即可见更新,真正将质量控制从“事后统计”转变为“过程预防”。

     

    2. 多维看板:构建全方位的监控视野

    为了满足不同层级的质量管理需求,我们设计了三类核心监控看板,支持创建无限数量的展示页面:

    • 动态看板: 专为生产工位设计,通过独立 URL 在车间大屏投放,数据随检测点流入实时跳动,让一线人员即时掌握工序稳定性。

     

     

    • 综合看板: 支持跨工序配置,允许将不同检测项目的控制图、彩虹图或直方图自由组合在同一视图中,实现对复杂工艺流程的集中监控。

     

    • 统计看板: 面向管理层提供数据摘要,直观展示每日告警率、检测项目更新数及异常清单,通过全局维度识别系统性质量风险。

     

     

    3. 闭环告警:从发现异常到改进记录

    强大的后台监控服务是系统主动防御的核心。其特色在于判异规则与告警规则的独立配置:

    • 全渠道触达: 后台实时监控 SPC 判异点及 CPK/PPK 过程能力预警,一旦触发规则,系统可通过邮件、企业微信、钉钉、飞书及 MQTT 接口即时推送告警信息。

     

     

    • 管理闭环: 接收到告警的人员可直接在系统中登记改进措施。这种从异常发现、消息推送、到处理结果记录的闭环模式,确保护理措施有据可查、改进流程清晰透明

     

     

    4. 技术深耕:AI 赋能与可靠性保障

     

     

    在基础统计之外,我们引入了更多前沿工具以深度挖掘数据价值。MSA(测量系统分析) 模块涵盖量具线性和偏倚研究、Gage R&R 研究等,确保统计分析前量具本身的稳定准确。同时,系统创新融合了 ChatGPT、DeepSeek 等大模型,能一键对统计结果进行智能解读,辅助质量经理快速分析异常诱因。

     

    我们始终致力于以轻量化的架构和极低的技术门槛,帮助企业构建高效的数字化质量体系。通过让数据“开口说话”,让异常“即时感知”,助力中国制造业向高质量发展稳步迈进。