现在大数据、机器学习应用越来越广泛，而机器学习算法的一个常见应用就算异常检测，本文介绍机器学习中的支持向量机算法来进行异常检测，包括算法基本原理、系统实现和应用。通过机器学习中的支持向量机算法进行异常检测，并把异常结果整合到SPC控制图上。

将当代计算机科学、工业统计与大数据技术、行业质量管理及持续改进最佳实践完美融合、洞察质量与流程数据，从而提高效率、降低成本、预测未知、科学决策，提高持续盈利能力。可以实时质量风险预警平台、质量大数据分析平台、智能质量报告平台、自动化分析程序及报告。

可以通过一个在线网页通过LIMS/QMS的接口录入数据到LIMS/QMS中，在录入的过程中调用我们的SPC控制台，将最新的数据点加入控制图中，看看是否有异常点产生，这样就满足是实时录入数据的时候查看SPC功能。