統計工具在質量控制和質量分析中有廣泛的用途。通過統計工具，能深入分析質量現象，得到很多有用的信息。圖表有著很直觀的表達能力，能簡潔直觀的表達意思，也容易得到共識。

本文將為大家演示SPC統計工具，在制造業質量分析中的重要應用：

一、質量異常追溯分析

在對不良品的生產質量分析中，要找到質量異常產品在生產過程中各工序的生產時間、工序的工藝參數，機臺記錄的備注（生產異常說明）、交接班的備注（生產異常說明）、各工序的評審記錄、品檢信息、工器具信息、輔材信息、停機記錄、班廠量、設備運維狀況等信息，并判斷是否出現異常。

二、質量缺陷關鍵因子及根因分析

分析產線上的工藝參數和傳感器數據（一共大約400個左右）與產出產品質量的關聯影響關系，找出關鍵影響參數（特征選取），然后結合相應的標簽數據作為數據集，通過多種模型訓練（包括LDA+Knn分類器、人工神經網絡ANN、SVM等），最后使用“留一法交叉驗證”評估驗證集上的準確率，最終構建相應產品的質量缺陷及優化模型。

三、SPC與大數據質量分析--相關性分析

系統具備分析因子間關聯關系的重要統計方法，相關性分析，它通過相關系數來度量各因素間的關聯關系方向及強度，主要實現如下功能：

1、找出對過程輸出（因變量y）有影響的因子（自變量x）；

2、分析對的影響重要程度及影響方向；

3、相關系數r及其解釋。

四、SPC與質量大數據分析--方差分析

具有強大方差分析能力，并能生成專業化的、易于解讀的方差分析報告。支持的方差分析模型有：單因子方差分析、多因素方差分析設計、混合效應模型、分級嵌套模型、失衡數據。

五、SPC與質量大數據分析--假設檢驗

假設檢驗在質量可靠性數據分析中的主要作用如下：

1、改善效果的驗證；

2、潛在原因的確認；

3、不同過程的對比；

4、不同供應商的質量可靠性水平的對比等。

系統支持常用的統計假設檢驗方法，包括參數方法與非參數方法，如：單樣本均值檢驗、雙樣本均值檢驗、配對樣本均值檢驗、方差檢驗、比例檢驗等等。

慧都大數據團隊，通過機器學習，智能關聯影響質量的全量數據指標（人、機、法、料、環、檢等），幫助企業實現質量根因追溯。找到影響質量的關鍵因素，預測質量趨勢，洞察改善質量新見解。

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