质量分析
1. 模块概 述
1.1 模块简介
质量分析模块是LMES制造执行系统的核心质量管理插件,以SPC统计过程控制为基础,结合多种质量分析方法对生产过程进行全面监控和分析。该模块通过科学的统计方法监控生产过程的稳定性和能力,帮助企业实现从"事后检验"到"事前预防"的质量管理转型。
- 组件标识: SPCAnalysis
- 组件名称: 质量分析
- 组件分类: run (插件)
1.2 核心价值
- 实时监控:24/7实时监控生产过程质量状态
- 预防导向:通过统计分析提前发现质量隐患
- 数据驱动:基于数据的科学决策支持
- 持续改进:支持PDCA质量管理循环
- 合规管理:满足ISO 9001、TS16949等质量体系要求
1.3 适用场景
- 制造业生产过程质量控制
- 产品关键特性监控
- 供应商质量管理
- 工艺参数优化
- 质量改进项目支持
2. 快速入门
2.1 基本导航
- 质量数据总览:整体质量状况概览
- 参数SPC分析:详细的统计过程控制分析
- 参数实时CPK:实时过程能力监控
3. 功能模块详解
3.1 质量数据总览
3.1.0 质量参数设置

🔧 参数配置管理
主要配置项
- 产品型号:选择需要配置参数的产品
- 配方版本:选择对应的配方版本
- 参数列表配置:
- 参数:如PG1_DINT5、PG1_DINT6、PG2_DINT1等测量参数
- 所属工序:如GX1_卷材自动开卷、GX2_板材清洗去油等
- 目标值:参数的目标值设置
- 规格下限:规格要求的下限值
- 规格上限:规格要求的上限值
- 控制图类型:I-MR、Xbar-S、Xbar-R等控制图类型选择
- 子组大小:统计分析的样本子组数量
操作功能
- 添加:新增参数配置
- 删除:删除已选参数配置

3.1.1 功能描述
质量数据总览提供企业质量管理的"驾驶舱"视图,通过关键质量指标(KQI)展示整体质量状况,帮助管理者快速了解生产质量水平。
3.1.2 主要功能特性
📊 质量统计表格
- 工序质量汇总:按工序统计加工数量、超出规格限数量、超出控制限数量
- 质量比率计算:自动计算超出规格限比率、超出控制限比率
- 分层显示:按工序层级展示,支持参数级别的详细查看
- 操作功能:每行提供"详情"链接,可跳转到具体参数的SPC分析界面
3.1.3 操作步骤
-
设置查询条件
产品型号:选择需要分析的产品型号
配方版本:选择对应的配方版本
时间范围:选择起始日期和结束日期
物料码:输入物料编码进行筛选
工序号:选择关注的工序编号
超出规格限阈值%:设置规格限异常阈值
超出控制限阈值%:设置控制限异常阈值 -
查看质量概况
- 观察各工序的加工数量和质量状况
- 重点关注超规格限比率 > 0.5% 的工序
- 监控超控制限比率 > 1% 的异常工序
-
深入分析
- 点击"详情"按钮进入具体工序的SPC分析
- 使用导出功能生成质量报表
3.2 参数SPC分析
参数SPC分析是系统的核心功能模块,提供专业的统计过程控制分析工具。
3.2.1 控制图分析

🎯 I-MR控制图详解
控制图是SPC的核心工具,用于监控过程的稳定性:
上部控制图 (Individual Chart - I图)
- 用途:监控个别测量值的变化
- 控制限计算:
- 中心线 (X̄) = 所有测量值的平均值
- 上控制限 (UCL) = X̄ + 2.66 × MR ̄
- 下控制限 (LCL) = X̄ - 2.66 × MR̄
- 判读要点:
- 数据点在控制限内:过程受控
- 数据点超出控制限:过程失控,需要调查原因
下部控制图 (Moving Range Chart - MR图)
- 用途:监控相邻测量值间的变异性
- 控制限计算:
- 中心线 = MR̄(移动极差的平均值)
- 上控制限 = 3.267 × MR̄
- 下控制限 = 0(通常为0)
- 判读意义:反映过程的短期变异
🔧 控制图操作功能
-
控制图切换
- 控制图/能力分析选项卡切换
- I-MR控制图显示(上部Individual图,下部Moving Range图)
-
判异规则设置

通过"判异设置"按钮可配置Western Electric判异规则:
| 规则编号 | 判异条件 | N值 | M值 | 应用场景 |
|---|---|---|---|---|
| R1 | N个点落在控制限以外 | 1 | - | 过程失控检测 |
| R2 | 连续N个点落在中心线同一侧 | 9 | - | 过程偏移检测 |
| R3 | 连续N个点呈递增或递减 | 6 | - | 趋势变化检测 |
| R4 | 连续N 个点中相邻点交替上下 | 14 | - | 系统性变化 |
| R5 | N个点中有M个点在2σ外同侧 | 3 | 2 | 过程不稳定 |
| R6 | N个点中有M个点在1σ外同侧 | 5 | 4 | 变异增大检测 |
| R7 | 连续N个点落在中心线两侧1σ内 | 15 | - | 变异异常减小 |
| R8 | N个点中无一个在中心线附近1σ内 | 8 | - | 分层现象检测 |
-
参数设置
- 控制限系数调整和显示参数配置
- 右侧显示控制限数值(UCL、X̄、LCL等)
-
交互操作
- 异常点用红色标记显示(基于判异规则自动识别)
- 鼠标悬停显示数据详情
- 支持导出数据和生成报告功能
3.2.2 过程能力分析

📊 能力分析组件
过程能力分析评估生产过程满足规格要求的能力:
直方图分析
- 数据分布可视化:直观显示测量数据的分布形状
- 正态性检验:通过叠加的正态曲线评 估数据正态性
- 规格限标识:清晰标示上下规格限位置
能力指数计算与解读
| 指数类型 | 计算公式 | 应用场景 | 评判标准 |
|---|---|---|---|
| Cp | (USL-LSL)/(6σ) | 过程潜在能力 | ≥1.67优秀,≥1.33良好 |
| Cpk | min(CPU,CPL) | 过程实际能力 | ≥1.67优秀,≥1.33良好 |
| CPU | (USL-X̄)/(3σ) | 上规格能力 | ≥1.0合格 |
| CPL | (X̄-LSL)/(3σ) | 下规格能力 | ≥1.0合格 |
| Pp | (USL-LSL)/(6S) | 过程整体性能 | ≥1.67优秀 |
| Ppk | min(PPU,PPL) | 过程实际性能 | ≥1.67优秀 |
统计信息面板
- 常量统计:
- 规格下限、目标值、规格上限
- 样本数量、平均值、标准差
- 过程能力指数:
- 组内能力:Cp、CPL、CPU、Cpk
- 整体能力:Pp、PPL、PPU、Ppk
- 其他指数:Ca(偏移系数)、Cpm(修正能力指数)
- 性能统计:
- PPM统计:预期不合格品率(百万分之一)
- 实测统计:实际不合格品统计
3.3 参数实时CPK监控

3.3.1 实时监控面板
📱 CPK卡片显示 每个参数以独立卡片形式展示:
- 参数标识:PG1_DINT5、PG1_DINT6、PG2_DINT1等参数编码
- 工序描述:GX1_卷材自动开卷、GX2_板材清洗去油等工序名称
- 当前值:显示参数的最新测量值(如244、8、216等)
- CPK值:实时计算的过程能力指数(红色显示低于阈值的CPK值)
- 状态指示器:红色圆点表示需关注,橙色圆点表示良好
- 趋势图:每个卡片底部显示CPK变化的小型趋势线图
- 详情链接:每个卡片右上角提供"详情"链接
3.3.2 CPK等级分类系统
| 等级 | CPK范围 | 颜色标识 | 质量水平 | 建议措施 |
|---|---|---|---|---|
| A级 | CPK ≥ 1.33 | 🟠 橙色 | 良好 | 维持现状,持续监控 |
| B级 | 1.00 ≤ CPK < 1.33 | 🟠 橙色 | 可接受 | 加强监控,寻找改进机会 |
| C级 | CPK < 1.00 | 🔴 红色 | 需关注 | 分析原因,制定改进计划 |
| D级 | CPK < 0.67 | 🔴 红色 | 需改进 | 立即停产调查,紧急改进 |
3.3.3 实时预警机制
自动预警条件
- CPK值低于设定阈值(通常1.33)
- CPK值连续下降趋势
- 单个测量值超出规格限
- 过程出现失控信号
预警响应流程
- 系统自动发出预警信号
- 相关人员接收预警通知
- 快速响应和问题调查
- 采取纠正措施
- 效果验证和记录
4. 操作指南
4.1 质量参数设置操作
基于效果图-质量参数设置界面,主要操作包括:
参数配置步骤
- 选择产品型号和配方版本
- 在参数列表中配置各项数值:
- 设置目标值、规格下限、规格上限
- 选择控制图类型 (I-MR、Xbar-S、Xbar-R)
- 设置子组大小
- 使用“添加”按钮新增参数
- 使用“删除”按钮移除不需要的参数
- 点击“确认”保存配置
4.2 判异规则设置操作
基于效果图-判异规则设置界面,主要操作包括:
判异规则配置步骤
- 在SPC分析界面点击“判异设置”按钮
- 在弹出的设置窗口中:
- 勾选需要启用的规则(R1-R8)
- 调整N值和M值参数
- 点击“确认”应用设置
- 系统将自动在控制图上以红色标记异常点
5. SPC理论基础
5.1 统计过程控制核心概念
5.1.1 变异的两种类型
普通原因变异 (Common Cause Variation)
- 特征:随机的、不可避免的、可预测的
- 来源:原材料的自然变异、环境条件变化、设备的正常磨损
- 管理方式:通过系统性改进减少,如工艺优化、设备升级
特殊原因变异 (Special Cause Variation)
- 特征:非随机的、可识别的、不可预测的
- 来源:设备故障、操作错误、原料异常、环境突变
- 管理方式:及时识别并消除,恢复过程稳定状态
5.1.2 过程状态分类
| 过程状态 | 变异类型 | 控制图表现 | 管理重点 |
|---|---|---|---|
| 理想状态 | 仅有普通原因 | 数据点在控制限内随机分布 | 维持现状 |
| 失控状态 | 存在特殊原因 | 数据点超出控制限或呈现模式 | 查找并消除特殊原因 |
| 过度调整 | 人为引入的变异 | 数据点呈现过度校正模式 | 减少不必要的调整 |
5.2 控制图统计原理
5.2.1 3σ原理
理论基础