很多大型生产制造企业的管理模式要求不仅要对结果进行控制，，，，而且还需要将控制的重点放在过程之内。。。。然而，，，在过程统计管理中通常会面临以下问题：

1.手工采集生产数据和检验数据，
，再人工汇总报表；

2.企业原有系统或已储存的海量数据无法自动质量分析和输出，
，，，靠人工进行处理，，，影响时效和处理效果；

3.对关键设备或质控点的设备状态、、、、生产状态不能有效识别和监控；

4.不同运用场景时，，
，，采集的样本数据时多时少，，数据实际分析运用难度大。。

这些问题耗费大量工作时间，，，但显然没有产生期望的效果，，无法发挥过程监控预警的作用。。

作为领玩ISV伙伴
，
，，厦门迈丹科技发挥专业优势，，
，与YonBIP平台进行生态融合和优化
，，，
，共同打造质量管理数字化的解决方案
：

1.采用DAP（Data Acquisition Protocol）进行设备数据自动采集，，，
，保证数据的及时性和准确性，，实时在线SPC（Statistical Process Control）监控
，，，并提供事后SPC分析；

2.通过系统集成和数据导入，，
，使用数理分析模型自动对数据进行运用分析
，，，提高分析效率和分析效果；

3.通过SPC控制图对关键设备或质控点的状态进行重点监控
，，实时分析过程和状态；

4.对采集的样本数据少或抽样数据不一致等情况，，采用数据转换模型，
，，运用专用控制图进行运用。
。

这些解决方案将推动制造业提高产品和服务质量，，，，推动企业质量管理创新升级。
。

SPC统计过程管理系统是基于YonBIP平台开发的质量控制工具软件，，，利用数理统计方法构建基于过程数据的质量判定、、、质量改进、、质量预防等一系列模型与知识库，
，
，
，从而实现对过程的全面监控，，以确保过程的稳定性。。。。

SPC作为全面质量管理、、6 Sigma、、、精益制造等的核心工具，
，，，同时也是IATF16949质量管理体系的关键组成部分。
。
。。其价值在于：

1.关注用户要求并减少变异，，以获得高品质产品；

2.强调将重心放在过程上，，，确保结果的可控性；

3.强调通过预防而不是检验来确保产品品质；

4.通过“维持”和“改进”循环实现持续改善；

5.强调全过程监控和全系统参与，，，，构建现代质量管理中的“事前” 预防和控制体系。。。

SPC系统帮助企业数字化质量管理活动，
，
，
，助力企业建立有效的“事前预防和控制”体系，，结合YonBIP平台制造云/供应链云/财务云的能力，
，，从而助力企业实现持续改进和创新。。。

数据监控及分析工具

大型制造企业可以通过SPC统计过程控制应用，，，，构建“事前”预防和控制体系，
，，通过数据采集及分析控制系统，，，建立以产品参数数据为核心的数据平台，，并于MES的产品流程数据相结合
，，，，形成数字化管控平台，，实现对产品生产过程的全面数字化管理。。。。联合领玩专业的制造云/供应链云/财务云服务，，
，，助力客户实现统一管控，，提高企业整体运营效率。
。

某大型制造研究所的生产设备46台，，检测设备65台，，，采集数据超5500个，
，，工艺流程20多道
，，
，由于缺少在线监控及分析的手段，，，，无法提供实时的数据采集及即时分析与监控，，使企业无法掌控产品实时的质量状况。
。。

急需统计过程管理系统
，
，，通过设备数据实时监控
、、、分析和即时报警。。

客户购买YonBIP-SPC统计过程管理应用，，通过生产设备、、、检验设备实时数据采集，
，SPC实时在线监控
，
，，，数据建模分析
，，，重点针对车间质检环节（三座标尺寸
、、、引线拉力
、、、、检漏、、、、镀层厚度）等四个关键点
，，实现管理闭环管控（数据采集、
、分析判定、、
、异常推送、、、跟踪管理）、、
、、参数控制闭环管控。。。。

通过数据导入
、
、
、数据查询
、、、、实时预警等服务
，，，从而对整个供应链、、所有生产线的生产品质进行实时监控。
。。。帮助企业对生产过程进行实时的监控降低由于产品质量缺陷而导致的报废和返工。。。。

质量特性管理

质量特性控制图分析