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在当今的制造业中，质量控制不再是一个孤立的环节，而是一个集成、动态和高度复杂的过程。随着技术的发展，特别是物联网（IoT）、大数据和人工智能（AI）的兴起，传统的质量控制方法正在经历一场革命。
这场革命的核心在于数字化——将质量控制的分析方法转变为数字化形式，以提高效率、精度和决策速度。数字化不仅改变了数据的收集和分析方式，也改变了我们理解和改善质量的方式。
本文将探讨这一转变的各个方面，包括质量控制的数字化分析方法、7种QC工具的数字化应用、实时判断与多角度分析的重要性、常规与非常规分析的策略，以及如何通过数字化手段更快地识别影响质量的因素。
通过深入探讨这些方面，我们可以理解数字化如何使质量控制更加先进、有效和适应未来的挑战。
01 One
质量控制中的数字化要点
随着物联网的发展，我们现在能够实时收集并数字化各个生产流程中的数据。这些数字化的数据为质量控制提供了新的视角和方法。通过对这些大数据的深入分析，我们可以实现更精准的质量管理。具体来说，数字化分析方法的要点包括：
1.7 种 QC 工具的数字化应用
通过数字化手段，传统的质量控制工具得到了新的扩展和深化，使得数据分析更加精准、便捷。
2.实时判断与多角度分析
数字化技术使得实时监控成为可能，同时可以从多个维度对数据进行深入分析，实现更全面的质量控制。
3.常规与非常规数据分析
除了对常规数据的分析，数字化也让我们能够捕捉并分析非常规数据，揭示隐藏在数据背后的质量问题。
4.快速识别影响因素
数字化分析方法能够迅速识别出影响产品质量的关键因素，加快问题解决的进程。
接下来，我们将详细探讨以上每一个要点，深入理解质量控制的数字化分析方法如何助力企业提升产品质量。
02 Two
7 种 QC 工具的数字化
在全面质量管理中，“7个质量控制工具”被广泛应用于实现质量控制目标。这些工具的数字化转型使得从复杂的生产流程中收集和分析数据变得更加高效、准确。以下是七种QC工具及其在数字化环境下的应用：
1.检查表：
用于收集和记录数据，数字化检查表可以自动化数据收集，减少人为错误。
2.分层法：
将复杂数据或问题分组至相似组别，便于理解和分析。数字化工具可以快速执行这一过程，提供直观的分组结果。
3.直方图：
也称频率分布图，展示数据分布情况。数字化直方图可以即时更新，反映最新数据变化。
4.帕累托图：
结合条形图和折线图，突出显示主要问题。数字化帕累托图使得重要因素分析更加直观，便于决策。
5.鱼骨图：
用于组织和显示问题的真正原因。数字化鱼骨图可以轻松修改和分享，促进团队合作。
6.散点图：
在XY轴上展示两种数据类型，分析它们的相关性。数字化散点图提供动态分析和实时数据视图。
7.控制图：
通过中心线和控制限界分析数据的变异性、正态性和异常性。数字化控制图可以实时监控过程稳定性和预警。
通过物联网收集的大数据可以用这七种QC工具进行深入分析。如图1所示，这些工具的数字化版本能够在制造过程中实时判断产品的合格/不合格状态，并在最终检查中进行确认。物联网技术使得制造条件、工序检查结果和产品检查结果等数据可以作为大数据收集并分析。
通过图表和数据展示功能，可以对收集到的大数据进行多方面分析，实现更精细化的质量控制和决策。
03 Three
实时判断、多角度分析
质量控制的数字化转型不仅提高了数据收集和分析的效率，还提升了判断方法的精确性。这一转型主要体现在“实时判断”和“多角度分析”两个方面：
(1)实时判断
随着产品种类的不断增加，产品质量控制变得更加复杂。尽管每个产品都可能通过单独的检测，但整个批次中可能存在一定数量的缺陷产品。这可能是由于在加工过程中出现的微小材料缺陷或设备操作问题，这些问题在最终检测中难以被发现。因此，即使产品通过了初步检测，也需要对批次中被判定为不合格的产品进行深入分析，以确保其质量。一旦确认产品符合标准，就可以进行发货。
通过实时判断和自动计算每种缺陷的判定标准，可以在产品发货前确保每一件产品都符合质量标准。这种方法可以实现更高级别的质量控制（如图3所示）。
(2)多角度分析
多角度分析是对大数据进行深入分析的方法，此前在“7种QC工具的数字化”部分已有介绍。这种分析方法的要点包括：
- 将分布在不同生产线上的信息集中管理，提高信息的可访问性和可用性。
- 通过从大数据中提取必要粒度的数据并进行压缩处理，减少数据搜索和处理时间。
- 多方面分析产品检查结果、工序检查结果以及各工序的制造条件，以此找出潜在的质量问题原因，并及时发现不良征兆。
通过这样的多维度、多角度分析，质量控制的准确性和效率得到了显著提升，为企业在竞争激烈的市场中保持优势提供了坚实的支持。
04 Four
常规和非常规分析
为了充分利用大数据进行质量控制分析，我们面临着将庞大数据量有效管理和快速访问的挑战。因此，将分析操作分为“常规分析”和“非常规分析”是必要的，以确保数据处理既高效又有针对性（如图5所示）。
(1)标准分析
侧重于使用最新数据进行日常质量监控。这涉及到查看标准图表，以及在数据显示异常时进行趋势分析和原因探究。通过限制数据的时间范围，例如使用当天的数据或最近一个月的数据，可以显著缩短数据搜索和处理时间。这种分析通常使用“7个QC工具的数字化”中提到的工具进行。
(2)非典型分析
用于深入研究特定问题或进行历史数据比较。这种分析可能涉及导入特定时间段的历史数据，并与当前数据进行对比。通过设定明确的搜索条件，例如特定项目或缺陷的详细信息，可以从服务器上存储的海量数据中快速提取目标数据。这样的方法使得分析人员能够快速定位问题根源，进行深入的分析和解决方案制定。
这种将分析操作细分为常规和非常规的方法，不仅提高了数据处理的效率，也确保了质量控制分析的深度和精确性，是数字化质量控制系统的关键组成部分。
05 Five
更快地识别因素
为了能够迅速发现并解决问题，多角度分析方法可以从以下几个角度进行，以加速识别影响质量的关键因素：
1.根据管理指标判断：
通过对每个生产线的不良率、标准差等管理指标进行定期监控，可以及时了解质量状况。通过深入分析指标异常的原因，可以预防潜在的问题。
2.使用直方图和相关图进行分层：
通过按批次、所用设备以及材料进行分层，并使用直方图等图表显示变化和趋势，可以快速识别加工过程或材料相关的问题。
3.对比分析：
通过纵向或横向排列，或者将待分析的数据与参照数据重叠，进行对比分析。例如，可以纵向排列同一批次内多个项目的图表，以观察趋势；或者横向排列同一项目多个批次的数据，以进行比较。重叠排列数据可以清晰地揭示不同或相似之处。
4.用地图代替数值：
仅通过查看数值有时难以直观理解问题所在。通过对数值进行颜色编码（如红色代表高值，蓝色代表低值，白色代表中间值）并直观地展示差异，可以更直观地识别产品质量问题、故障迹象和其原因。
通过大数据分析，可以实现图表的直观切换显示，从大量数据中缩小数据范围等操作。这种分析方法可以帮助您通过及时发现问题迹象并采取预防措施，从而在问题发生时迅速识别原因。遵循上述几点，可以实现更高水平的质量控制，确保生产过程的持续优化和产品质量的稳定提升。
