质量控制SPC软件整体解决方案
软件项目质量控制方案
软件项目质量控制方案1. 引言本文档旨在详细阐述软件项目质量控制方案，以确保项目在整个生命周期内满足既定的质量标准和客户需求。
质量控制是软件开发过程中至关重要的一环，它有助于提高产品质量和客户满意度，同时降低成本和风险。
2. 质量控制目标本文档的主要目标是制定一套全面的质量控制方案，以确保软件项目在以下方面达到预期质量水平：- 功能性：确保软件能够按照需求规格说明书执行所需功能。
- 可靠性：确保软件在预期环境下能够稳定运行，不出现故障。
- 性能：确保软件在性能方面满足需求，包括响应时间、处理能力和资源消耗等。
- 易用性：确保软件易于使用，降低用户的学习成本和操作难度。
- 可维护性：确保软件具有良好的可维护性，便于后续的修改和扩展。
- 安全性：确保软件在数据保护和访问控制方面达到安全要求。
3. 质量控制流程本文档提出的质量控制方案包括以下几个阶段：3.1 需求分析阶段- 评审需求文档，确保需求的完整性和准确性。
- 与客户沟通，确认需求的变更和更新。
3.2 设计阶段- 评审设计文档，确保设计方案的可行性和有效性。
- 检查设计中的潜在问题和风险，并提出改进建议。
3.3 开发阶段- 采用代码审查和单元测试等手段，确保代码质量。
- 跟踪和修复缺陷，确保软件的稳定性。
3.4 测试阶段- 制定详细的测试计划，包括测试用例、测试环境和测试数据。
- 执行功能测试、性能测试、安全测试等，确保软件满足质量要求。
3.5 部署阶段- 确保软件在生产环境中的稳定运行，监控系统性能和资源消耗。
- 提供用户培训和技术支持，确保用户能够正确使用软件。
3.6 维护阶段- 收集用户反馈，及时修复问题和缺陷。
- 根据需求变化，对软件进行升级和优化。
4. 质量控制工具和技术本文档推荐的质量和控制工具和技术如下：- 需求管理工具：用于需求分析、变更管理和跟踪。
- 设计工具：用于软件架构设计和界面设计。
- 代码审查工具：用于检查代码质量和规范。
基于SPC的质量控制体系建立与实施
基于SPC的质量控制体系建立与实施质量是企业生产和管理的核心，而可持续发展需要不断提高质量标准。
为了确保质量的稳定性，SPC（统计过程控制）已被广泛应用于质量控制领域。
本文将介绍如何建立和实施基于SPC的质量控制体系。
一、质量控制体系概述质量控制体系是一个完整的、系统化的质量控制体系。
它包括确定质量标准、制定质量控制计划、执行质量控制、收集和分析质量数据、调整质量控制计划和持续改进。
基于SPC的质量控制体系是一个将SPC方法应用于生产和管理过程的质量控制体系。
SPC是一种基于数据的质量控制方法，通过监控和控制过程变异性来确保质量的稳定性。
该方法主要采用一系列统计方法和工具，如控制图、直方图、过程能力指数（Cpk）、过程平均值（Xbar）和标准差（S）等来实现。
二、基于SPC的质量控制体系建立1.确定质量标准确定质量标准是建立基于SPC的质量控制体系的第一步。
在此步骤中，应确定产品或服务的质量标准，如产品尺寸、重量、表面质量、功能和性能等。
同时，还需确定产品或服务的质量指标，如不良率、次品率、维修率等。
2.制定质量控制计划在确定了质量标准和质量指标之后，需要制定质量控制计划。
该计划应包括哪些SPC方法和工具应用于哪些过程和环节。
根据质量标准和质量指标，选择适当的数据采集和监控方法，如抽样调查、SPC控制图、多元控制图等，以确保产品或服务的质量稳定性。
3.执行质量控制执行质量控制计划是建立基于SPC的质量控制体系的关键步骤之一。
在此步骤中，需要根据制定的质量控制计划采集数据并进行处理和分析。
根据结果，对质量问题进行定位和改进，并进行全面的记录和管理。
4.收集和分析质量数据基于SPC的质量控制体系需要持续收集和分析质量数据。
通过分析数据，了解生产和管理过程的变异性，并根据分析结果采取相应的措施。
充分利用SPC方法和工具，如控制图、直方图、Cpk、Xbar和S 等，以有效地监控和改进生产和管理过程。
5.调整质量控制计划根据收集和分析的数据，对质量控制计划进行调整。
SPC统计过程控制
SPC统计过程控制SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计原理和数据分析方法的质量管理工具，用于监控和控制生产过程中的变异性，以确保产品或服务的质量。
SPC是由质量概念的先驱沃尔特·A·谢温（Walter A. Shewhart）在20世纪20年代初首次引入的。
它的目的是通过使用统计技术来分析生产过程中的数据，从而减少产品或服务的变异性，提高整体质量水平。
SPC的基本原理是通过统计分析来了解生产过程中的变异性，以便及时采取措施来纠正和调整生产过程。
它主要包括以下步骤：1.确定控制指标：选择适当的指标来监控生产过程的变异性。
常用的指标包括尺寸、重量、硬度等。
2.收集数据：根据预定的采样计划和频率，定期收集生产过程中的数据。
数据可以通过各种手段收集，如直接测量、抽样检验等。
3.绘制控制图：使用统计方法将收集到的数据绘制成控制图。
控制图是一种图表，它显示了一个或多个过程指标的变化情况，以及上下限范围。
通过观察控制图，人们可以判断生产过程是否处于控制状态，是否存在异常情况。
4.分析控制图：根据控制图上的变化趋势和模式，进行统计分析，以确定生产过程的绩效。
常用的统计分析方法包括均值、标准差、极差等。
5.制定改进措施：根据分析的结果，确定需要改进的方面，并制定相应的措施。
改进措施可以包括修改生产过程参数、调整设备、培训员工等。
6.监控和调整：持续监控生产过程，并根据需要进行调整，以确保控制图保持在预定的限制范围内。
SPC的优势在于它能够提供实时和持续的监控生产过程的能力。
通过采集数据和绘制控制图，生产者可以及时发现生产过程中的变异，并采取措施进行纠正。
这样可以防止不良品的产生，并提高产品或服务的一致性和质量。
此外，SPC还具有以下几点优势：1.提高生产效率：通过控制和减少生产过程中的变异性，SPC可以提高生产效率。
它能够帮助生产者发现并消除生产过程中的浪费和不必要的变动，从而提高生产效率和资源利用率。
软件项目质量控制方案
软件项目质量控制方案1. 引言本文档旨在制定软件项目质量控制方案，以确保软件项目的高质量交付。
质量控制是软件开发过程中至关重要的一环，它涉及到项目的计划、设计、开发、测试和交付等各个阶段。
通过有效的质量控制措施，可以最大程度地减少软件项目中的错误和缺陷，提高软件的可靠性和稳定性。
2. 质量控制目标本质量控制方案的主要目标是：- 提供高质量的软件产品，满足用户的需求和期望；- 最大程度地减少软件项目中的错误和缺陷；- 确保软件的稳定性和可靠性；- 提高软件项目的交付效率。
3. 质量控制策略基于以上目标，我们制定以下质量控制策略：3.1. 需求分析和规划阶段在需求分析和规划阶段，我们将采取以下措施：- 与用户充分沟通，确保准确理解用户需求；- 制定详细的需求文档，明确项目的功能和性能要求；- 进行风险评估，识别项目可能存在的风险，并制定相应的应对方案。
3.2. 设计和开发阶段在设计和开发阶段，我们将采取以下措施：- 严格遵循软件开发规范和最佳实践；- 进行代码评审，确保代码的质量和可读性；- 使用合适的开发工具和技术，提高开发效率；- 进行单元测试和集成测试，及时发现和修复错误。
3.3. 测试和验证阶段在测试和验证阶段，我们将采取以下措施：- 制定详细的测试计划和测试用例，覆盖所有功能和性能要求；- 进行功能测试、性能测试和安全测试，确保软件的稳定性和可靠性；- 进行用户验收测试，与用户一起验证软件是否符合需求。
3.4. 交付和维护阶段在交付和维护阶段，我们将采取以下措施：- 提供详细的用户手册和技术文档，帮助用户正确使用和维护软件；- 建立反馈机制，及时收集用户的反馈和建议，并进行改进；- 定期进行软件的维护和更新，修复已知问题并提供新功能。
4. 质量控制评估为了评估质量控制方案的有效性，我们将采取以下措施：- 进行定期的质量评审，审查项目的进展和质量情况；- 收集用户的反馈和满意度调查，并根据结果进行改进；- 统计和分析软件项目中的错误和缺陷，找出问题的根本原因并进行改进。
供应商质量管理中的SPC方法研究
供应商质量管理中的SPC方法研究随着现代化生产企业的广泛应用以及市场竞争的日益加剧，不仅是产品质量的要求不断增加，对于供应链中质量管理的要求也越来越高。
特别是针对质量稳定性要求高的产品（如半导体、电子元器件等），对于供应商质量管理的要求更加严苛。
供应商质量管理中的SPC方法，作为一种常用的统计质量控制方法，在质量稳定性的保障方面具有重要作用。
本文将探讨SPC方法在供应商质量管理中的应用。
一、SPC方法的概述SPC（Statistical Process Control）即统计过程控制。
它是一种基于统计学原理的质量控制方法，是通过对质量数据进行收集、处理、分析和控制来达到质量稳定的目的。
SPC方法适用于任何工艺流程生产，并且对于量化质量数据的控制有显著效果。
在质量控制的实际应用中，SPC方法通常用于过程监控和控制，以达到最终产品稳定性的保障。
SPC方法的基本流程：1）收集并记录质量数据；2）建立并维护质量控制图；3）分析质量数据，判断质量问题的原因；4）通过质量问题分析，进行改进和优化生产过程。
SPC方法的重点在于对数据进行分析和处理，以实现质量保证的目标。
二、SPC方法在供应商质量管理中的应用SPC方法在供应商质量管理中的应用主要有以下几个方面：1. 供应链质量管理的数据收集对于供应链质量管理而言，数据的收集是首要问题。
供应商的质量数据，包括原材料的质检数据、生产过程的数据、产品的质检数据等，都需要进行有效记录和收集。
数据的收集需要遵循统一的标准和方法，以确保数据的完整性和准确性。
SPC方法可以帮助企业建立完整的质量数据收集系统，对于数据进行管理和分析，以实现供应链质量管理的全面掌控。
2. 过程控制供应商的产品生产过程中，需要进行质量控制。
SPC方法可以通过对原材料和生产过程数据的采集，建立控制图并进行分析，为生产过程的监控和控制提供实时的质量监督。
通过及时发现生产过程中的异常变化，及时采取措施进行调整和修正，从而达到生产过程稳定的目标。
SPC质量控制系统解决方案
试、软件操作使用又应简便易行，容易掌握。
2.2.2.经济性与实用性
在先进、可靠和充分满足系统功能的前提下，体现高性价比。采用经济实用的技术和设
备，充分利用现有资源，综合考虑系统的设计、建设、升级和维护。充分考虑用户实际需要
SPC
解决方案
北京XX科技发展有限公司
1.
XX科技
2.整体削方法7
2.1.设计依据7
2.2.设计原则9
2.2.1.先进性与适用性9
2.2.2.经济性与实用性9
2.2.3.可靠性与稳定性10
2.2.4.安全性和保密性10
2.2.5.开放性与标准性10
2.2.6.蒯俗口可扩展性10
2.2.7.系统可移植性要求11
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GB/T 50087-2013《工业企业噪声控制设计规范》；
GBT 20720-2()06《企业控制系统集成》
GBT 25485-2010《工业自动化系统与集成制造执行系统功能体系结构》
SP95ISA-95《企业系统与控制系统集成国际标准》
《国家智能制造标准体系建设指南》(2018年版)
2.2.设计原则
方案设计时，以SPC分析为主，辐射相关业务，扩展其他业务为辅。
3.2.框架逻辑设计
SPC质量控制
SPC是Statistical Process Control的简称统计过程控制利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异统计过程控制（SPC）体系实施指南[1]统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。
由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。
SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。
因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。
第二步则是用控制图对过程进行监控。
控制图是SPC中最重要的工具。
目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。
近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。
SPC源于上世纪二十年代，以美国Shewhart博士发明控制图为标志。
自创立以来，即在工业和服务等行业得到推广应用，自上世纪五十年代以来SPC在日本工业界的大量推广应用对日本产品质量的崛起起到了至关重要的作用；上世纪八十年代以后，世界许多大公司纷纷在自己内部积极推广应用SPC，而且对供应商也提出了相应要求。
自动化生产中的质量控制
自动化生产中的质量控制自动化生产已成为现代工业中不可或缺的一部分，其高效性和可靠性为企业带来了许多好处。
然而，随着生产自动化程度的不断提高，质量控制问题也日益突显。
本文将探讨自动化生产中的质量控制方法和挑战，并提出一些解决方案。
一、自动化生产中的质量控制方法1. 传感器和监控系统为了实现质量控制，自动化生产线通常配备有各种传感器和监控系统。
这些设备可以实时监测生产过程中的关键参数，如温度、压力和速度等，帮助工作人员及时发现并纠正潜在的质量问题。
2. 机器视觉系统机器视觉系统是自动化生产中常用的质量控制工具之一。
通过安装相机和图像处理软件，该系统可以对产品进行检测和分析，准确判断产品是否符合质量标准。
例如，在汽车制造业中，机器视觉系统可用于检测车辆外观、零件装配等环节。
3. 数据分析与统计自动化生产中产生的大量数据可以通过数据分析和统计方法来发现质量问题。
通过收集和分析生产过程中的数据，企业可以发现潜在的质量风险，并采取相应的措施进行改进。
例如，典型的质量控制方法有六西格玛和统计过程控制（SPC）等。
二、自动化生产中的质量控制挑战1.设备故障自动化生产线中的设备可能会出现故障，导致产品质量下降甚至生产中断。
这对质量控制提出了更高的要求，需要及时发现设备故障并进行维修，避免对产品质量产生不利影响。
2. 复杂的生产过程自动化生产过程往往非常复杂，涉及多个环节和工序。
这给质量控制带来了挑战，需要确保每个环节都符合质量标准，并保持流程的连贯性和稳定性。
3. 人机协作虽然自动化生产线实现了大部分的自主运行，但人类操作员仍然是不可或缺的一部分。
他们需要与机器进行协作，保证产品质量。
因此，培训和严格的操作规程也是质量控制的重要环节。
三、自动化生产中的质量控制解决方案1.持续改进持续改进是确保质量控制有效的关键。
通过集中收集和分析数据，不断改进生产过程和设备，企业可以提高产品质量并降低不良率。
2.人工智能技术人工智能技术的应用极大地提升了自动化生产线的质量控制能力。
详细全面的SPC详解
详细全面的SPC详解SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种以数据为基础，通过统计分析手段对生产过程进行监控和改善，以提升产品质量和生产效率的管理方法。
它广泛应用于制造业、服务业、医疗健康等领域，是质量管理和六西格玛等理论的核心组成部分。
监控生产过程：SPC通过对生产过程中的数据进行分析，可以实时监控生产过程，及时发现异常情况，避免不良品的产生，提高产品质量。
预防性控制：SPC通过分析生产过程中的数据，可以找出潜在的问题和风险，提前采取措施进行预防性控制，避免问题的发生。
优化生产流程：SPC可以帮助企业优化生产流程，提高生产效率。
通过对生产过程的数据进行分析，可以找出瓶颈环节，针对性地进行改进。
降低成本：通过SPC的监控和优化，企业可以降低废品率，减少返工和维修成本。
同时，提高生产效率也可以降低生产成本。
提高客户满意度：SPC可以帮助企业提高产品质量和服务水平，从而提高客户满意度。
这对于企业的长期发展至关重要。
制定计划：明确SPC实施的目标、范围、时间安排等。
数据采集：收集与生产过程相关的数据，包括原材料、设备、工艺参数、产品质量等信息。
数据分析：运用统计分析方法对采集到的数据进行处理和分析，找出潜在的问题和风险。
制定措施：根据数据分析结果，制定相应的措施进行改进和优化。
实施改进：将制定的措施付诸实践，对生产过程进行改进和优化。
监控效果：对改进后的生产过程进行监控，评估改进效果是否达到预期目标。
持续改进：在实施过程中不断总结经验，持续改进和提高。
控制图：用于实时监控生产过程中的数据变化，及时发现异常情况。
控制图包括均值-极差图、均值-标准差图、中位数-极差图等。
因果图：用于分析生产过程中各因素之间的因果关系，找出潜在的问题和风险。
流程图：用于描述生产过程中的各个步骤和环节，帮助企业优化生产流程。
直方图：用于展示数据的分布情况，帮助企业了解生产过程中的数据特征和规律。
spc质量控制
Index
质量波动 统计过程控制概述 控制图原理 分析用控制图和控制用控制图 过程能力与过程能力指数 常规控制图的应用
文本
文本
文本
文本
文本
文本
标题
质量课程 WELLSEND
从质量的波动说起……
机器大工业时代，人们发现任何一台机器都无法生产出完 全相同的两件产品，无论工序控制多么严格，生产环境多 么理想，都无法实现完全的统一规格和统一标准，这说明 机器生产存在波动。 休哈特发现，质量波动大致上由随机波动和系统波动复合 构成。 质量波动永远存在，不能消除。
系统波动
随机波动
质量课程 WELLSEND
质量要素：5M1E
生产制造质量是产品设计、工艺选择、计划调度、人员培 训、工装设备、物资供应、计量检验、安全文明、人际关 系、劳动纪律等工作在生产现场的综合反映，工序质量实 际上就是这些要素的综合反映。
人 man
机器 machine
材料 material 工艺方法 method
控制图显示异常
贯彻20字方针
调整控制界限 有无异常因素
稳态
质量课程 WELLSEND
两类错误
第一类错误：虚发警报（False alarm） 第二类错误：漏发警报(Alarm missing)
休哈特提出，为了减少两类错误的总损失，在不少情况下，3σ方式都 接近最优间隔距离。
质量课程 WELLSEND
领导人 统计控制 抽样技术 Shewhart Dodge&Romig 控制图
成果
抽样理论和抽样检验表
质量课程 WELLSEND
Walter A. Shewhart
SPC与企业质量管理
SPC与企业质量管理SPC是什么？SPC为什么可以降低企业次品率、提升产品质量？为什么越来越多的企业采用SPC进行质量控制？有什么简便而有效的工具可以使企业轻松使用SPC进行质量控制？本文拟对以上问题作简单论述。
一、 SPC简介统计过程控制（Statistical Process Control），简称SPC，是一种借助数理统计方法的过程控制工具。
在企业的质量控制中，可应用SPC对质量数据进行统计、分析从而区分出生产过程中产品质量的正常波动与异常波动，以便对过程的异常及时提出预警，提醒管理人员采取措施消除异常，恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。
使用SPC技术，管理者可以清楚地知道：这个过程稳定吗？它处于控制状态吗？这个过程的能力足够吗？根据问题的答案采取适当措施以纠正或维持过程现状，从而使过程持续稳定地提供合格产品。
SPC技术的出现之前，质量管理就是检验，抓质量就是把好检验关，这样纯粹的检验只能发现和剔除不合格品，而不合格品被发现时，其损失已经造成。
即便是采取措施，也只能是“亡羊补牢”。
越来越多的内部损失和售后投诉索赔让企业不堪重负。
SPC 技术的出现，让质量管理从这种被动的事后把关发展到过程中积极的事前预防为主，从而大大降低了企业的生产成本，同时也为企业赢得了更多的定单和更好的商誉。
近十年来，随着信息技术的飞速发展，使得SPC所需要的对大量数据实时收集、计算和分析可以借助于计算机和软件来轻松的实现，从而在全球掀起了SPC应用的热潮并持续至今。
正是由于SPC在质量管理中的重要性，国际标准化组织（ISO）也将其作为ISO9000族质量体系认证的一个要素；美国三大汽车工业集团的QS9000认证也将SPC列为一项重要内容；同时，在企业中大力推行的全面质量管理（TQM）工作中，SPC也由于它特有的功能成为一项必不可少的组成部分。
有鉴于此，世界许多大公司不仅自身采用SPC，而且要求供应商也必须采用SPC控制质量，SPC业已成为企业质量管理必不可少的工具。
SPC在产品生命周期各阶段的质量控制策略
SPC在产品生命周期各阶段的质量控制策略在现代制造业中，质量控制是确保产品质量稳定的关键环节。
统计过程控制（SPC）作为一种有效的质量管理方法，通过对过程进行统计分析，帮助厂商监测和控制生产过程中的变异，以确保产品符合质量标准。
SPC在产品生命周期的各个阶段都扮演着重要的角色，其质量控制策略也随之不同。
1.产品设计阶段产品设计阶段是产品生命周期中最早的阶段，也是影响产品质量的关键阶段之一。
在这个阶段，SPC的质量控制策略主要集中在设计输入的准确性和设计验证的过程。
通过引入SPC方法，设计团队可以对设计过程中的关键参数进行统计分析，从而减少设计误差，确保产品具有良好的可制造性和可靠性。
2.原材料采购阶段原材料的质量直接影响产品的最终质量。
在原材料采购阶段，SPC的质量控制策略主要包括对供应商的规定，对原材料进行抽样检验和定量分析等过程。
通过使用SPC方法，厂商可以建立起与供应商的稳定合作关系，确保原材料的质量稳定，减少生产过程中的变异。
3.生产制造阶段生产制造是产品生命周期中最核心的阶段，也是质量控制最密集的阶段。
在生产制造阶段，SPC的质量控制策略主要包括设立控制图监测生产过程中的关键参数，实行过程改进和持续监控等措施。
通过SPC方法的应用，厂商可以实时监测生产过程中的变异情况，及时调整生产参数，保证产品质量的稳定性。
4.产品检验阶段产品检验阶段是产品生命周期中的重要环节，通过对产品进行全面的检验，确保产品质量符合标准。
在这个阶段，SPC的质量控制策略主要包括建立完善的抽样检验计划，定期对产品进行质量检验，并对检验结果进行统计分析。
通过SPC方法的运用，厂商可以找出生产过程中存在的问题，及时进行改进，保证产品的质量稳定性。
总结在产品生命周期的各个阶段，SPC作为一种有效的质量管理方法，都有着不可替代的作用。
通过采用SPC的质量控制策略，厂商可以在产品设计、原材料采购、生产制造和产品检验等阶段都实现质量的稳定控制，确保产品质量符合标准，满足客户需求，在竞争激烈的市场中脱颖而出。
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质量控制SPC软件整体解决方案
摘要：随着我国经济的不断地发展及经济全球化的趋势，SPC作为一种有效的质量控制工具已逐渐被大家所熟悉，但如何结合企业的实际状况推行SPC是很多企业面临的一个大问题，其中有品质知识普及的问题，企业内部信息化程度的问题，企业竞争中的实施低成本等要求。
本文将为中小企业质量的过程控制介绍款整体的SPC解决方案给大家，方便大家对SPC的质量控制过程有更进一步的了解。
当前企业在质量控制时的主要现状：
∙当前SPC主要采用Excel控制图模式实现；
∙人工输入数据，工作量大，数据录入错误不易检出，易出错；
∙判异判稳人工进行，不易逐点逐项排查，效率低，易出错，且不能严格按SPC判异规则执行；
∙Excel模版容易被不慎修改、易出错；
∙数据非及时统计分析，异常非及时改善解决，实效性差，无法起到预防目的。
解决方案整体概述
太友QSmart SPC运行机制：SPC过程控制是全球制造业普遍采用一种品质控制方法，随现代制造业检测控制参数种类越来越多，数据量越来越大，以及各行业的特点不同，除传统的控制方法之外，太友科技同时采用现场实时监控反馈的解决方案以适应当前制造业的品质控制的需要。
网络结构图：SPC软件在厂区独立设置数据库服务器，供每个车间独立进行SPC的控制，同时汇总数据需要传输到厂区总部服务器中进行分析比对。
SPC数据采集方案
1.检测仪器自动数据采集：主要针对测厚及老化测量设备进行自动数据采集，根据设备条件采用不同
的方式进行自动数据采集，主要的方式为：
∙如果有RS232或RS485串口：从串口中采集设备数据，届时需要设备的数据传输协议；
∙如果测量数据是以ASC码方式保存在文件中，或是保存在CSV，XLS格式的数据文件，则采用自动读取文件的方式进行自动数据采集；采集端对放置数据文件的目录进行监控，当出现新数据时，采集端软件自动侦测并将数据解析上传到数据库中，采集界面如下图所示：
2.手工录入方案；采用多种方式进行手工录入，如单项目录入，多项目录入方式，录入界面尽量采用
员工易于操作及理解的方式，同时对于录入过程中存在超过规格指标的数据以颜色高亮方式显示，避免错误录入数据。
3.从Excel导入数据：客户定义标准的数据格式，将测量数据填入Excel中，人员保存填写文档后，
采集端软件自动采集填写的测量数据（如下图），客户也可根据需求自定义采集数据制；
4.PLC 对接：通过以太网与设备PLC对接，自动采集PLC测试参数，可对测量参数实时监控；当测量
参数超出预警线或超规格，则程序自动锁定机器，待异常后处理后，设备恢复检测状态。
SPC数据分析方案
软件可根据采集的数据自动生成趋势图，系统提供多种图形分析方法，如控制图、CPK分析图、样本运行图、均值运行图、正态检验图、合格率趋势图等；系统可自动判断失控点并邮件通知相关人员，同时支持报表的打印与导出功能等。