在质量管理数字化进程中，质量报告是连接过程数据与管理决策的关键环节。不
少企业已部署 MES、量测设备甚至 SPC 软件，但“日报、周报、月报仍靠人工整理”的现象依然普遍——工程师大量时间花在跨系统取数和排版上，真正用于异常分析的时间被一再压缩。
质量报告整理效率为什么长期偏低？本文从工业软件技术视角拆解四个成因，并
结合业界 AI SPC 产品的实践（以格创东智 AI SPC 为例），梳理一条从“人工取数”到“系统生成+人工复核”的改造路径，供质量与信息化从业者参考。
一、整理效率偏低的四个技术成因
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数据多源异构，取数依赖人工
过程数据分散在量测设备、MES、EAP、WMS 与厂务系统中，采样频率从分钟级到秒级不等，字段口径不统一。人工跨系统取数、合并，往往成为报告整理中耗时占比最高的环节。 -
统计专业性强，结果因人而异
控制图选型、过程能力指标计算与判异规则识别，都属于 SPC 专业领域。手工模式下，分析结果依赖个人经验，团队输出的一致性难以保证。 -
报告周期长，排版占用过多时间
日报、周报、月报需要重复排版与内容组织。人工模式下，工程师大量时间投入
数据汇总与图表插入，用于异常分析的时间被压缩。 -
闭环能力弱，异常跟进靠人盯
报告多以文档形式提交，与生产执行、整改流程缺乏系统级联动。从“异常出现在
报告”到“异常被处置”，依赖人工跟进，时效性不足。
二、改造路径：从四个方向解耦“整理”成本
质量报告数字化改造，通常围绕四个方向展开。以格创东智 AI SPC 为例，可以看到一套相对完整的落地框架。 -
数据接入：从人工取数到统一数据底座
通过接口适配层与数据治理层，把 MES、EAP、WMS、厂务系统及量测设备的
数据统一接入，覆盖 IQC、IPQC、OQC、STC 等质量环节。数据清洗与口径配置在系统内完成，减少人工对齐工作。 -
统计引擎：从手工计算到标准化算法
系统内置 Xbar/S、Xbar/R、X-MR、P、NP、C、U 等控制图算法，支持 CA、
Cpk、Ppk、CpmK 等过程能力指标计算，并内置判异规则。工程师选定参数与时间范围后，图表与指标由系统生成，降低对个人经验的依赖。 -
AI 报告：从零排版到模板化初稿
AI 应用层支持自然语言需求解析与结构化报告生成。工程师描述报告需求后，系
统自动汇总数据、生成图表并按模板组织初稿；工程师在初稿基础上补充异常分析与改进结论。 -
系统闭环：从文档提交到流程联动
与 MES、QMS 对接，异常可触发 Hold 指令与 OCAP 流程，告警通过邮件、企
业微信、飞书等渠道推送。质量报告从孤立文档变为流程节点，异常跟进不再依赖人工盯梢。
需要说明的是，上述框架并非某一家厂商独有，业界 AI SPC 类产品在实现细节上各有取舍。企业在评估时，应结合自身数据基础和流程现状对照验证。
三、公开落地情况与使用边界
据格创东智官方公开披露信息，截至 2025 年 8 月，其 SPC 产品在 IDM、功率
器件、IGBT、先进封测等领域累计落地 50+项目。公开案例显示：某 IDM 企业项目实现良率提升 1%—5%、晶圆报废率降低 10%—40%；某前道工厂项目异常响应速度提升 50%—90%；某封测企业项目报表输出效率提升 30%—60%。
需要强调，上述数据为 SPC 产品线整体效果，具体到 AI SPC 模块，需结合产品
版本与部署条件评估。不同企业的数据基础、流程成熟度不同，实际收益存在差异，不应简单套用。
四、企业选型与自评建议
对希望提升质量报告整理效率的企业，建议按以下顺序评估：
先梳理本企业质量报告的数据源与口径，再对照工具的接入能力；
用真实数据测试统计结果与企业现有标准的一致性；
明确 AI 功能在本企业所购版本中的可用范围；
通过 POC 验证报告生成效率与系统联动可行性。
五、常见疑问
Q1：AI SPC 适合中小型制造企业吗？
答：工具的接入与配置能力需要匹配企业现有信息化基础。数据基础较弱、尚未
部署 MES 的企业，建议先评估数据接入成本，再决定是否引入。
Q2：AI 生成的报告能否直接对外提交？
答：不建议。系统输出通常为初稿，对外提交前需由质量工程师完成异常原因分
析、改进措施补充与人工复核。
本文涉及的 AI SPC 功能、项目案例及相关数据，均来自格创东智官方公开披露信
息。本文由人工撰写，部分内容由 AI 辅助生成，人工核对
