• 【客户案例】某汽车零部件加工厂的 SPC 数字化升级实践

    在汽车零部件制造行业,质量稳定性从来不是“做出来”的,而是“监控出来”的。

    尤其是在机加工场景中,尺寸漂移、刀具磨损、设备热变形、人员操作差异等问题,往往不会第一时间形成超差,却会在持续波动中逐渐放大,最终影响整批产品质量。

    而很多企业真正头疼的,并不是“不知道 SPC”,而是:

    • SPC 太复杂,现场推不动
    • 数据收集困难,依赖 Excel
    • 异常发现滞后,已经产生批量不良
    • 软件太重、实施周期太长、成本太高
    • 现场人员不会用,最终沦为“摆设”

    某汽车零部件加工企业,也曾面临同样的问题。

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    一、客户背景

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    1、该客户是一家汽车精密机加工企业,主要生产:

    • 发动机零部件
    • 变速箱精密结构件
    • 关键轴类与壳体类产品

    2、生产现场拥有:

    • CNC 加工中心
    • 自动化产线
    • 在线检测设备
    • MES 系统
    • 部分三坐标检测数据

    客户长期服务于汽车主机厂,对过程稳定性要求极高。

    3、尤其在客户审厂过程中,对以下要求越来越严格:

    • 关键尺寸过程监控
    • SPC 控制图
    • CPK/PPK 能力分析
    • 异常预警闭环
    • 过程追溯能力

    4、原有方式主要依赖:

    • Excel 手工做 SPC
    • 质检员定时抽检
    • 人工统计异常
    • 周/月报分析

    随着订单增加与产线扩张,原有方式逐渐暴露出明显问题。

    二、客户面临的核心痛点

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    1、SPC 分析严重滞后

    很多数据需要人工导出后再分析。

    等发现异常时:

    • 刀具已经磨损
    • 设备已经漂移
    • 不良已经批量产生

    SPC 更像“事后分析工具”,而不是实时过程控制工具。

    2、现场人员不会使用复杂 SPC 软件

    客户曾接触过一些大型质量系统:

    • 功能很多
    • 页面复杂
    • 实施周期长
    • 培训成本高

    最终导致:“质量工程师会用,但现场没人愿意用。”

    3、无法实时监控关键工序

    例如:孔径、外圆尺寸、同轴度、压装压力、扭矩

    这些关键参数无法实时动态监控。

    现场缺少:SPC 大屏、实时预警、趋势分析,很多问题只能依赖经验判断。

    4、异常无法形成闭环管理

    即使发现 SPC 异常:

    • 谁处理?
    • 是否确认?
    • 是否恢复?
    • 是否重复发生?

    都缺少完整记录,异常管理难以沉淀经验。

    三、为什么客户最终选择斌果SPC

    客户最终选择了 斌果SPC,核心原因并不是“功能最多”,而是:

    “真正适合现场落地。”

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    1、相比传统 SPC 软件,斌果SPC更强调:

    • 简单实用
    • 快速上线
    • 实时监控
    • 灵活集成
    • 低成本部署

    2、系统采用 Web B/S 架构,无需安装客户端,可直接通过:电脑、平板、手机、大屏看板,实时查看 SPC 状态。

    3、同时支持多端数据采集方式,非常适合制造现场快速实施。

    • HTTP 接口
    • MQTT
    • Excel 导入
    • TCP
    • OPC 等

    四、项目实施过程

    1、第一阶段:关键检测项目梳理

    客户首先梳理了:

    • 关键尺寸
    • 关键工艺参数
    • 客户重点关注项目
    • 高频异常项目

    并建立:

    • 检测项目分层
    • SPC 控制策略
    • 判异规则分组

    2、第二阶段:设备数据自动接入

    客户将:

    • 在线测量设备
    • MES 数据
    • 检测工站数据

    通过接口同步至斌果SPC。

    实现:“检测完成 → 数据自动进入 SPC → 实时分析”,无需人工整理 Excel。

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    3、第三阶段:建立实时 SPC 看板

    现场建立:

    • 车间 SPC 大屏
    • 工序实时监控页面
    • 异常预警页面

    现场人员可以实时看到:

    • 控制图变化
    • 趋势漂移
    • 判异状态
    • CPK 变化

    真正实现:“问题刚出现苗头,就被发现。”

    4、第四阶段:异常闭环管理

    针对 SPC 异常点:

    • 现场人员登记原因
    • 工艺工程师确认处理
    • 异常状态闭环跟踪

    异常点由“红点”变为“绿色已处理状态”。

    客户逐渐沉淀出:

    • 刀具寿命规律
    • 设备漂移规律
    • 工艺波动规律

    SPC 不再只是“图表”,而真正成为过程改善工具。

    五、客户上线后的实际效果

    项目上线后,客户最明显的变化有:

    1、异常发现时间提前

    以前:“发现问题时,不良已经产生。”

    现在:“趋势刚开始漂移,系统已经预警。”

    很多问题在超差前就已经处理。

    2、现场质量反应速度提升

    通过:邮件、企业微信、钉钉、飞书、大屏预警,

    相关人员第一时间收到异常通知,质量响应速度明显提升。

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    3、客户审厂更轻松

    以前审厂时:

    • 临时整理数据
    • 导出 Excel
    • 手工截图

    现在,系统直接展示:

    • SPC 控制图
    • CPK 趋势
    • 历史异常
    • 处理记录

    客户评价:“过程控制更加透明、专业。”

    4、质量改善开始“数据化”

    以前很多判断依赖经验。现在,都可以通过 SPC 数据快速识别。

    • 哪台设备波动最大
    • 哪个班次最不稳定
    • 哪类刀具寿命异常
    • 哪个工序长期漂移

    六、客户最认可的一点:真正“能落地”

    很多企业并不缺 SPC 理论。真正缺的是:

    “一个现场愿意持续使用的 SPC 系统。”

    客户在项目总结时提到:

    过去一直想找一个简单实用的 SPC 系统,不需要复杂实施,不需要很重的 IT 投入,可以真正用于现场实时监控。斌果SPC最大的价值,不是做了一堆复杂功能,而是真正让 SPC 在现场持续运行起来。

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    七、结语:SPC 的价值,不只是“发现异常”

    真正优秀的 SPC 系统:不是等问题发生后做统计。而是:

    • 提前发现趋势
    • 提前识别风险
    • 提前干预过程

    在汽车制造行业:很多重大质量问题,往往都不是突然发生的。

    而是:“一个很小的波动,长期没有被发现。”

    谁能更早发现过程漂移,谁就能守住质量稳定性。

    这正是 SPC 的真正价值。

    斌果SPC,正在帮助越来越多制造企业,把 SPC 从“纸面工具”,真正变成“现场实时过程控制系统”。

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