质量大数据在产品质量控制中的价值可以归纳为两个闭环：过程质量控制小闭环及设计工艺优化大闭环。
■ 在加工装配至质量检测阶段，通过SPC技术对核心质量指标及关键过程参数进行实时监控，及时调整过程异常，确保产品质量的稳定，实现过程质量控制的小闭环（闭环一）。
■ 在采集的大量的质量、工艺数据基础上，通过应用质量大数据分析技术，进行质量优化分析，并将分析结果反馈至工艺、设计阶段，推动工艺、设计优化，实现产品质量持续改善，即工艺设计优化大闭环（闭环二）。
下图的左边是产品质量的实现过程，右边是质量大数据在产品质量控制中的应用。
SPC（统计过程控制）是质量控制的重要工具。SPC基于质量数据，通过控制图、过程能力分析等技术，通过实时监测关键质量特性及工艺参数的变化，即时识别出可能导致生产问题的趋势或异常情况，从而允许操作员快速采取纠正措施，减少废品率，避免批量质量事故。帮助企业实现从管结果的事后质量管理方式向管过程的预防性质量管理模式的转变。常规SPC主要面向“单品种、大批量”的连续生产场景。
航发研制单位属于典型的多品种小批量生产模式，在这种生产模式下，单一产品种类的关键质量特性的数据较少。这类场景的核心矛盾在于：单一规格产品的生产批次少、产量低，单一产品单一特性质量数据较少。若沿用常规SPC应用模式，会因数据量不足导致SPC控制图分析与过程能力评估可靠性低，无法有效判断过程稳定性。
多品种小批量SPC的核心思想是从监控单一质量特性“转向”监控关键过程（如核心工序、关键设备、特定工艺环节）的整体稳定性。
多品种小批量SPC相对于常规SPC，需对相同过程不同规格的质量特性进行成组，并将不同规格的质量特性的数据进行标准化处理整合，以解决SPC应用数据量不够的问题。
通过“过程成组+数据标准化”的整合处理，多品种小批量SPC可将原本分散在不同规格产品中的小样本数据，转化为满足统计要求的“等效大样本数据”，进而绘制统一的控制图（如标准化X-R图、通用控制图），实现对关键过程稳定性的有效监控。既保留了SPC“基于数据的统计分析”核心优势，又适配了多品种小批量生产的柔性需求，确保即使在规格频繁切换的场景下，关键过程的波动仍能被精准识别与管控。
海克斯康质量大数据分析系统是海克斯康数字化质量平台（QMS系统）的核心模块，聚焦质量与可靠性大数据的价值挖掘与应用，赋能企业质量管理数字化转型与智能化升级。其核心功能包括多元异构质量数据的采集与管理、质量数据可视化分析与看板、测量系统分析（MSA）、统计过程控制（SPC）、质量实时监控预警等常规质量分析功能，同时具备高阶统计建模及AI智能化分析扩展能力。应用于质量评价、质量分析、质量改进、质量控制等业务场景。
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