用斌果SPC把你的过程监控起来
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企业级 · 私有化部署 · 浏览器即可用

把过程质量数据，变成可决策、可审计、可协同的生产力

斌果 SimpleSPC / 斌果SPC：面向制造业的 Web 统计过程控制平台。控制图与判异、CPK/PPK、MSA、车间看板与多源采集一体落地；本地买断授权、不限用户与点数，适合集团多厂区与审厂合规场景。

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  • 数据不出厂
  • 买断制
  • 不限用户
  • 不限点数
  • 全厂浏览器访问

斌果SPC：为质量与生产部门准备的 Web SPC，买断即可全厂使用

当异常发现得太晚、报表拼凑耗时、多厂区数据口径不一，质量成本会直接体现在报废、停线与客诉上。斌果SPC 用统一平台把采集、判异、能力分析、MSA 与看板串成闭环，让工程师少做搬运，让管理层多看趋势，让审厂与追溯有据可查。

商务与 IT 友好：本地私有化部署（数据主权清晰）、纯 B/S（终端免安装）、一次买断终身授权、不限用户数与检测点数——便于做年度预算与全厂推广，而非按人头逐年叠加费用。

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关键词：斌果SPC，SPC软件，SPC统计过程控制，控制图，CPK，MSA，本地部署，B/S架构，不限用户，不限点数，一次买断，质量数字化，工业物联网。

AI 大模型辅助质量解读
AI 大模型赋能 SPC 分析示意图

AI 大模型 + 统计引擎：让质量数据“开口说话”

统计引擎负责判异、Cpk 等精确计算；DeepSeek / ChatGPT 等大模型专注自然语言诊断、根因建议与报告润色，降低统计门槛，避免「数值幻觉」。

  • 一键报告
    ：控制图、能力指数、方差分析与 AI 解读同屏输出，支持多维切片与 Excel 导出。
  • 智能解读
    ：无缝接入 DeepSeek / ChatGPT，专注将统计结果转化为自然语言诊断，彻底杜绝大模型直算数据的致命误区。
  • 效率革命
    ：过去资深工程师需耗时数小时的截图、扒数据、写报告，现在仅需毫秒级自动生成，完美适配质量例会与客户审厂。
  • 行动建议
    ：例如识别到 Ca（偏移指数）异常，AI 会直接给出“排查设备零点校准或刀具磨损”等极具实操性的方向。
  • 物理隔离
    ：传输高度脱敏的统计摘要（非原始明细），并全面支持大模型本地私有化部署（如 DeepSeek-R1），机密绝不出厂。

SPC+AI 智能解读专题 →  · 一键 SPC 分析报告 →

企业级智能 SPC 平台：重塑质量管理的投入产出比
斌果SPC，企业级智能 SPC 平台：重塑质量管理的投入产出比 斌果SPC，企业级智能 SPC 平台：重塑质量管理的投入产出比

全厂一套 Web SPC：买断授权、多源采集与深度分析

用可预测的软件投入，换可规模化的质量能力：告别按年订阅与按点位反复谈判，以纯 B/S 与中心化运维，让产线、实验室与供应链在同一套标准上协同。

终身买断制与极致性价比：真正的普惠工具

  • 一次投入，终身收益
    ： 摒弃传统按年续费的收割模式，仅需几万成本即可获取服务器一次性终身授权。
  • 无极扩展，全员覆盖
    ： 彻底打破“按用户/按点位收费”的行业壁垒。不限用户数、并发数、点数与看板数，轻松实现产线、质检与管理层人手一号。

    • 纯 B/S 架构与多源异构采集：1 天极速上线

  • 零维护，真安全
    ： 纯局域网私有化部署，数据绝对安全可控。用户端无需安装任何插件，只要有浏览器即可全功能使用。
  • 万物互联，上下协同
    ： 覆盖在线填报、Excel 导入至 MQTT、OPC、TCP、DB2DB 及开放接口全域采集，并原生支持跨越厂界的供应商 SPC 协同管理。

    • 硬核统计大脑与一键智能诊断：让数据开口说话

  • 全维算法矩阵
    ： 全面支持计调/计数型控制图及八大判异规则，原生集成专业 MSA 模块及回归、T检验、分布拟合等高阶数理工具。
  • 秒级深度洞察
    ： 融合硬核统计引擎与 AI 大模型，一键自动输出包含自相关诊断、频域解构、过程能力（CPK/PPK）在内的多维诊断报告。

    • 实时主动监控与无限大屏：激活现场神经网

  • 千人千面看板
    ： 随心创建任意数量的动态监控看板。系统内置 11 种语言版本与 20 种主题配色，全面适配全球化车间的视觉规范。
  • 多渠道秒级告警
    ： 后台持续静默监控规则判异与能力指标异动，毫秒级将预警直推至企业微信、钉钉、飞书、邮件及第三方接口。

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全域自动化数据采集
多源采集与实时 SPC 控制图

打通车间质量数据的“最后一公里”

告别低效的手工抄写、失真的“回忆录造假”与滞后的事后预警。全协议兼容的底层引擎，让从几十元的蓝牙卡尺到复杂的自动化产线，都能实现数据“秒级上云”。

蓝牙量具一键秒传：极致的终端防呆体验

  • 即插即用
    ： 深度兼容市面百元级的常规蓝牙或数显卡尺/千分尺，绝不捆绑昂贵的专属硬件，接入成本极低。
  • 盲操录入
    ： 质检员视线不离工件，按下量具按钮“嘟”一声数据瞬间自动填入网页，100% 根除人为看错、抄错及伪造数据。

底层协议无感采集：拥抱 24 小时无人值守

  • 全协议打通
    ： 原生支持 TCP/IP 监听、MQTT 物联网订阅、API 接口及 DB2DB 直连，毫秒级抓取自动化设备（如自动称重机）的高频流水数据。
  • 盘活老旧资产
    ： 针对无法联网的“哑设备（如老旧三坐标）”，系统内置定时文件嗅探引擎，自动抓取共享文件夹中的 Excel/CSV 报表并解析入库，硬件零替换消除信息孤岛。

柔性 SOP 测量适配：匹配一线员工肌肉记忆

  • 动态光标矩阵
    ： 彻底打破传统 SPC 软件死板的表单结构，完美支持“按行横向（单项测多个）”与“按列纵向（单件依次测多项）”的复杂混搭录入。
  • 无缝跳转
    ： 光标跳转轨迹根据车间标准作业程序（SOP）量身定制，新员工无需培训即可按部就班完成多尺寸全检，单件质检提效 75% 以上。

毫秒级重绘与反向赋能：让预防走在不良之前

  • 数据即分析
    ： 测量值落库的瞬间，系统极速完成规格限比对，前端即时弹窗标红，并同步重绘 I-MR 等控制图与 CPK 直方图。
  • 双向生态融合
    ： 异常一经发现立刻推送告警至企业微信/钉钉，同时系统可作为“数据路由器”，将合格判定与核心指标反向推回您的 MES/ERP 业务链条中。

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实时 SPC 看板与智能联动
SPC 告警与安灯、PLC 联动示意

车间实时 SPC 看板与智能联动：让质量红线“硬”起来

彻底打破软硬件束缚，告别“事后诸葛亮”。用零延迟的动态大屏洞察全局，用毫秒级信号赋能物理设备防错，构建透明、敏捷的质量闭环。

  • 千人千面
    ： 内置维度对比、高密度雷达、高管驾驶舱等 5 大看板引擎，从一线工位防呆到厂长宏观决策，全层级覆盖。
  • 告警降噪
    ： 支持高度自定义规则组合（如“越界”叠加“CPK跌破1.0”才触发报警），有效过滤轻微波动的无效噪音，减少对产线效率的冲击。
  • 全端同步
    ： 数据更新后大屏图形零延迟重绘，并支持同步推送异常至企业微信、钉钉、飞书及邮件。
  • 松耦合架构
    ： SPC 负责“最强大脑”精准判异，通过 HTTP API 或 MQTT 将标准化 JSON 异常信号毫秒级推送到指定网关。
  • 主动熔断
    ： 无缝对接车间 MES 与 PLC，实现触发报警后立刻亮红灯、自动锁死机台暂停进料或 MES 批次冻结，真正做到“发现即拦截”。
  • 一键投屏
    ： 每个看板自动生成独立 URL，支持扫码投屏，并内置 20 种主题色（含工业风黑/清爽白），完美适配车间视觉。

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报告 · MSA · 统计工具箱
一键报告、MSA 与专业统计工具箱

分析深度：报告、量测与浏览器内统计

  • 一键 SPC 分析报告
    ：历史数据一键生成控制图、CPK/PPK、正态性/方差分析与 AI 解读，多维切片与 Excel 导出。
  • 全场景 MSA 测量评估
    ：完美内置交叉/嵌套量具 R&R、线性和偏倚分析，精准量化“人”与“量具”的变异占比。属性一致性诊断, 针对“好/坏”等主观判定，自动计算 Kappa 值与漏报/误报率，用数据统一质检标准，把好数据入库第一关。
  • 复制即分析
    ： 实测数据一键黏贴，毫秒级输出含控制图、正态检验、过程能力（CPK/PPK）的“六合一”全维图表，并支持目标 CPK 逆向数据模拟。
  • 历史趋势切片
    ： 强大的时间序列引擎，可将全年海量数据按季/月/周自动清洗、拆分与聚合，动态生成多维质量趋势折线图。
  • 时空相关性挖掘
    ： 突破性引入“自动滞后（Auto-Lag）”算法，精准捕捉温度、压力等工艺参数与最终质量之间被掩盖的“时间差”因果关系。
  • 科学验证闭环
    ： 提供单/双样本 T 检验、方差分析（ANOVA）与多模型分布拟合，用严谨的置信区间对比，证明 PDCA 改善成果真实有效。
  • 基线与震荡分离
    ： 独创线性去势（Detrending）与 FFT 频域解构引擎，自动剥离宏观缓慢漂移，精准捕捉微观的工位节拍式震荡。
  • 自相关诊断
    ： 结合多流分解，剖析“昨天如何影响今天”，智能判定高频抖动或周期性模式，让物理级的隐藏异常无所遁形。

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相关与回归 →  · 基线与震荡分离 →

供应链天眼与 P2P 协同
供应链天眼与 P2P 协同

跨越厂界的实时质量互联

告别月底催交的“完美修饰”报告与事后救火式的 IQC 拦截。行业首创零云端侵入的 P2P 互联网络，在绝对捍卫双方数据主权的前提下，把您的质量办公室直接“搬”到供应商的产线上。

  • 零侵入 P2P 直连授权
    ：摒弃将机密数据强制上传公有云的做法，链主与供应商通过各自私有化部署的系统建立加密直线通信,自主可控,供应商作为数据提供方，可精细化设置授权边界（例如隐藏产量明细，仅展示宏观 CPK），并支持 0–72 小时数据延迟缓冲，兼顾透明与信任。
  • 秒级穿透的质量大屏
    ：链主输入授权码后，看板瞬间聚合全量供应商的达标率与异动告警。点击报警即可跨厂拉取原生 I-MR/Xbar-R 控制图（数据不落本地库），彻底压缩事后造假空间,用系统直出的“真实 CPK 中位数”替代传统 SQE 现场主观打分，让供应商年度质量评级真正实现数据驱动。
  • 物料映射引擎
    ：针对供应商内部编码与 OEM 链主物料号不一致的行业顽疾，系统内置本地映射引擎。
  • 严密的访问审计与容错降级
    ：系统详尽记录每一次外部调取的审计日志（谁、何时、拉取何种数据），异常超频自动拦截，并支持 IP 白名单一键熔断通信。当供应商端发生网络中断或停机时，看板采用友好降级策略（提示断联与最后同步时间），避免满屏错误码，责任边界绝对清晰。

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买断授权与选型参考
斌果SPC私有化与 B/S 架构示意

成本与架构：中心化部署，轻量可运维

告别传统桌面软件的繁重运维与高昂的“按节点/按年”订阅费。以纯 B/S 中心化部署与极简架构，保障核心业务稳定运行，用最优的总体拥有成本（TCO）实现全员质量协同。

纯 B/S 中心化架构：轻量运维，终端零安装

  • 开箱即用
    ： 终端设备（电脑、平板或手机）无需安装任何客户端或插件，打开常见浏览器即可随时随地进行专业分析。
  • 极简 IT 负担
    ： 核心聚焦 SPC 统计本体能力，系统后台集中升级与维护，彻底免除为几百名检验员逐一安装软件的噩梦。

颠覆性买断授权：打破行业级收费壁垒

  • 无极扩展
    ： 一次买断，终身授权。系统不限用户数、不限检测点数、不限看板并发，真正让企业实现“人手一个账号”。
  • 极致性价比
    ： 公开透明的收费模型，相比 Minitab、太友、InfinityQS 等传统方案，为企业节省极其可观的年度软件预算。

纯粹私有化落地：100% 捍卫企业数据主权

  • 边界绝对安全
    ： 纯本地服务器部署，所有机密工艺参数与质量抽检数据“不出企业内网半步”，满足最严苛的审计要求。
  • 复杂环境适配
    ： 架构极具弹性，完美支持大型集团多厂区分布式组网、军工保密单位物理隔离网络以及全面适配国产化信创环境。

模块化闭环服务：从“买软件”到“真落地”

  • 灵活采购矩阵
    ： 软件授权、系统部署、线下 SPC 培训与高阶质量专家咨询服务均支持按需组合，精准匹配项目的不同发展阶段。
  • 无忧实战陪伴
    ： 不止于系统交付，更能提供完善的 ROI 对照选型建议与持续的运维陪伴，确保工具真正转化为车间的生产力。

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多行业制造企业的长期选择

汽车与零部件、新材料、电子电器、医药食品、科研院所等领域均有落地；以下为部分合作与典型客户名录（持续更新）。若需同行业参考架构或 ROI 评估，欢迎直接联系我们获取材料。

综合制造与科研院所

  • 中冶南方、中国钢研科技集团、美国Air Products、新加坡ISDN、上海交通大学、谷轮环境、江南工业集团

汽车与零部件

  • 理想汽车、佛吉亚、吉利集团、杉杉集团、极氪汽车、捷安特、天津保光、飞龙、东风龙擎、沃德、扬州托新、凌云工业、六淳智能科技、中科朗恩斯、墨西哥银轮、中原内配、泰富特钢、内江金鸿曲轴、华翔圣德曼、宜宾普什联动

新材料

  • 安特纳米、南京天诗、北京夏禾、浙江华正、贝联特种金属制品、耀阳新材料、天宜锂业、华大序风、江西兆驰晶显、山东百特新材料、富驰高科、翔丰华电池、珠海精模、广州天赐、东莞冠翔、宜昌力佳、上海旭汇金刚石、越南龙生工业

食品、医药、电器电子、半导体、化工与设备

  • 爱尔兰凯爱瑞（食品）、上海迪赛诺（医药）、丹麦诺和诺德（医药）、河北赛炜（医药）、德国依必安派特（电器电子）、广东力升电器（电器）、洁美电子（电器电子）、宁波兴茂（电器电子）、芬兰斯凯菲尔电子（电器电子）、天孚光通信（电器电子）、兴福电子（电器电子）、双鹿电池（电器电子）、捷研芯（半导体）、厦门信达光电（半导体）、昀钐半导体（半导体）、高光微半导体（半导体）、源杰半导体（半导体）、德国科思创树脂（化工）、瑞红化工（化工）、重庆南雁实业（化工）、东莞合力得（设备厂商）

即刻开启高性价比的企业级 Web SPC

斌果SPC 专注私有化与全厂互联：一次买断、不限用户数与点数，车间到实验室同一套浏览器即可落地判异、能力与看板。

  • 几万的价格，常见外资方案零头即可覆盖全厂。
  • 服务器授权，一次性终身授权，没有每年授权费用。
  • 多种分析工具：CPK 工具、回归分析、相关分析、正态性检验、单样本 T 检验、双样本 T 检验、分布拟合 等。
  • 所有的用户都通过 浏览器 使用，免安装客户端与版本运维。
  • 不限用户数、不限在线用户数，不限点数，不限看板数量，人手一号。
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视频精选

用短视频快速了解控制图、CPK/MSA、采集与看板在真实产线中的用法；适合质量会议内训或选型前技术预沟通。

118 更全面的SPC分析报告2-子组

SPC分析工具功能演示： 1.核心分析模块 控制图分析：包括Xbar控制图、R控制图、S控制图、Xbar移动极差控制图等，用于监控过程波动和异常点（如1个点远离中心线超过3倍标准差、14个点交互升降）。 过程能力评估：计算关键指标如Pp（0.5754）、Cp（0.5453）、Cpk（0.5128），并显示缺陷率（PPM合计112000）。 正态性检验与分布拟合：通过Anderson-Darling、Shapiro-Wilk等检验判定数据不符合正态分布（p<0.05），最优拟合为Gamma分布（p=0.0086）。 2.数据统计与可视化 统计摘要：样本量125，均值25.006，标准差0.0579，极差0.3513，右偏分布（偏度2.2102）。 图表展示：彩虹图、能力对比图直观呈现规格限（USL=25.1，LSL=24.9）与过程能力（CPK=0.5128）。 3.异常诊断与改进 异常类型：连续点同侧、超出规格限（如点9、11超3σ），系统提示“制程很差，需停线改进”。 改进记录：2026-06-13通过员工培训解决异常，CPK从0.4016恢复至目标值。 4.高级分析 自相关与周期性：检测到主导周期约4.2个索引单位，建议排查工装夹具或物料批次节奏。 波动归因：波动主要来自随机因素，建议避免过度调整单点数据。 结尾：工具支持AI判异、方差分析及闭环改进措施记录

117 更全面的SPC分析报告

完美SPC分析报告解析 报告核心模块概览 1.控制图分析 I控制图：展示单值数据波动，检测异常点（如1个点远离中心线超过3倍标准差）。 MR控制图：监控移动极差，UCL=1.9123，LCL=0.143，用于识别过程变异。 2.过程能力评估 关键指标： Pp=0.9498（整体过程性能） Cp=1.2847（潜在组内能力） Cpk=1.1697（实际过程能力，受偏移影响） 缺陷率：PPM>USL为4739，整体不良率5691 PPM。 3.正态性检验 检验方法：Anderson-Darling、Shapiro-Wilk等，p值均>0.05，接受原假设（数据符合正态分布）。 4.分布拟合 最佳拟合分布：Gamma分布（p=0.9630），参数α=3.5051，β=98.849。 描述统计：均值100.1791，标准差0.7019，右偏（偏度0.7147）。 5.异常诊断与改进 异常类型：连续点同侧、超出规格限（如点23超3σ）。 改进措施：针对CPK=1.1697（需提升至A级），记录机器保养后恢复正常。 6.趋势与周期分析 结论：过程受控，波动为随机因素；检测到系统性向上漂移（总漂移约1.2163），建议排查刀具磨损或温度渐变。 数据明细与可视化 统计摘要：样本量25，极差2.001，5%分位数89.2118。 图表：彩虹图、能力对比图直观展示规格限（USL=102，LSL=98）与过程能力（CPK vs PPK）。 注：报告整合机器学习判异、自相关分析，形成闭环改进流程。

116 制造业质量核心SPC过程控制

统计过程控制（SPC） 是制造业中一项核心的质量管理方法。它借助数理统计技术，对生产过程进行实时监控与分析，旨在确保过程稳定并预防缺陷产生，而不仅仅是在事后对产品进行检验

115 非正态数据如何做SPC分析

非正态数据的SPC分析方法： 1.适用场景区分 不应转换的情况：若数据理论分布应为正态（如常规检测数据），实测非正态时不可强行转换计算CPK，否则属于数据操纵。 应当转换的情况：若数据理论分布本就是偏态（如磨损数据），且实测结果也呈偏态（如右偏长尾分布），则可通过Box-Cox变换等非正态转换进行SPC分析。 2.案例分析 直接计算的问题：对右偏数据直接计算CPK得0.77，但因分布偏态导致结果失真。 转换后结果：通过Box-Cox变换（λ=0.3873）将数据转为正态分布后，CPK降至0.65，虽数值减小但更符合实际过程能力。转换后数据直方图呈现明显正态特征。 3.核心原则 转换合法性：仅当数据理论分布本身为非正态时，转换才是合理操作；若理论应为正态而实测非正态，需排查测量或过程异常，而非强行转换。 操作演示：演示了从数据粘贴、规格上限设定（USL=8）、Box-Cox变换到最终CPK计算的全流程，强调λ值优化的重要性。 总结：SPC分析需严格遵循数据分布的理论属性，避免为追求指标而错误转换数据。视频通过案例对比，直观展示了合理转换与非合理转换的差异。

SPC知识库

持续更新的方法与实践文章，覆盖统计过程控制、过程能力、测量系统分析与数字化落地，便于团队自学与对外分享。

9 个分析视角的 SPC 看板让你一次看透

9 个分析视角的 SPC 看板让你一次看透

车间每天测出来的数据一大堆，等后面发现批量不良或者收到客户投诉的时候已经晚了。斌果SPC为了解决这个问题，这个SPC多维度的综合大屏监控看板...

更详尽的SPC分析报告拆解

更详尽的SPC分析报告拆解

斌果SPC支持任何的检测项目都可以有专属的SPC分析报告，其中单值类有16种分析维度，子组类有20种分析维度，比六合图强很多。而且数据的实时...

三句话讲清楚什么是SPC控制图

三句话讲清楚什么是SPC控制图

从“动态折线图”的表象，到“小概率事件”的底层逻辑，再到“八大判异规则”的落地执行，这三句话像链条一样紧密相扣，揭示了 SPC 的全貌。