丹青SPC质量监控系统和MES有哪些数据可集成对接

一、核心集成数据流：

1、生产实绩数据 (MES > SPC)

工单/批次信息： 当前正在生产的工单号、产品型号、批次号、计划数量等。这SPC分析数据的基础上下文。

设备/产线状态： 设备运行状态（运行、停机、故障）、产线节拍、当前工位/工序。SPC需要知道数据采集时的生产环境。

操作员信息： 当班操作员或负责该工序的操作员。用于质量追溯和责任界定。

时间戳： 精确的生产开始时间、结束时间、数据采集时间点。对于SPC分析过程稳定性和相关性至关重要。

生产数量： 当前工单/批次已完成数量、合格数量、报废数量（初步统计）。SPC用于计算直通率等指标。

2、质量数据 (双向流动)

检验/测试结果 (MES > SPC)， 这是核心的集成数据。

离线检验数据： 人工在检验站录入或通过设备（如卡尺、千分尺、测试仪）自动采集的尺寸、外观、功能测试等结果。MES通常记录这些结果。

在线检测数据： 来自自动化检测设备（如机器视觉系统、激光测量仪、传感器）的实时或准实时测量值。这些数据通常直接进入MES或通过SCADA/Historian进入MES，再传递给SPC。

具体测量值： 每个被测量特性的实际数值。

判定结果： 合格/不合格（基于规格限）。

检验项目/特性： 测量的是哪个关键质量特性。

SPC分析结果 (SPC -> MES)： SPC对接收到的质量数据进行实时分析后的输出。

控制图状态： 当前点是否在控制限内、是否有失控趋势（如连续7点上升/下降、链、接近控制限等）。

过程能力指数： Cp, Cpk, Pp, Ppk 等（实时或周期性计算更新）。

质量报警/异常事件： 当SPC检测到过程失控或能力不足时，生成报警信息。

根本原因分析建议： 基于规则或模型给出的可能原因（如特定设备、参数、物料批次关联）。

3、工艺参数数据 (MES/SCADA > SPC)

设备设定参数： 设备运行时的关键工艺参数设定值（如温度、压力、速度、时间）。SPC需要这些数据来关联质量波动是否与参数变化有关。

设备实际运行参数： 设备传感器采集的实际运行参数值（实时或按批次/时间间隔）。这是进行多变量分析、建立参数与质量关系模型的关键输入。

配方/程序版本： 当前生产使用的具体配方或加工程序版本号。

4、物料/追溯数据 ( MES > SPC)

物料批次信息： 使用的原材料、辅料、半成品的批次号、供应商信息。当质量异常时，SPC可以分析是否与特定物料批次相关。

序列化信息： 对于需要单件追溯的产品，对应其序列号。SPC可以将质量数据精确关联到单个产品。

工序间流转信息： 产品经过的工序路径和时间。帮助分析质量问题发生在哪个环节。

5、设备状态与维护数据 (MES/CMMS > SPC)

设备OEE数据： 可用率、性能率、质量率。

设备故障/停机信息： 故障代码、开始/结束时间、维修措施。SPC可分析设备故障是否引发了质量波动。

预防性维护计划与执行记录： 维护活动的时间、内容。分析维护后设备性能和质量的变化。

备件更换记录： 更换的关键部件信息。分析更换备件后对质量的影响。

6、报警与事件信息 (双向流动)

MES报警 > SPC： 设备故障报警、物料短缺报警、工艺参数超差报警等。SPC可以将其作为质量波动的潜在原因进行关联分析。

SPC报警 > MES： 过程失控报警、能力不足报警、质量异常预警。MES接收到后可以触发生产暂停、呼叫维护/质量人员、自动隔离可疑产品等动作。

7、测试与校准数据 ( MES/LIMS > SPC)

测试设备的校准状态和有效期。确保用于质量检测的设备本身是可信的。

复杂的实验室测试结果（如果需要与在线数据进行关联分析）。

8、产品与规范数据 (PLM/QMS > MES > SPC)

产品图纸/规格： 定义关键质量特性的目标值、上下规格限、公差。

检验计划/标准： 定义需要检验哪些特性、抽样频率、检验方法。SPC需要这些信息来配置控制图和采样规则。

二、集成带来的核心价值：

实时质量监控与预警： SPC能基于MES提供的实时/准实时数据进行分析，及时发现过程异常，在大量不合格品产生前预警。

快速响应与闭环： SPC报警直接反馈到MES，触发工作流（如通知人员、暂停生产），实现快速的质量问题闭环处理。

根本原因分析： 将质量数据与生产实绩、工艺参数、物料批次、设备状态等关联分析，更容易定位质量问题的根本原因。

质量预防： 通过分析历史数据，识别过程波动的模式，预测潜在风险，推动预防性措施（如参数优化、维护计划调整）。

提升过程能力： 持续监控Cpk/Ppk等指标，驱动过程改进，减少变异，提高产品一致性和良率。

增强追溯性： 将质量数据与生产批次、物料批次、设备、操作员等信息紧密关联，实现高效的全过程追溯。

数据驱动决策： 为管理层提供基于数据的质量绩效报告和洞察，支持战略决策。

集成实施的关键考虑因素：

数据粒度和频率： 确定需要传输哪些数据项，以及传输的频率（实时、准实时、按批次、按班次）。

数据映射与转换： 确保两个系统对同一数据项的定义（名称、单位、格式）一致，必要时进行转换。

接口技术： 选择合适的接口方式（如数据库直接访问、API、Web Service、消息队列MQ、OPC UA）。

时序对齐： 确保来自不同源头的数据具有准确、同步的时间戳。

数据量管理： 高频数据（如传感器数据）可能需考虑压缩、聚合或边缘处理。

安全性与权限： 确保数据传输和访问的安全，设置适当的权限控制。

错误处理与监控： 建立数据集成管道的监控机制和错误处理流程。

四、总结

总结来说，SPC与MES的集成远不止于传递检验结果。它是一个双向的、多维度的数据交换，涵盖了生产执行、工艺控制、物料流转、设备状态等核心信息。这种深度集成是实现“质量源于生产"理念和构建智能制造闭环的核心基础。