质量工程师 · 产线不良率智能诊断
质检SPC分析——AiPy 数据分析实战案例
提示词
请上传数据文件以便生成同款任务。
这是一份质检数据文件，帮我分析：产线、日期/批次、检验数量、良品数、不良数、缺陷类型和抽样子组字段。帮我按产线算良品率和样本量，再做缺陷类型帕累托图，找出贡献80%问题的主要缺陷。还请根据数据类型做合适的SPC控制图，比如p图、np图或Xbar-R，并标出异常点。最后给产线排名、异常批次清单和改进建议，但不要直接武断认定根因。生成一份HTML报告给我。
用户痛点
- 数据量大难处理：5条产线、74天、5550条子组数据，人工统计需要数天时间
- SPC控制图绘制复杂：p图/np图/Xbar-R需要专业统计知识，普通质量工程师难以快速完成
- 缺陷根因难定位：10种缺陷类型交叉5条产线，不知道从哪里下手改进
- 报告输出耗时：从数据整理到图表绘制到报告撰写，完整流程需要4小时以上
AiPy 实现过程
1
模拟生成质检数据自动生成5条产线×74天×3班次×5子组的完整数据集，含10种缺陷类型和真实波动模式
2
产线良品率统计按产线汇总检验数量、良品数、不良数，计算良品率并排名
3
缺陷帕累托分析统计10种缺陷类型数量，绘制帕累托图，找出贡献80%问题的7类主要缺陷
4
SPC控制图生成为每条产线生成p控制图，计算精确UCL/LCL，自动标记超限异常点和趋势异常
5
综合报告输出生成内嵌全部图表的HTML报告，含产线排名、异常清单、改进建议
分析结论
产线排名D线组装最优：良品率96.77%，C线焊接最差仅93.53%，需优先改进
帕累托7类缺陷占80%：变形、尺寸超差、划伤、焊点不良、裂纹、气孔、毛刺是主要问题
SPC异常C线焊接严重失控：6月中旬不良率飙升至31.4%，存在系统性偏移需立即排查
改进方向P0级：C线焊接参数+夹具检查；P1级：E线喷涂涂料批次+环境控制
效率对比
以前手动做
4小时+
Excel统计+SPC软件+报告撰写
现在用AiPy
3分钟
一句话需求→完整报告
🚀 提效超过 80 倍！
使用心得
- 数据模拟真实可靠：AiPy自动模拟了周一开机效应、设备故障期等真实场景，分析结果更有参考价值
- SPC分析一步到位：p控制图自动计算精确控制限并标记异常点，省去Minitab等专业软件的学习成本
- 改进建议不武断：报告明确标注"排查方向，非根因认定"，符合质量管理严谨性要求