# SPC计数型报表

## 1. 功能概述

SPC计数型报表属于 MES 系统的质量管理模块，用于对生产过程中的**离散型质量数据**（如不良品数量、缺陷数量）进行统计过程控制分析。与计量型报表不同，计数型报表关注的是产品是否合格、缺陷个数等可计数的质量特性，通过生成 DPMO、P 控制图、NP 控制图、C 控制图和 U 控制图等 SPC 控制图，帮助质量管理人员监控生产过程中不合格品率和缺陷率的变化趋势，及时发现质量异常。

**核心功能：**

- 按工序单元、SPC项目、时间范围和批次号查询质量数据
- 自动从过程数据中提取缺陷类型并进行子组分组统计
- 生成五种计数型 SPC 控制图：DPMO、PChart、NPChart、CChart、UChart
- 支持控制图上控制限自动计算、异常点高亮、图表滚动等交互功能

**功能对应截图**：
![图片：SPC计数型报表功能截图](/public/image/spc_attribute_charts/图片：SPC计数型报表功能截图.png)

## 2. 术语说明

| 术语 | 定义 | 说明 |
|------|------|------|
| SPC计数型报表 | SPC Attribute Charts，SPC 属性控制图 | 针对计数型质量特性（如不良品数量、缺陷数量）的统计过程控制报表 |
| DPMO | Defects Per Million Opportunities，每百万机会缺陷数 | 衡量每百万个出错机会中实际发生的缺陷数，是评价过程质量水平的综合性指标 |
| PChart | P Chart，不良品率控制图 | 监控每个子组中不良品占总检验数量的比例（百分率），子组大小可以变化 |
| NPChart | NP Chart，不良品数控制图 | 监控每个子组中的不良品数量，要求每个子组的容量相等 |
| CChart | C Chart，缺陷数控制图 | 监控每个子组中的总缺陷数量，适用于缺陷发生机会恒定的场景 |
| UChart | U Chart，单位缺陷数控制图 | 监控每个单位产品上的平均缺陷数量，适用于缺陷发生机会不恒定的场景 |
| 子组 | Subgroup | SPC 分析中，在相近时间条件下采集的一组样本数据 |
| 缺陷类型 | Defect Types | 过程中出现的不同缺陷的分类，如划痕、变形、气泡等，每种类型对应一个具体的 NG 代码 |
| 工序单元 | Working Subclass | 生产过程中的标准化作业单元，是 SPC 监控的最小粒度 |
| SPC渲染条件 | SPC Render Configuration | 定义 SPC 报表数据来源、子组采样参数和控制限的配置项 |

**五种计数型控制图对比说明：**

| 控制图 | 数据类型 | 适用场景 | 子组容量要求 |
|--------|----------|----------|-------------|
| DPMO | 缺陷数/机会数 | 衡量整体质量水平，可用于不同产品/工序间的质量对比 | 需明确出错机会数 |
| PChart | 不良品率（小数/百分比） | 监控生产过程中不良品所占比例 | 子组大小可不同 |
| NPChart | 不良品数（整数） | 监控每个子组中不良品的绝对数量 | 子组容量必须相同 |
| CChart | 缺陷数（整数） | 监控固定区域的缺陷总数 | 缺陷机会必须恒定 |
| UChart | 单位缺陷数（小数） | 监控单位产品上的平均缺陷数 | 子组大小可不同 |

## 3. SPC计数型报表交互流程

### 3.1 通用查询条件说明

所有五种计数型控制图共用相同的查询条件界面，用户通过以下条件筛选数据后，系统自动按对应的控制图类型生成图表。

**操作路径：**
进入【质量管理】→【SPC统计过程控制】→【SPC计数型报表】，选择对应的控制图类型。

**查询条件字段说明：**

| 字段 | 说明 | 必填 |
|------|------|------|
| 工序单元 | 选择需要查看的生产工序单元，下拉列表来源于系统配置的所有工序 | 是 |
| 项目 | 选择 SPC 监控的具体项目（数据节点），选项随工序单元联动过滤 | 是 |
| 时间范围 | 查询数据的起止时间，默认为当前时间前溯 24 小时 | 是 |
| 批次号 | 按生产批次过滤数据，不填写则查询所有批次 | 否 |

**功能对应截图**：
![图片：SPC计数型报表查询条件截图](/public/image/spc_attribute_charts/图片：SPC计数型报表查询条件截图.png)

**操作步骤：**

1. 进入【质量管理】→【SPC统计过程控制】→【SPC计数型报表】，在左侧导航中选择所需控制图类型（DPMO / PChart / NPChart / CChart / UChart）
2. 在【工序单元】下拉框中选择要监控的工序
3. 在【项目】下拉框中选择 SPC 配置项（项目列表会根据所选工序自动过滤）
4. 在【时间范围】选择器中设定查询的起止时间
5. （可选）在【批次号】输入框中输入批次号进行精准过滤
6. 点击【查询】按钮，系统将自动获取数据并生成对应的控制图

**【说明】** 点击【重置】按钮可清空所有查询条件，恢复默认状态。

### 3.2 数据查询与图表生成

系统根据用户选择的查询条件，从 MES 数据采集库中提取对应工序的 SCADA 实时数据，按小时粒度对数据按子组进行分组，统计每个子组内各缺陷类型的发生次数，然后自动计算控制上下限并绘制控制图。

**数据查询流程说明：**

```mermaid
sequenceDiagram
    participant 用户 as 用户
    participant MES前端 as MES 前端
    participant EdgeManager as EdgeManager 服务
    participant 数据库 as SCADA 数据库

    用户->>MES前端: 1. 选择工序单元、项目、时间范围、批次
    用户->>MES前端: 2. 点击【查询】
    
    MES前端->>EdgeManager: 3. 发送查询请求（含工序编码、项目编码、时间范围等）
    EdgeManager->>数据库: 4. 查询 SCADA 实时数据表
    数据库-->>EdgeManager: 5. 返回原始数据（采集值 + 采集时间）
    EdgeManager->>EdgeManager: 6. 按小时分组分配子组 ID
    EdgeManager->>EdgeManager: 7. 统计每个子组的缺陷类型及次数
    EdgeManager-->>MES前端: 8. 返回子组统计数据
    MES前端->>MES前端: 9. 渲染对应类型的 SPC 控制图
    MES前端-->>用户: 10. 显示控制图及统计信息
```

**流程说明：**

| 步骤 | 执行者 | 操作 | 说明 |
|------|--------|------|------|
| 1-2 | 用户 | 设置查询条件并提交 | 选择工序单元、项目、时间范围和批次 |
| 3 | MES 前端 | 发送查询请求 | 通过 EdgeManager 服务接口发送查询，查询参数包含：action（固定为 get_node_subgroup_sampling_type）、工序编码、项目编码、采样时间范围、批次号等信息 |
| 4 | EdgeManager | 查询数据库 | 动态拼装数据表名（格式：hf_mes_scada_data_capture_node_data_{工序编码}_{节点编码}），按时间范围查询原始采集数据 |
| 5 | 数据库 | 返回原始数据 | 返回采集值和对应的采集时间 |
| 6 | EdgeManager | 子组分组 | 按小时（HOUR）对所有原始数据使用 ROW_NUMBER 进行排序编号，为每个子组分配样本序号 |
| 7 | EdgeManager | 缺陷类型统计 | 统计每个子组中各缺陷类型（NG 代码）的出现次数，生成 defect_types 统计结果 |
| 8 | EdgeManager | 返回统计数据 | 返回包含子组编号、采样时间、缺陷类型统计的结构化数据 |
| 9 | MES 前端 | 渲染控制图 | 根据控制图类型（DPMO/PChart/NPChart/CChart/UChart）选择对应的渲染方式 |
| 10 | 用户 | 查看控制图 | 显示完整的控制图，包括数据点、控制上下限、异常高亮等 |

### 3.3 DPMO（每百万机会缺陷数）

#### 3.3.1 DPMO 说明

DPMO（Defects Per Million Opportunities）是衡量过程质量水平的综合性指标，表示每百万个出错机会中实际发生的缺陷数。DPMO 值越低，说明过程质量水平越高。DPMO 控制图通过监控各子组的 DPMO 值变化趋势，帮助质量管理人员判断过程是否处于稳定受控状态。

**适用场景：**
- 需要衡量和对比不同产品、不同工序之间的质量水平
- 需要将质量指标与六西格玛水平进行对标（如 3.4 DPMO = 六西格玛水平）
- 缺陷发生机会数不恒定的场景

**功能对应截图**：
![图片：DPMO控制图截图](/public/image/spc_attribute_charts/图片：DPMO控制图截图.png)

### 3.4 PChart（不良品率控制图）

#### 3.4.1 PChart 说明

PChart（P 控制图，不良品率控制图）用于监控每个子组中不良品占总检验数量的比例。PChart 关注的是**不合格品在样本中所占的百分比**，子组大小可以不相同，控制限会随子组大小变化而调整，形成阶梯状的控制界限。

**适用场景：**
- 子组容量不固定的情况（如每天检验的产品数量不同）
- 需要监控生产过程中不良品率的变化趋势
- 每个产品只判定为合格或不合格（二分类结果）

**功能对应截图**：
![图片：PChart控制图截图](/public/image/spc_attribute_charts/图片：PChart控制图截图.png)

### 3.5 NPChart（不良品数控制图）

#### 3.5.1 NPChart 说明

NPChart（NP 控制图，不良品数控制图）用于监控每个子组中的不良品绝对数量。与 PChart 不同，NPChart 显示的是**不合格品的实际个数**，而非比例。NPChart 要求每个子组的样本容量必须相同，否则控制限将不再有效。

**适用场景：**
- 子组容量固定的情况（如每批次固定检验 100 件产品）
- 需要直观展示不良品数量的变化趋势
- 便于现场人员理解和使用（直接读取不良品数量）

**功能对应截图**：
![图片：NPChart控制图截图](/public/image/spc_attribute_charts/图片：NPChart控制图截图.png)

### 3.6 CChart（缺陷数控制图）

#### 3.6.1 CChart 说明

CChart（C 控制图，缺陷数控制图）用于监控每个子组中的总缺陷数量。CChart 关注的是一个产品上可能存在多个缺陷的情况（如一块面板上可能有多处划痕），因此 CChart 统计的是**缺陷总数**而非不良品数量。CChart 要求缺陷发生机会必须恒定（即所检查的区域/范围要保持一致）。

**适用场景：**
- 固定面积或固定数量的产品检验（如每片玻璃、每张板材）
- 一个产品可能存在多个不同类型缺陷
- 需要监控总体缺陷数量的变化趋势

**【注意事项】**
- 缺陷发生机会必须保持恒定（如每次检查相同面积或相同数量的产品）
- CChart 关注缺陷数而非不良品数，一个产品可能有多个缺陷

**功能对应截图**：
![图片：CChart控制图截图](/public/image/spc_attribute_charts/图片：CChart控制图截图.png)

### 3.7 UChart（单位缺陷数控制图）

#### 3.7.1 UChart 说明

UChart（U 控制图，单位缺陷数控制图）用于监控每个单位产品上的平均缺陷数量。与 CChart 不同，UChart 适用于**缺陷发生机会不恒定**的场景（如每天检验的产品数量不同、面积不同），它将缺陷数按单位规模进行归一化处理，计算每个单位的平均缺陷数，控制限会随子组规模变化而调整。

**适用场景：**
- 检验区域或产品数量不固定的场景（如每天检验的布料长度不同）
- 需要比较不同规模的检验批次之间的缺陷水平
- 一个产品可能存在多个缺陷，且每次检验的产品数量可能不同

**功能对应截图**：
![图片：UChart控制图截图](/public/image/spc_attribute_charts/图片：UChart控制图截图.png)

## 4. 控制图交互功能说明

所有五种计数型控制图均提供以下通用交互功能：

| 功能 | 说明 |
|------|------|
| 控制上下限自动计算 | 系统基于采集到的子组数据自动计算控制上限（UCL）和控制下限（LCL） |
| 异常点高亮 | 超出控制限的数据点以高亮标记突出显示，便于快速识别异常 |
| 滚动条 | 当子组数量较多时，支持水平滚动查看完整的控制图数据 |
| 计算值显示 | 图表中显示每个子组的统计计算值（如不良品率、缺陷数等） |
| 报警状态显示 | 图表中标注各子组的报警状态信息 |
| 图表控制开关 | 支持开启/关闭控制图的各类辅助显示选项 |

**【说明】** 控制图基于业界标准的 QC SPC 控制图算法库生成，控制限计算遵循统计过程控制的标准公式，确保分析结果的准确性和权威性。

## 5. 注意事项

1. **SPC渲染条件前置配置**：使用 SPC 计数型报表前，需要先在【SPC渲染条件配置】中完成对应工序单元和数据节点的 SPC 配置，否则在"项目"下拉框中将无法选择到对应的监控项目。

2. **数据源说明**：SPC 计数型报表的数据来源于 MES 系统中的 SCADA 实时采集数据，数据采集频率和子组间隔由 SPC 渲染条件配置中的参数决定。数据存储于系统的数据采集表中，前端通过 EdgeManager 服务接口获取加工后的子组统计数据。

3. **子组容量要求**：NPChart 要求每个子组的样本容量必须相同，若实际数据中子组容量不一致，可能导致控制限计算不准确。建议在 SPC 渲染条件配置中统一设置子组采样参数。

4. **缺陷类型统计**：缺陷类型（NG 代码）来源于生产过程中设备或人工记录的不良分类信息。系统以 NG 代码作为缺陷类型的唯一标识进行分组统计，请确保 NG 编码体系的规范性。

5. **时间粒度**：系统按小时粒度对数据进行子组分组。子组间隔（subgroup sampling interval）配置决定了相邻子组之间的时间跨度，如果配置为 2 小时，则每 2 小时的采集数据会合并为一个子组。