很多大型生產制造企業的管理模式要求不僅要對結果進行控制，而且還需要將控制的重點放在過程之內。然而，在過程統計管理中通常會面臨以下問題：

1.手工采集生產數據和檢驗數據，再人工匯總報表；

2.企業原有系統或已儲存的海量數據無法自動質量分析和輸出，靠人工進行處理，影響時效和處理效果；

3.對關鍵設備或質控點的設備狀態、生產狀態不能有效識別和監控；

4.不同運用場景時，采集的樣本數據時多時少，數據實際分析運用難度大。

這些問題耗費大量工作時間，但顯然沒有產生期望的效果，無法發揮過程監控預警的作用。

作為用友ISV伙伴，廈門邁丹科技發揮專業優勢，與YonBIP平臺進行生態融合和優化，共同打造質量管理數字化的解決方案：

1.采用DAP（Data Acquisition Protocol）進行設備數據自動采集，保證數據的及時性和準確性，實時在線SPC（Statistical Process Control）監控，并提供事后SPC分析；

2.通過系統集成和數據導入，使用數理分析模型自動對數據進行運用分析，提高分析效率和分析效果；

3.通過SPC控制圖對關鍵設備或質控點的狀態進行重點監控，實時分析過程和狀態；

4.對采集的樣本數據少或抽樣數據不一致等情況，采用數據轉換模型，運用專用控制圖進行運用。

這些解決方案將推動制造業提高產品和服務質量，推動企業質量管理創新升級。

SPC統計過程管理系統是基于YonBIP平臺開發的質量控制工具軟件，利用數理統計方法構建基于過程數據的質量判定、質量改進、質量預防等一系列模型與知識庫，從而實現對過程的全面監控，以確保過程的穩定性。

SPC作為全面質量管理、6 Sigma、精益制造等的核心工具，同時也是IATF16949質量管理體系的關鍵組成部分。其價值在于：

1.關注用戶要求并減少變異，以獲得高品質產品；

2.強調將重心放在過程上，確保結果的可控性；

3.強調通過預防而不是檢驗來確保產品品質；

4.通過“維持”和“改進”循環實現持續改善；

5.強調全過程監控和全系統參與，構建現代質量管理中的“事前” 預防和控制體系。

SPC系統幫助企業數字化質量管理活動，助力企業建立有效的“事前預防和控制”體系，結合YonBIP平臺制造云/供應鏈云/財務云的能力，從而助力企業實現持續改進和創新。

數據監控及分析工具

大型制造企業可以通過SPC統計過程控制應用，構建“事前”預防和控制體系，通過數據采集及分析控制系統，建立以產品參數數據為核心的數據平臺，并于MES的產品流程數據相結合，形成數字化管控平臺，實現對產品生產過程的全面數字化管理。聯合用友專業的制造云/供應鏈云/財務云服務，助力客戶實現統一管控，提高企業整體運營效率。

某大型制造研究所的生產設備46臺，檢測設備65臺，采集數據超5500個，工藝流程20多道，由于缺少在線監控及分析的手段，無法提供實時的數據采集及即時分析與監控，使企業無法掌控產品實時的質量狀況。

急需統計過程管理系統，通過設備數據實時監控、分析和即時報警。

客戶購買YonBIP-SPC統計過程管理應用，通過生產設備、檢驗設備實時數據采集，SPC實時在線監控，數據建模分析，重點針對車間質檢環節（三座標尺寸、引線拉力、檢漏、鍍層厚度）等四個關鍵點，實現管理閉環管控（數據采集、分析判定、異常推送、跟蹤管理）、參數控制閉環管控。

通過數據導入、數據查詢、實時預警等服務，從而對整個供應鏈、所有生產線的生產品質進行實時監控。幫助企業對生產過程進行實時的監控降低由于產品質量缺陷而導致的報廢和返工。

質量特性管理

質量特性控制圖分析