越来越多的企业 ， 将SPC系统应用于生产项目中 ， 作为生产质量分析的标准工具 ， 来对生产过程进行分析评价 ， 从而控制产品质量问题 。
但是SPC功能主要体现在控制图 ， 是检验数据 ， 监控数据；无法更好的做到质量关联数据的分析 ， 比如我们员工、机器、材料、工艺、环境等生产数据的关联分析 ， 从而构造出质量关联数据的模型 ， 到达预测质量的有效结果 。
那面对生产质量问题 ， 我们到底该用什么科学全面的方法呢 ， 慧都生产质量分析及预测解决方案应运而生 。
生产质量分析及预测：从人-机-料-法-环 ， 全面分析整个生产过程质量 。
人：涉及生产负责人、班组长、质检人员、出入库人员等 ， 进行客诉与订单交付分析
机：工作重心、设备机台、机械参数、运行参数等 ， 进行设备故障和备件分析
料：物料信息、批次/序列号信息、供应商信息、工艺线路等 ， 进行生产情况分析
法：BOM、作业指导、图纸等 ， 进行后台管理
环：环境、温度等 ， 进行质量预测分析
以X汽车制造业客户为例 ， 该客户已在中东、东南亚、东欧、非洲、美洲等五大板块15个国家成功布局 ， 据公司发展需要 ， 改造一个工厂形成辐射华中地区的生产基地 ， 支持20万及扩展 ， 支持双班及扩展 ， 实现定制化生产 。
他们没有大数据管理平台 ， 无法对数据进行统一的管理 。 需要找到影响质量的关键因素 ， 构建预测模型 ， 预测质量 。
生产质量分析主题：
缺陷异常因子分析、员工行为分析、产品难易度分析、焊接数据异常点检测、焊接飞溅分析、焊接效果分析、缺陷预测分析
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生产质量分析及预测方案架构：
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客户收益：
在内饰颜色、配置、车型、天窗等维度下 ， 找出发生缺陷次数较多的部门和缺陷类型 ， 从而为业务部门提供改进方向 。
通过产品生产过程中的缺陷记录（人员、设备、订单等）数据进行统计计算 ， 分析相关因子的影响比例 ， 输出因子分析图表 。
【制造业|产品质量分析报告，还只会用SPC?】对焊接数据进行分析 ， 有助于提前判断焊接效果 ， 反应焊接传感器的数据采集质量 。
建立机器学习模型进行预测 ， 输出故障是否发生 ， 判断车辆故障发生的概率 ， 同时给出特征重要性排序 。
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效果展示图例：
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分析故障类型对于缺陷的影响因素
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异常因子对于缺陷的影响分析
产品质量分析及预测 ， 跨车间/车间数据关联分析 ， 找出影响质量根本原因 ， 提高成品率
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