在汽车、电子、家电、化工等离散制造业，质量工程师最怕的不是发现不良品，而是面对一堆纸质表单、Excel、甚至不同系统里的数据，却无法给出一个准确的改进建议。
从"异常"到"归因"，正是统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）的核心价值。
一、一段话了解SPC
SPC是一种基于数据的科学管理方法，通过实时监控关键质量参数，利用数学模型识别生产中的异常波动。让你在不良品出现前，就察觉出工艺流程的"亚健康"状态，被称为质量控制的"防火墙"。
二、谁需要SPC
■ 行业领域： 汽车、电子、家电、化工等对稳定性、一致性有极高要求的制造企业。
■ 质量工程（QE）：从海量数据中获取 Cpk 指标，即过程能力指数（Process Capability Index），定量反映产线质量水平高低。
■ 工艺工程（ME）： 寻找波动根因，优化生产参数 。
■ 现场操作员： 实时接收异常预警，快速响应。
三、SPC工具优缺点一览
目前市面上常见的质控方式各具特色，让不少企业选择困难：
四、天洑 DTEmpower：低代码SPC工具
作为工业智慧化领域的国家级专精特新"小巨人"企业，天洑面对小批量多品种的离散制造企业，自研的智能数据建模软件DTEmpower 提供了一套"智能数据治理 + 专业统计分析 + AI 根因诊断"的一体化解决方案 。
1、AI驱动的根因分析
这是 DTEmpower 的核心优势，它集成了回归、时序、分类、聚类等 150 余种机器学习算法，且低代码易上手，不需要深厚的算法背景，通过拖拽式建模和 AI Agent 辅助，质量工程师可以快速建立回归模型或分类模型，量化各工艺因子对良率的贡献率，实现"智能故障搜索"。
2、打破数据孤岛
DTEmpower 支持线上（QMS/MES/API）与线下（PDF/Excel）数据的同步接入 。甚至面对手抄质量记录，也能利用多模态大模型结合 OCR 技术，精准提取参数并转化为结构化表单。
3、深度统计分析
除了内置 I-MR、X-R、X-s 等多种经典控制图和10余种判异准则外，系统还提供完善的描述性统计、假设检验及DOE实验设计功能，自动识别 6-Sigma 风险，一键生成专业质量报告。
4、案例直击
场景一 ：国内头部 LCD 模组制造企业------破解"1+1≠2"难题
常天科技是天马、夏普等液晶面板企业的背光源主力供应商，在小批量、多品种的精密电子制造场景，零部件的微小波动会产生连锁反应。比如单部件（A或B）检验均合格，但组装后（C=A+B）却不达标，投产初期缺乏叠加波动预判，导致批量不良。
DTEmpower 方案：同步采集单部件与组合体数据，量化波动贡献率。通过API直连 MES系统绘制X-R图，自动识别6σ风险并实时反馈工艺人员，实现从"事后检出"到"事前预防"的转变。同时，自动提取供应商PDF报告数据，打破了供应链的数据孤岛。
场景二：某大型发电机厂------从4小时到5分钟
发电机定子线圈的表面电阻、介损等数据至关重要，该厂过去长期依赖手抄质量记录，质控人员需手工誊入Excel，再利用公式和条件格式筛查异常、绘制线图。单次数据处理分析平均耗时达4小时，且无法标注异常点。
DTEmpower方案：引入大模型OCR技术实现手抄数据批量电子化，并建立自动拉取数据、自动判异、自动出图的流程。分析时间从4小时缩短至5分钟，效率提升50倍 。每年节约人力成本约46万元，投资回收期仅需6个月。
质量管理是一场与"波动"的战斗，天洑 DTEmpower 的目标，就是让 SPC 从实验室的象牙塔走入生产一线，给企业一套趁手的工具。