电子制造商必须保持高良率，同时保持低缺陷。即使是温度、材料属性或设备设置的小波动也会导致代价高昂的缺陷。传统质控方法往往滞后失效——待到残次品已生产出厂、发运交付，甚至客户退货之时，问题方才暴露。为了保持竞争力，制造商需要一种主动方法来检测发生的变化。
实时统计过程控制(SPC)持续监控关键生产参数，在偏差导致质量问题之前识别它们。通过实时分析数据，生产团队可以立即进行调整，防止缺陷、减少浪费并提高整体效率。
识别和解决问题
在这篇博客文章中，我们的用例将围绕一家生产高端音频设备的假设制造商。他们开始看到客户对扬声器驱动器故障的投诉有所增加。测试显示胶粘剂喷涂过程存在不一致，这会导致扬声器锥体在高振动下分离。检测不到该问题，就会导致保修索赔增加和客户不满。借助 Minitab 的解决方案，团队可以直接从设备收集数据以实时识别缺陷；在本案例中，或许是 PLC（可编程逻辑控制器）在测量注入每个单元的胶粘剂量。然后，他们可以将数据发送到 Real-Time SPC，以更好地了解过程，使其能够在发生偏差后立即发现它们。操作员可以立即调整分配系统，防止未来出错并确保产品可靠性。
其收到的即时警报让操作员能够立即进行更正。
有兴趣了解更多有关 Real-Time SPC 的信息？ 观看我们的简短演示。
Real-Time SPC 有助于解决即时问题，但制造商希望首先了解为什么滴注的胶粘剂量会变化。
这就是 Minitab Statistical Software 的用武之处。
工程师使用 Minitab 分析历史过程数据并确定模式。对数据的深入研究显示，分配不一致与胶粘剂粘度的波动相关，而胶粘剂粘度受存储温度影响。该问题在工厂外墙附近的生产线上更为常见，凸显了过程优化的必要性。
为锁定根本原因，团队采用控制图追踪胶粘剂量的时序变化，捕捉与温度波动同步的模式。他们使用回归分析来量化存储温度与胶粘剂流量之间的关系，从而确认较暖的条件会导致胶粘剂分配太快。试验设计(DOE)研究进一步检验不同的存储条件，以确定最佳温度范围。确认根本原因后，该团队会安装更好的气候控制并修改存储协议，确保一致的胶粘剂喷涂并长期防止缺陷。
使用数据推动长期过程改进
通过将 Real-Time SPC 与 Minitab Statistical Software 强大的分析功能相结合，制造商可以将被动修复与主动质量改进相结合。除了即时预防缺陷之外，Minitab 还有助于发现更深层的趋势和系统性问题，否则这些问题可能会被忽视。
对于音频设备制造商来说，进一步的分析显示季节性湿度变化会影响胶粘剂粘度，从而导致分配量发生变化。该团队使用预测建模，根据实时环境数据制定过程调整，确保全年一致的胶粘剂喷涂。随着这些长期改进，缺陷显著下降，良率提高，客户投诉减少。
Real-Time SPC 和 Minitab Statistical Software 的综合优势
将 Real-Time SPC 和 Minitab 结合在一起，可实现主动的数据驱动型质量控制策略。制造商可以立即检测到变异，并使用统计见解来改进过程，而不是被动地对缺陷做出反应。其优势包括：
- 更快地检测和纠正过程变异 – 防止缺陷传播
- 降低报废和返工成本 – 节省时间和材料。
- 提高过程稳定性 – 长期改进可保证质量一致。
- 更高的良率 – 以更少的中断最大化产量。
- 数据驱动型决策 – 利用见解优化制造过程。
从音频设备到电路板、半导体和电池，制造商依靠 Real-Time SPC 和统计分析来保持高质量和高效。有了合适的工具，他们就可以尽早发现问题、防止浪费并持续改进运营。
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