AI SPC 功能发布概览
格创东智于 2026 年 8 月发布统计过程控制（SPC）产品的 AI 智能升级，将工业 AI 能力融入 SPC 质量管理流程，打造 AI SPC 解决方案。此次升级引入智能分析、质量知识理解和自动化报告生成等能力，使 SPC 质量管理从传统“事后发现异常”走向“事前预测风险、事中智能诊断、事后持续优化”，帮助制造企业提升质量分析效率、加速质量决策响应。
SPC 智能助手：一句话生成质量报告
每周质量分析是 SPC 团队的重要工作，从关键制程参数变化、CPK 指标趋势到异常原因分析，质量工程师需要汇总大量数据并结合经验完成分析报告。对于拥有多条产线、多类产品和复杂工艺流程的制造企业，一份高质量报告往往需要投入大量时间。AI SPC 通过 SPC 智能助手改变了这一过程：质量工程师只需输入分析需求，例如“生成日/周/月度关键制程的过程能力评估和异常分析报告”，系统即可自动理解任务，结合质量数据完成分析并快速生成结构化报告。
从数据汇总、趋势识别、过程能力评估到异常信息呈现，AI 将原本需要人工完成的重复分析流程自动化处理，让质量团队能够把更多精力投入到问题改善和工艺优化中。在异常原因分析过程中，系统能够结合数据变化快速识别影响质量表现的主要因素，并通过异常原因与措施柏拉图等可视化分析帮助工程团队聚焦重点问题。
过程健康度分析与风险预警
对于质量管理者而言，关注的不仅是某一次异常，更重要的是整个制造过程是否保持稳定。在复杂制造环境下，一些质量风险往往隐藏在数据变化趋势中，当问题真正暴露时可能已经影响生产结果。AI SPC 通过融合多维质量数据，构建过程健康度分析能力，帮助管理人员更全面地掌握制程状态。通过健康度看板，管理者可以快速了解关键环节质量表现、识别重点关注区域，并进一步分析潜在风险。
系统同时结合历史数据和当前趋势变化，对可能出现的异常信号进行提前提示，提供稳态与风险预警能力，为质量管理提供更主动的决策依据。这意味着质量管理团队能够更早发现变化、更快定位原因，并推动改善措施落地。
质量管理模式的五种转变
AI 进入 SPC 之后，带来的变化不仅体现在分析效率提升，更体现在质量管理模式的持续优化：从事后发现转向事前预测，降低批量异常、报废与客诉风险；从人工分析转向智能诊断，缩短异常定位和问题关闭周期；从单点监控转向多维关联，打通质量、工艺、设备与生产数据；从经验决策转向数据决策，提升控制策略和改善措施的科学性；从被动处置转向自主优化，持续提升良率、Cpk、生产效率与交付稳定性。
技术基础与落地方式
AI SPC 依托格创东智的章鱼智脑工业智能决策中枢，以及覆盖生产、质量、设备、能碳、物流、供应链等领域的工业智能体群，推动 AI 能力深入制造现场。该方案适合具备一定数据基础、希望提升质量分析效率的先进制造企业，尤其是工艺复杂、参数众多、质量追溯要求高的半导体、电子、汽车零部件等行业。企业在部署 AI SPC 时，可结合自身质量管理流程，评估智能报告、健康度看板与风险预警等能力与实际业务的匹配度。
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