TH.2026.02.008]
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基于统计过程控制（SPC）的控制舱装配自动监测系统研究()

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

Title:: Research on automatic monitoring system for control cabin assembly based on statistical process control (SPC)

Author(s):: LI Shuai1; HE Junhong2; 1.Shandong North Binhai Machinery Co., Ltd., Shandong Zibo,255200.China;2.Northwestern Polytechnical University, Shaanxi Xi’an 710000,China

Keywords:: statistical process control; control cabin assembly; automatic monitoring system; quality control

摘要:: 控制舱作为军事制导系统的核心部件，其装配质量直接决定装备性能与可靠性。针对控制舱装配过程中存在的质量波动难预警、多环节数据孤岛、异常溯源低效等行业共性难题，以及传统质量控制依赖人工巡检和事后检验的局限性，该文提出一种基于统计过程控制(SPC)的控制舱装配质量自动监测系统。该系统通过融合多源传感器数据采集与自适应SPC分析技术，整合智能异常预警、全链路数据追溯等功能模块，实现装配质量从“事后补救”向“事前预防、事中精准管控”的转变。在某军工企业控制舱装配线的应用验证表明，系统显著提升了装配过程稳定性、装配合格率，并将异常响应时间缩短87.5%、质量追溯时间压缩至10秒内。此外，系统通过模块化设计与自适应分析能力，为军工、航空航天等精密制造领域的质量控制提供了可推广的技术方案。

Abstract:: This paper proposes an automatic monitoring system for control cabin assembly quality based on statistical process control (SPC) to address common industry challenges such as difficult early warning of quality fluctuations, multiple data silos, and inefficient anomaly tracing, as well as the limitations of traditional quality control methods that rely on manual inspection and post-inspection. The core innovation of the system lies in the integration of multi-source sensor data collection and adaptive SPC analysis technology, combined with intelligent anomaly early warning and full-chain data tracing modules. This enables a transformation of assembly quality management from "post-remedy" to "prevention beforehand and precise control during the process." Application validation in a military enterprise’s control cabin assembly line demonstrated that the system significantly improves process stability ,shortens anomaly response time by 87.5%, and compresses quality tracing time to within 10 seconds. The modular design and adaptive analysis capabilities of the system provide a scalable technical solution for quality control in precision manufacturing fields such as military and aerospace industries.

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备注/Memo:: 收稿日期：2025-10-15第一作者：李帅（1988—），男，山东新泰人，本科，高级工程师，研究方向为智能制造。通信作者：何军红（1971—），男，浙江义乌人，博士，高级工程师，研究方向为智能制造。

更新日期/Last Update: 1900-01-01