聚合 SPC 控制图、CPK/PPK、MSA 与制造业质量改进实战文章，持续更新高价值方法论与落地案例，帮助企业更快完成质量数字化升级。
可以通过一个在线网页通过LIMS/QMS的接口录入数据到LIMS/QMS中，在录入的过程中调用我们的SPC控制台，将最新的数据点加入控制图中，看看是否有异常点产生，这样就满足是实时录入数据的时候查看SPC功能。
iForest （Isolation Forest）孤立森林 是一个基于Ensemble的快速异常检测方法，具有线性时间复杂度和高精准度，是符合大数据处理要求的state-of-the-art算法。其可以用于网络安全中的攻击检测，金融交易欺...
发明了几十年的SPC控制图，基本上没有什么创新的了，大家都是用minitab慢慢的去做分析图，效率低下也没有任何新的东西。 最近一直在想，一个异常点，它可能同时满足多个异常判定规则，如它是一个远离3倍标准差的点，又是连续8个在平均数一...
现在大数据、机器学习应用越来越广泛，而机器学习算法的一个常见应用就算异常检测，本文介绍机器学习中的K均值（K-Mean）算法来进行异常检测，包括算法基本原理、系统实现和应用。
传统SPC应用存在单机使用、无系统对接、无法随时随地、无法移动访问、无监控面板（控制台）等功能，这些严重制约了SPC的应用，难以达到全面质量管理的目的。这里强力推荐一个基于web浏览器的多SPC控制台，可以实现：可以实时系统对接、时刻在线、...
