2026年SPC最大的变化

AIAG-VDA 2026 SPC过程分布模型解析 1. 模型判定逻辑 第一层判定：过程变差稳定性检测 变差失控时（模型B/D）：能力指数计算失效 变差受控时进入第二层判定 第二层判定：过程均值稳定性分析 均值恒定（模型A1/A2）：正态/非正态单峰分布 均值漂移时检测变化模式（模型C3/C4） 2. 关键模型分类 模型类型 特征 计算方法 A1 理想正态受控状态 标准3σ法 A2 非正态单峰分布 分位数法 C3 系统性单向趋势（如刀具磨损） 回归残差分析 C4 阶跃变化（如批次更换） 批次分段计算 3. 智能决策树应用 1.变差分析： 识别失控状态（离散度异常） 过滤无效能力评估场景 2.均值分析： 区分恒定/漂移状态 自动匹配C3（线性趋势）或C4（阶跃变化） 3.分布判定： 最终结果正态性检验（C1/C2） 动态选择3σ法或分位数法 技术突破：首次将过程特征识别、分布形态判定与计算方法选择整合为标准化决策流程，使SPC分析效率提升300%。模型支持7种典型过程状态自动识别，特别适合智能制造场景中的实时质量监控。