基于MES的SPC模块设计
SPC质量控制功能及架构设计方法
SPC质量控制功能及架构设计方法摘要：为了能够实时全面掌握质量动态，我们需要借助个质量控制平台来对产品的质量进行实时的监控与分析，而SPC是目前被广泛于制造业品质监控的一款实时质量监控管理软件。
本文主要针对SPC 的功能及架构设计方法展开介绍。
SPC，统计过程控制（Statistical Process Control），是一个科学的，以数据为核心的质量分析和改进方法，已成为当前各行业企业对生产过程进行质量监控的标准方法之一。
通过对生产过程数据进行实时采集和分析，可以在产品出现质量缺陷以前就发现其变化趋势，并进行相应的调整和改进，从而避免产品的报废，降低了原材料及生产成本。
其核心功能主要体现在以下几点：1.数据采集功能数据采集是SPC系统中一个重要环节，QSmart SPC的数据采集机制主要包括以下两种：∙高效的人工数据采集方式:系统采用类似于EXCEL表格模式的录入界面，用户操作简单，易于学习；∙自动数据采集模式：测量仪器的数据采集,对于标准接口的各类仪器，用户只需进行简单设置即可将数据自动采集到QSmart SPC Monitor数据库中；2.实时预警、报警功能为尽可能地降低由于质量问题导致的损失，需要实现现场的实时质量问题预警及报警机制，通过预警及报警，保证工艺技术标准的严格执行，同时对突发的质量问题进行及时的预警及报警，提醒现场人员立即进行处理。
3.质量分析及控制功能系统平台需要提供各类分析及控制的手段，通过控制图等控制手段实现产品质量的稳定受控，同时基于持续改善的管理理念，系统需要提供各类分析的方法供各部门人员进行分析，用于产品质量的分析及改善；如工艺技术管理人员通过相关性分析，对工艺参数及质量指标间的固有关系进行研究分析，质量管理人员通过工序能力分析等手段对质量指标进行分析，加强对关键质量指标的控制，改善工序能力不达标的项目，设备管理人员通过工艺参数的趋势图对设备中潜在的问题进行分析，将质量事故消灭在萌芽状态。
1-MES系统功能模块简介
1-MES系统功能模块简介MES系统是指制造执行系统，旨在加强MRP计划的执行功能，把MRP计划同车间作业现场控制联系起来。
该系统包括PLC程控器、数据采集器、条形码、各种计量及检测仪器、机械手等。
MES系统设置了必要的接口，与提供生产现场控制设施的厂商建立合作关系。
MES系统的核心价值流包括资源分配与状态管理模块、工单详细调度模块、生产单元分配模块、文档管理模块、数据采集模块、人力资源管理模块、质量管理模块、过程管理模块、维护管理模块、产品追溯模块以及性能分析模块。
不同企业的模块类型可能不同。
资源分配与状态管理模块主要管理工具、人员、物料、机床、其他设备以及其它生产实体，以保证生产的正常进行。
同时，还要提供资源使用情况的历史记录，确保设备能够正确安装和运转，以及提供资源的实时状态信息，对这些资源的管理，还包括为满足生产计划的要求对其所作的预定和调度。
工单详细调度模块提供与制定生产单元相关的优先级、属性、特征等作业排序功能。
其目标是通过良好的作业顺序最大限度减少生产过程中的准备时间。
这种调度，是基于有限能力的调度并通过考虑生产中的交错、重叠和并行操作来准备计算出设备上下料和调整时间。
生产单元分配模块以作业、订单、批量、成批和工作单等形式管理生产单元间的工作流。
当车间有事件发生时，要提供一定顺序的调度信息并按此进行相关的实时操作。
生产单元分配模块能够调整车间已制订的生产进度，对返修品和废品进行处理，用缓冲管理的方法控制任意位置的制品数量。
文档管理模块控制、管理并传递与生产单元有关的信息文档，包括工作指令、配方、工程图纸、标准工艺流程、零件的数控加工程序、批量加工记录、工程变更通知以及各种转换操作间的通讯记录，并提供信息编辑功能。
MES系统是一种用于车间管理的信息化管理系统，它可以协调车间内的各种活动，包括生产计划、物料配送、生产质量控制、人力资源管理等。
MES系统通常由多个模块组成，每个模块负责不同的功能。
智能制造中的基于SPC的质量管理技术研究
智能制造中的基于SPC的质量管理技术研究智能制造作为当今工业生产的核心，传统的制造方式面临着许多困难和挑战。
制造企业需要运用新技术和方法不断提升自身的生产效率和产品质量。
而在这个过程中，质量管理是至关重要的一方面。
而基于SPC的质量管理技术能够为制造企业提供一个全面、有效的解决方案。
智能制造中的基于SPC的质量管理技术可谓应用广泛，其主要解决问题的核心是质量控制。
SPC 是统计过程控制（Statistical Process Control）的缩写，是一种通过对过程进行测量和分析，了解过程所处的状态，及时纠正异常情况的质量控制方法。
其目标是通过管理过程，在保证产品质量的同时，不断提高生产线效率和工人技能。
具有实际应用价值的SPC主要包括以下几个方面：一、数据收集和分析SPC的核心在于数据收集和分析。
制造企业需要在生产过程中通过设备检测和人工检查等方式不断获取数据。
然后将数据汇总到数据库中，实现数据存储管理。
接下来，需要通过数据分析工具来分析这些数据，可利用质量控制图、箱线图等方法进行处理。
在这个过程中，制造企业需要了解什么数据可以收集，以及如何对这些数据进行分析，以达到产品生产的最佳质量和效率。
二、持续改进和优化质量管理的目的之一是持续改进和优化。
在此过程中，SPC紧紧联系了生产和质量数据，能够在最短时间内为制造企业提供过程稳定性、特殊过程等的数据分析，利用现代数学模型，为企业管理者提供最佳决策方案。
三、质量控制图的应用质量控制图是SPC技术的重要组成部分，其主要作用是帮助制造企业监测生产过程和产品质量。
通过质量控制图对生产过程中的数据进行监测，监测过程中的变异和异常情况，为工程师提供可用性指标，从而实现错误预测和生产效率的提高。
质量控制图能够帮助企业管理者更好地分析生产和质量数据，以更好地在产品质量和时间效率之间做出折中。
四、SPC和六西格玛（Six Sigma）的结合SPC技术和六西格玛技术是相结合的，通常在生产过程的各个环节中都会被广泛应用。
基于MES的实时智能过程质量监控系统研发
绿色质量与管理reen Quality Management G1引言使用质量控制技术的基本目标就是使生产制造过程发生质量问题的几率减到最小。
大多数情况下，产品的质量问题是由可控制因素引起[1]，例如供营商提供的原材料、用于生产的机器设备、使用的生产方法、参与的人员以及其他一些特殊因素等。
这些因素通常会在生产过程的各个阶段影响产品的质量，因此有必要通过设计和部署适当的过程质量控制系统来有效地监控那些问题。
目前，为了使制造过程更具竞争力，将进一步扩展传统的统计过程控制系统的三种基本功能，即规范、检测和控制。
各种各样的方法被建议用来设计和解释具体生产过程的质量控制图，从而保持生产过程和产品质量的稳定性[2]。
然而，要实现过程数据的实时采集和在线的数据分析解释，必须要采用一种集成的方法。
这样才能确保在施行了制造执行系统（M ES）的环境中最大效率的发挥质量控制的作用。
本文介绍了一种基于M ES的质量监控系统的集成结构组成以及软件模型设计。
该系统使用先进的方法解决质量控制中的各种问题，进一步满足制造业中一些独特的质量需求。
开发的软件系统主要应用统计技术方法来分析解释制造过程中各个阶段采集的数据。
系统的质量控制模块全面应用了上述的各种方法，同时当生产过程出现失控状态情况实现自动报警，同时利用专家系统诊断解释质量控制图，给出质量调整或改进意见。
2系统的总体结构设计2.1系统的逻辑结构设计根据对制造过程质量监控系统进行的需求分析，设计开发五个逻辑功能模块。
每个模块将根据它们提供的功能不同被详细设计。
为了保证系统功能的有效实施，通过合并各种数据流对象设计开发了一个适当的数据库。
该质量监控系统的主要功能模块包括：数据定义、数据采集、控制图设计、控制图显示和控制图解释。
数据定义模块提供定义制造过程相关的计量型和计数型的数据规范的功能。
数据采集模块能够通过软件和硬件结构的集成实现关键数据的实时采集功能。
采集的数据可分为两类，即和测量尺寸相关的计量型或者计数型数据以及和制造过程相关的成本数据。
MES中质量管理模块的分析与设计
ｔｒｅｎｄｓ ｏｆ ｔｈｅ
Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｔｈｅ
ｍｏｄｕｌｅ，ａｎｄ
ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｏｆ ｑｕａｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｍｏｄｕｌｅ ｉｎ ＭＥＳ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ａｕｔｈｏｒ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｑｕａｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｂａｓｅｄ
１．１制造执行系统的形成背景
制造业运行模式的演变和信息技术的进步是促进制造业信息化发展的两个 基本动力，这也是推动制造执行系统（Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ 发展的两个原动力川。 在企业信息化的早期阶段，企业经营管理的信息化与生产设备的自动化作为 两个独立的模块发展。由于不同部门按照各自的目标建立自己独立的信息系统以 及当时环境的限制，最终阻碍了企业整体信息化的进程并导致以下问题的产生： （１）信息孤岛。信息孤岛是指企业内部信息在水平方向上的断裂。它是指 在一个单位的各个部门之间由于种种原因造成部门与部门之间完全孤立，各种信 息（如质量管理、设备维护、生产调度、过程控制等信息）无法或者无法顺畅地 在部门与部门之间流动。造成相互之间数据冗余、功能重叠等问题，从而严重影
ｏｎ
ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｉｎｃｉｐａｌｓ ｏｆ
ｑｕａｌｉｔｙ
ｍｏｄｅｍ
ｑｕａｌｉｔｙ
ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ａｎｄ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ｆｏｒ
ｏｆ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｍｏｄｕｌｅ ｉ１１ ＭＥＳ．Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ
ａｎｄ
统失去了它应有的作用。这种上下级的信息交流障碍—＿信息断层是公司内的经
MES系统总控界面板块说明及设计
MES系统总控界面板块说明及设计总控界面主要包括以下板块说明和设计：1.概览板块：概览板块展示整个工厂的状态和指标，并提供关键性概括信息，包括生产进度、设备运行状态、质量指标等。
可以使用仪表盘、图表等形式进行可视化展示，方便用户了解整体情况。
2.设备监控板块：设备监控板块用于实时监控设备的运行状态和效率。
可以展示设备运行状况、设备利用率、故障情况等指标。
通过设置颜色、图标等直观的视觉反馈，让用户能够快速判断设备的运行情况，以提高生产效率和设备利用率。
3.生产计划板块：生产计划板块展示当前生产计划和进度，包括订单信息、生产批次、工序安排等。
可以使用甘特图或时间轴等方式，直观地展示计划的完成情况和进度，辅助用户做出生产调度和排程的决策。
4.质量控制板块：质量控制板块用于展示产品的质量情况和异常情况，包括关键质量指标、异常报警、不良品数量等。
通过实时监控和预警机制，及时发现质量问题，并提供合理的处理建议，以保证产品质量稳定。
5.物料管理板块：物料管理板块展示物料的库存情况、供应链信息和物料的消耗情况。
可以实时监控库存量和预警值，提醒用户及时补充物料，避免造成生产中断。
6.报表分析板块：报表分析板块用于生成和展示各种报表和分析结果，包括生产效率报表、质量报表、设备利用率报表等。
用户可以根据需求选择所需的报表类型和时间段，帮助用户实现数据分析和决策。
7.实时通知板块：实时通知板块用于及时向用户发送重要通知和警报，包括设备故障、生产异常、质量问题等。
可以通过弹窗、声音、短信等形式向用户传达信息，确保用户能够及时了解并采取相应措施。
总控界面的设计应符合人机工程学原理，尽可能简洁明了，避免信息的过载和冗余。
同时，应考虑用户的角色和权限，不同的用户可能需要查看和操作不同的信息和功能，因此在设计时需要根据用户需求进行定制化。
此外，总控界面的响应速度和稳定性也是至关重要的，需要保证系统能够快速响应用户的操作，并保持持续的稳定运行，以确保生产过程的正常进行。
工业在线SPC统计过程的系统设计
工业在线SPC统计过程的系统设计提纲1. 系统设计的目标与背景2. 具体的系统设计方案3. 系统设计中的难点及应对方法4. 系统的实现与操作效果5. 对今后系统改进提的建议提纲一：系统设计的目标与背景工业在线SPC统计过程系统是指在生产过程中通过对实时数据的收集、分析和处理，实现生产过程的监控和控制，提高产品质量和生产效率的一种技术手段。
系统的目标是提高工业企业的生产效率、降低生产成本、提高产品质量。
系统背景是面对当前工业企业在互联网浪潮下的紧迫需求，满足生产难点，实现行业智能制造升级。
提纲二：具体的系统设计方案1.数据采集部分——在生产过程中对各项参数进行实时监控和数据采集，利用物联网节点、传感器设备等数据采集设施对数据进行收集，存储在数据库中。
2. 数据分析部分——对数据进行分析，通过SPC（统计过程控制）的算法进行数据处理，根据预设的限制条件和质量指标制定SPC程序，实现对生产数据的统计分析，并进行可视化展示，帮助生产人员对生产过程进行控制和优化。
3. 数据监控部分——监控整个生产过程中的数据，发现数据异常行为，预警处理。
提纲三：系统设计中的难点及应对方法1.复杂的数据处理——数据采集过程中，生产过程的参数十分复杂，生产数据的处理涉及到数据预处理、数据清洗、实时统计等多个层面，需充分考虑应用机器学习算法等技术处理数据。
2.高并发、高可用性——在生产中需要考虑到数据采集点的高并发性和数据服务器的高可用性，使系统能够稳定运行和及时响应。
提纲四：系统的实现与操作效果工业在线SPC统计过程系统已经开始得到了广泛的应用，并取得了很好的效果。
系统的特点是具有非常高的实时性和准确性，能够准确反映生产系统的实时状态，实现对生产过程的实时监测和控制，达到优化生产系统的目的。
同时，系统具有成本低、部署快速等优势。
提纲五：对今后系统改进提的建议1.优化数据处理算法：可以通过人工智能等算法对数据处理进行优化，使数据分析更加精准、高效。
MES系统与SPC系统集成需求
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2010-6-8
MES 与 SPC 系统集成需求
MES 项目组 文档编号：MES-BR-100608-01 版本：00.00.10
得设定基本资料数据，再输入品质分类报表才能够得到图表， 为了达到这一目的，现 对 MES 与 SPC 集成的业务需求及实现方案整理如下：
2.1、对计数类数据手工输入转调用 MES 数据的集成需求
3、MES 项目与甲上 SPC 系统的集成的风险及问题
3.1、数据库后台的不统一 SPC 采用 SQL2005 作为数据库后台，而 MES 采用 ORACLE10 作为后台，不同类别后台的 数据的即时的交互问题；
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2010-6-8
MES 与 SPC 系统集成需求
MES 项目组 文档编号：MES-BR-100608-01 版本：00.00.10
文档版本控制 ..................................................................................................................................................i
实现方案： 因而只要我们要求 SPC 系统的数据库后台创建以下临时表,由 MES 系统在满足 SPC
计数类数据采集的规则的条件下插入相关的数据到临时表中供 SPC 提取；
SPC 系统计数类数据采集内容的临时表:（以单个产品记录录入）
项目 1 2 3 4
5
6
7 8 9
名称 产品编号 检验工站 检验时间 检验产品数量
1、MES与甲上SPC系统的集成前的现状调研 .................................................................................... 2 2、MES项目与甲上SPC系统的集成需求 ............................................................................................ 5 3、MES项目与甲上SPC系统的集成的风险及问题 ............................................................................7
基于MES的SPC模块设计
提供了X-R图、X-S图、直方图、排列图、P图、C图等多种 SPC控制图。
具有灵活的数据查询方式，可以设置产品、日期、层别条件等 进行数据查询分析。
实时分析，具有在线检测条件下，可以实时进行SPC分析。 异常报警功能，数据点超出设定的预警值时，进行异常报警。 自定义的报表输出功能。
x
3x
x
+ 3x
上控制限UCL +3x
中心线
x
3x
下控制限LCL
1. 3原则： 不论与取值为何，只要上下限距中心值（平均值）的距离各
为3 ，则产品质量特征值落在范围内的为99.73%。 产品质量特征值落在[ -3 ， +3 ]之外的概率为0.27%
其中单侧的概率分别为0.135%。
1. 判异原则： 点出界就判异； 虽然点均未出界，但界内点排列不随机就判异；第二条准则的具
3. 为了进一步确定性地描述工序质量状况，揭示生产过程潜在的质 量问题，有必要对异常模式的表现参数进行估计，从而了解工序 失控的程度，缩小质量问题的搜索范围，避免调整过渡或不足。
4. 确定了失控的模式和程度，质量诊断专家系统根据模式识别的信 息，从人、机、料、法、环、测的角度找出过程工序失控的主要 影响因素，提供专家改进建议（用户可识别的内容）。
企业ERP和MES的实施，为企业正真实施SPC提供了前提条件和应用环境， SPC和MES是紧密联系在一起的。 我们所要做的就是“基于MES的生产质量控制与分析（SPC）系统”。
数据入口点1 PDM, CAPP导入 其他管理软件导入， 手工维护 产品信ຫໍສະໝຸດ 层别信息等MES数据库提供
基础数据 检验数据
MES系统软件SPC模块介绍
MES系统软件SPC模块介绍实时SPC分析工具可减少工艺变化对质量和生产成本的影响。
制造商使用统计过程控制(SPC)和过程能力工具可以确保质量，满足客户需求并推动改进。
MES软件与质量管理模块一起提供SPC分析模块，以便：获得实时SPC分析以确保您的流程稳定出现过程异常时快速反应测量过程能力并生成能力报告将SPC数据添加到一致性证书预测不合格产品的数量通过将过程维持在“最佳位置”来降低材料成本【SPC模块特征】1.配置您的SPC图表根据收集到的所有质量数据自动生成SPC图表计算并设置控制限制设置分层SPC分析，例如跨线，钻入机器内的机器，在机器上钻头2.实时SPC分析和警报实时SPC图表无论当前是否查看图表，都会在输入时分析所有数据警惕违规行为：失控测量，外部控制限制，违反趋势规则等。
3.线路操作人员的图表定义要显示的SPC图表和要显示的计算结果设计屏幕以帮助负责过程质量的生产线操作人员。
可能有几个功能需要控制; 您可能想要并排创建具有主要功能的屏幕4.进一步的工艺变化分析从XR，XS，IXMR，MXMR，直方图，X和个人，能力概述，3D图表，NP，P，C，U，帕累托图表中选择需要的SPC图表...多头分析- 有许多过程实际上是并行连接但是独立的过程，例如多模/腔工具，多通道/通道，多切割/切片/铺设。
在这些过程中有一个共同的和个人的变异来源。
理解变异的共同和个体来源至关重要。
创建SPC图表的多个视图为不同的人和目的生成视图，例如查看跨多个生产运行的生产产品的功能; 或者即使在流程从一种产品切换到另一种产品时也可以查看流程趋势。
5.计算过程能力Cp，CpkPp，Ppk生成一致性证书使用每次生产运行期间收集的关键特征和数据。
【优点】提高质量- 管理和减少差异不仅可以避免浪费，而且可以减少价值链下方变化的影响，减少问题，减少对流程进行调整的需要满足客户要求- 许多客户要求您使用SPC软件并了解工艺变化。
ERP-MES-SPC关系
MES系统:ERP管理系统是在全公司范 围内应用的系统。 1.建立企业的物料信息管理系统， 2.利用系统对客户订单、在库物料、 产品生产进行的管理 3.利用系统使企业的人、财、物、 供、产、销全面结合、全面受控、 实时反馈、动态协调、以销定产、 以产求供，降低成本。
ERP、MES、SPC系统关系图
公司级
ERP 系统
工厂级
MES系统:制造执行系统，主要的功
车间级
MES 系统
能包括生产数据收集，生产汇报， 谱系和详细的计划/排程。 1. MES是对车间过程的优化，而 不是单一解决某个生产瓶颈。 2. MES必须提供实时收集生产过 程数据,并分析和处理。 3. MES需要与计划层和控制层进 行信息交互;
基础平台
SPC系统：统计过程控制，基于统
SPC 系统
计方法理论，对过程中关键的质量 特性进行数据采集、统计和分析，ห้องสมุดไป่ตู้揭示出质量特性的波动统计规律性， 及时发现异常，帮助工艺人员找到 异常原因及其消除办法，最终使过 程保持稳定且具备充足的能力。
在制造业中ERP、MES同SPC系统都是企业信 息化框架中重要的组成部分，它们分工明确， 又紧密联系。 从管理的角度来说：MES的部分输出数据是 生产过程SPC的统计基础，ERP质量模块的部 分输出数据是外购外协零部件SPC的统计基 础。所以说ERP、MES和SPC相互独立，又具 有一定的交集。
GoData SPC 技术白皮书
GoData SPC 入门操作指南
SPC技术简介 （理论资料）
GoData SPC 系统运行环境
MES系统中的质量及SPC管理
MES系统中的质量及SPC管理品质是“惯出来的”，不要认为一个小小的缺点没什么关系，得过且过，反正也不会影响使用；也不要想当然的以为，最便宜的原材料，会节省成本，有时候会糟糕到让你哭。
百分百的全检，也会有漏网之鱼。
生产中可能出问题的地方，一定会出现问题，不可能出问题的地方，也可能会出问题。
从20世纪初到如今，质量管理体系历经100多年的发展，先后从质量检验、统计质量控制到全面的质量管理，而每次变迁的背后，都是为了迎合时代的需求。
1、质量管理的发展历程第一阶段：20世纪初~40年代的质量检验阶段在这一阶段里，由于生产不够发达，企业生产规模小分工不明确，产品质量交由各个工匠或者艺人自己控制，仅能做到对产品质量实施事后的把关，不能在生产中起到预防和控制到作用，等到发现问题的时候，为时已晚。
因此，这个阶段的质量检验并不能够提高产品的质量，只是在剔除产品中的次品和废品。
在成本的压力下，产品无法全检，也不适合大规模生产。
1918年，美国出现以泰勒为代表的“科学管理运动”，检验活动与其他职能分离，出现了专职的检验员和独立的检验部门。
第二阶段：40年代~60年代的统计质量控制阶段第二次世界大战的爆发，传统的人工检验已无法满足军用物资的需求，在统计质量控制技术取得突破的前提下，美国军方在军需物资供应商中推进数理统计质量控制技术的应用。
将事后检验的观念改变为预测质量事故的发生并事先加以预防的观念，发现了产品质量问题不是检验出来而是生产制造出来的。
于是有了专业的质量管理人员，采用抽样检查，以满足企业大规模的生产需求。
第三阶段：60年代到至今的全面质量管理阶段第二次世界大战结束后，伴随着科学技术和管理理论的迅猛发展，某些产品，特别是大型和复杂工厂的安全性、可靠性有了更高的要求。
产品质量管理涌现了“无缺陷运动”、“质量管理小组活动”、“质量保证”、“产品责任”等，全面质量管理的雏形诞生。
所谓的全面质量管理（TQC）是在一个组织里以质量为中心，全员的参与为基本手段，通过让顾客满意和本组织所有成员及社会受益而达到长期成功的管理途径。
mes设计方案
mes设计方案我们团队的设计方案是基于MES（制造执行系统）开发一个能够提高制造业效率和管理水平的软件系统。
该系统将整合生产计划、物料控制、设备管理、质量管理、人力资源、数据分析等功能模块，实现制造过程的可视化、数字化和智能化。
首先，我们将建立一个集中化的生产计划管理模块。
通过系统中的生产计划模块，制造企业可以轻松制定和调整生产计划，实时监控生产进度，提高生产效率。
同时，这个模块还能够与供应链系统进行对接，实现物料的准确供应和及时调配。
其次，我们将开发一个物料控制模块。
该模块可以实现对物料的全生命周期追溯和管理，从采购到入库、库存管理和出货，确保物料的及时供应和有效利用。
同时，这个模块还会和设备管理模块对接，实现生产线的自动化控制和调度。
第三，我们将构建一个设备管理模块。
通过该模块，制造企业可以对生产设备进行实时监控和维护，及时预防和处理设备故障，提高设备的利用率和生产效率。
此外，该模块还将实现设备的远程监控和远程控制，实现生产线的智能化管理。
第四，我们将开发一个质量管理模块。
通过该模块，制造企业可以对生产过程中的关键节点进行实时监控，及时发现和纠正质量问题，保证产品的质量。
此外，该模块还将实现数据的统计和分析，为管理决策提供依据。
第五，我们还将开发一个人力资源模块。
通过该模块，制造企业可以对员工进行管理和培训，推行绩效考核和激励机制，提高员工的工作效率和满意度。
该模块还将和生产计划模块对接，实现人力资源的合理配置和调配。
最后，我们将构建一个数据分析模块。
通过该模块，制造企业可以对生产过程中的数据进行分析和挖掘，发现潜在问题和优化机会，提高整体的生产效率和质量水平。
同时，该模块还能够为管理层提供各种报表和统计图表，直观地展示企业的生产情况和运营状况。
综上所述，我们的MES设计方案将为制造企业提供一个全面、集成、智能化的管理系统，帮助企业提高生产效率和管理水平。
我们相信，通过我们团队的努力和创新，这个系统将成为制造业的强大助力。
SPC项目计划书模板
SPC项目计划书模板1. 项目概述本项目计划书旨在提供一个标准化的SPC（统计过程控制）项目计划书模板，以帮助项目团队有效地规划和实施SPC项目。
2. 项目背景SPC（Statistical Process Control）是一种通过统计分析和控制实践，来观察和控制过程的质量的方法。
SPC的目标是通过对过程数据的监控和分析，减少过程中的变异性，提高过程的稳定性和可靠性。
3. 项目目标本项目计划书的主要目标是提供一个适用于SPC项目的规范化模板，帮助项目团队有效地开展SPC项目。
项目的具体目标包括：- 提供一个项目计划书的模板，包含必要的内容和结构。
- 定义SPC项目的关键步骤和活动，并提供相关的指导和建议。
- 辅助项目团队规划、执行和监控SPC项目，以实现预期的质量改进效果。
4. 项目计划本项目计划包括以下主要阶段和活动：4.1 立项阶段•确定SPC项目的背景、目标和范围。
•组建项目团队，并明确团队成员的职责和角色。
•制定项目计划，并确定关键的里程碑和交付物。
4.2 需求分析阶段•收集和分析相关的过程数据，了解当前过程的性能和问题。
•明确项目的关键需求和目标。
•确定项目的度量指标和关键绩效指标（KPI）。
4.3 设计阶段•根据需求分析阶段的结果，设计SPC项目的具体方案。
•确定数据收集和分析的方法和工具。
•制定数据收集计划，并确定数据收集的频率和采样策略。
4.4 实施阶段•根据设计阶段的方案，开始执行SPC项目。
•定期收集和分析过程数据，监控过程的性能和稳定性。
•根据数据分析的结果，进行相应的改进和优化措施。
4.5 结束阶段•对SPC项目进行总结和评估。
•评估项目的效果和成果，是否达到预期的目标。
•撰写项目总结报告，并进行项目经验总结和分享。
5. 项目团队与资源本项目计划所需的团队和资源包括：- 项目经理：负责项目计划、执行和监控。
- SPC专家：具备SPC经验和知识，负责项目方案的设计和优化。
spc方案
SPC方案概述SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于统计方法的质量控制技术，旨在通过对过程的监控与分析，及时发现和纠正异常变化，从而稳定并提升产品或服务的质量。
SPC方案就是指在实施SPC技术时所采取的一系列措施和步骤。
SPC方案的重要性SPC方案的实施可以帮助组织实现以下目标：1.减少产品或服务的变异性：通过监控过程中的变异性，及时发现异常情况，并采取纠正措施，可以有效减少产品或服务的变异性，提高其稳定性和一致性。
2.提高客户满意度：稳定的产品或服务质量可以满足客户的需求，提高客户满意度，从而增加市场竞争力。
3.降低成本：通过SPC方案，可以识别出导致质量问题的根本原因，及时采取措施进行改进，从而降低不良品率，减少废品和返工，提高效率。
4.改善生产过程：通过分析生产过程中的数据，可以了解生产过程中潜在的缺陷和问题，进而改进和优化生产流程，提高生产效率和质量。
实施SPC方案的关键步骤步骤一：选择关键控制指标在实施SPC方案之前，需要首先确定关键的控制指标。
这些指标应该对产品或服务的质量有重要影响，并且可以通过采集数据进行测量和分析。
例如，对于一个制造企业，可以选择产品的尺寸、重量、硬度等作为关键控制指标；对于一个服务机构，可以选择服务等待时间、客户满意度评分等作为关键控制指标。
步骤二：设定控制限在确定了关键控制指标之后，需要设定合适的控制限。
控制限是指在正常生产过程中，指标值的上下限范围。
常用的控制限包括上控制限（Upper Control Limit，UCL）和下控制限（Lower Control Limit，LCL）。
当指标值超出控制限范围时，代表过程出现异常变化，需要及时进行分析和纠正措施。
步骤三：采集数据并绘制控制图为了监控关键控制指标的变化，需要定期采集数据，并根据数据绘制控制图。
控制图是一种图形化工具，用于显示指标值的变化趋势，并与设定的控制限进行比较。
MES - SPC 应用
对称度、峰度等
直方图下显示分布列表
2018/6/14
SPC - Statistics Process Control
3
Hemera MES-SPC的主要功能（3）
绘制控制图（有）
可对参数进行条件过滤
可判读其正态分布特性 控制图参数显示在图的右侧（不好）
异常点的显示（可按不同异常类型选择显示）
2018/6/14
SPC - Statistics Process Control
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从数据中寻找规律 直方图
一个实例：
某工厂接收了一批外协厂制造的青铜轴承用于生 产一种重要的仪器。但该厂不能信任生产这些轴 承厂家的工作，决定对供应商提供的轴承进行分 析。 这些轴承的关键特性是它们的内径，其规格为 1.376±0.010英寸。 现抽取了100个青铜轴承，对它们的内径进行仔 细的测量，并记录了测量结果。
2018/6/14
SPC - Statistics Process Control
12
100个青铜轴承内径的测量值如下表：
1.378 1.378 1.375 1.378 1.379 1.376 1.374 1.379 1.379 1.374 1.376 1.378 1.373 1.376 1.379 1.373 1.379 1.374 1.379 1.381 1.376 1.378 1.375 1.378 1.378 1.382 1.376 1.372 1.376 1.380 1.378 1.380 1.377 1.379 1.381 1.378 1.382 1.380 1.376 1.380 1.377 1.378 1.373 1.379 1.379 1.376 1.373 1.372 1.379 1.378 1.377 1.378 1.377 1.376 1.379 1.380 1.378 1.376 1.378 1.379 1.376 1.378 1.377 1.380 1.378 1.380 1.375 1.377 1.377 1.371 1.376 1.380 1.381 1.376 1.378 1.375 1.380 1.377 1.379 1.378 1.376 1.375 1.376 1.377 1.379 1.377 1.378 1.370 1.378 1.383 1.376 1.377 1.378 1.377 1.381 1.375 1.377 1.375 1.377 1.378
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判异原则：
点出界就判异；
虽然点均未出界，但界内点排列不随机就判异；第二条准则的具 体模式理论上有无穷多种，但具有实际物理意义并被广泛使用的
有少数几种。
1.3 （SPC）过程控制的原理
有反馈的过程控制系统模型
过程的声音 统计方法
人 设备 材料 方法 环境 输入
我们工作 的方式 资源的融合 过程/系统 顾客的声音
基础数据管理。
基础数据常常作为动态质量数据的环境参数、附属参数、层别 参数等。主要包括：产品信息、缺陷信息、检验规则、层别信 息以及控制图参数等。支持基础数据的录入、查询、修改、删 除等功能。
质量检验建模的界面设计
质量检验建模与基础数据管理，主要涉及质量控制与 分析数据库的建立，包括各种数据表的建立以及表之 间的关联。（ORACLE数据库技术）
具有外部数据导入接口，可以导入质量管理软件的已有 数据进行SPC分析。
对在线自动检测的计量型数据，可提供自动采集录入接 口，可以通过MES数据采集系统，实现实时采集录入检 验数据。 （ORACLE数据库管理技术，软件与硬件接口技术）
检验数据维护的界面设计
2.3 数据分析（SPC）模块
数据分析：通过检验数据检索条件，查找检验数据，生成相关控 制图，进行异常判断和过程能力指数分析等。（C#编程技术）
基于MES的SPC模块设计思路
主要内容
对SPC技术的简介
SPC和MES的关系 SPC模块整体设计思路
质量检验建模与基础数据管理模块 检验数据管理模块 数据分析（SPC）模块 质量控制图的智能诊断研究
内容总结
1. 统计过程控制（SPC）简介
SPC (Statistical Process Contro1)统计过程控制，是一种借助数理统计方
质量诊断
查处异常，采取措施，保证消 除，不再出现，纳入标准。
贯彻20字方针
2.1 质量检验建模与基础数据管理模块
质量检验建模。
对于不同的产品质量执行标准，其检验项目的类别和判定方法 可能会有很大的不同。需要根据产品的执行标准来查阅需要哪 些检验项目以及如何对这些检验项目结果进行质量判定，这就 需要一个质量检验建模过程。
质管模块
产品信息 控制特性 不良信息 基 础 数 据
进货检验 中检成检 采购建议
数 据 采 集
检 验 数 据
计 量 值
手工录入 自动采集
计 数 值
数据库方式 仪器采集 检验项目及 条件 控制图选择 显示参数选择
检 验 数 据 管 理
检验规则
层别信息
基 础 数 据 管 理
层别信息 机器别 班组别 人员别。。。
数据库
参 数 设 置
质量分析任务
能力分析报表
过程控制图表
P-chart
报表分析
缺陷排列报表 过程异常报表
U-chart 计数值 分析任务 C-chart 计量值 分析任务
数据列表
Xbar-R chart Xbar-S chart
NP-chart
Median-R chart Median-S chart 处于稳定 有无异常？ 直方图
x
3 x
x
+ 3 x
上控制限UCL +3x
中心线
x
3x
下控制限LCL
3原则：
不论与取值为何，只要上下限距中心值（平均值）的距离各 为3 ，则产品质量特征值落在范围内的为99.73%。 产品质量特征值落在[ -3 ， +3 ]之外的概率为0.27% 其中单侧的概率分别为0.135%。
法的过程控制工具。应用SPC对质量数据进行统计和分析，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。
传统的质量控制有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品，这种
检验策略通常是浪费和不经济的，是事后检验。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，发现 过程有不合格趋势时自动预警，及时调整，避免不合格品的产生。
数据出口点 基础数据 数 据 统 计 分析
过Байду номын сангаас能力结果 控制图 分析报表 支持决策建议
检验数据 SPC分析模块
数据入口点2 MES数据库提供
质量管理导入 设备自动采集 手工维护 计量型数据 计数型数据
3. 质量控制与分析（SPC）模块的设计思路
质量检验建模与基础数据管理模块 检验数据管理模块 数据分析（SPC）模块 质量控制图的智能诊断
分析任务建立的界面设计
分析结果报表显示的界面设计
2.4 质量控制图的智能诊断
质量控制图是质量状况最直接最确切的表现方式。研究将从控制 图入手，深入挖掘控制图信息以明确工序质量状态。控制图异常 模式的判异算法：通过优化判异算法，控制图出现异常的时可直 接判断控制图异常状态的类型。
1.
2. 质量诊断的目的就是根据质量控制图信息，结合其他工序异常现 象，从人、机、料、法、环、测（MES的实施让上述信息的提供成 为可能）的角度找出过程工序失控的主要影响因素。控制图异常 模式识别的研究为质量诊断奠定了基础。
μ± 6
σ…………(1-3.4PPM)? μ
3.4ppm 6σ
6σ
1.2 （SPC）质量控制图的原理
控制图的形成：
将正态分布图按顺时针
方向旋转90°，再将图 旋转180 ° , 就是一张 典型的控制图—单值控 制图。图中UCL= +3 为上控制限，CL= 为 中心线，LCL= -3为 下控制限。
产品 或 服务 输出
顾客
识别不断变化 的需求和期望
2. SPC和MES的关系
企业ERP和MES的实施，为企业正真实施SPC提供了前提条件和应用环境， SPC和MES是紧密联系在一起的。 我们所要做的就是“基于MES的生产质量控制与分析（SPC）系统”。
数据入口点1
PDM, CAPP导入 其他管理软件导入， 手工维护 产品信息 层别信息等
产品 检验 项目表 SPC 数 据 库 数据 存储表 质量 分析 任务表 计数型 数据表
计量型 数据表
2.2 检验数据管理模块
检验数据管理。
该模块用于维护从各生产线、产品收集的原始检验数据， 包括计数型和计量型两种类型数据。
提供多种数据组织维护方式，具有便利的补充录入界面， 可以产品树形式进行数据维护。
3.
为了进一步确定性地描述工序质量状况，揭示生产过程潜在的质 量问题，有必要对异常模式的表现参数进行估计，从而了解工序 失控的程度，缩小质量问题的搜索范围，避免调整过渡或不足。 确定了失控的模式和程度，质量诊断专家系统根据模式识别的信 息，从人、机、料、法、环、测的角度找出过程工序失控的主要 影响因素，提供专家改进建议（用户可识别的内容）。 （涉及模式识别技术、神经网络与专家系统技术）可以利用烟草 组的智能平台，建立专家诊断系统模型。
4.
5.
质量控制图的八种基本异常模式，如图:
模块设计中的八种基本异常模式的判断规则，如图:
总结
MES的实施促使企业提出了对SPC技术的需求。 MES的实施也为实现SPC的检验、分析、诊断和 调整的生产过程的闭环控制提供了条件。 SPC模块的设计实现还需要很多方面的技术支持， 需要进一步完善和改进。
制造业企业生产过程中普遍存在的质量分析和控制问题，特别是企业信
息化进程中更加凸现的过程质量预控方面难题。借助统计过程控制SPC 技术，通过生成并分析质量控制图发现生产过程有不稳定趋势时实现自 动预警，帮助企业现场人员及时调整生产过程。
1.1 统计过程控制（SPC）的原理
随机分布定义：是指质量特性的数据分布所符合的某种规律。随机分布
范围 范围 分布可以通过以下因素来加以区分 位置 分布宽度
范围 形状
或这些因素的组合
正态分布的概率分布：
μ± σ………… 68.27% 95.44% μ± 1.645σ………… 90%
μ± 1.96 σ………… 95%
μ± 2 μ± 3 σ………… 95.44% σ………… 99.73% 2σ μ 2σ 1.5σ
可以分析任务形式进行组织，建立任务列表，根据定义任务条 件进行分析显示。 提供了X-R图、X-S图、直方图、排列图、P图、C图等多种 SPC控制图。 具有灵活的数据查询方式，可以设置产品、日期、层别条件等 进行数据查询分析。 实时分析，具有在线检测条件下，可以实时进行SPC分析。 异常报警功能，数据点超出设定的预警值时，进行异常报警。 自定义的报表输出功能。
是正态分布、卡方分布、t分布和F分布等。自然界中大量的随机变量都 服从或近似服从正态分布。 常记为：X~N(μ, σ2)
f ( x)
1 e 2
1 x 2 ( ) 2
，-∞<x<∞
σ
μ
每件产品的尺寸与别的都不同
范围 范围 范围 但它们形成一个模型，若稳定，可以描述为一个分布
范围