质量信息系统 (Quality Information System, QIS)

基于 AIAG/VDA 标准的制造业全流程质量管理平台

面向质量部的一站式质量管理解决方案 | 支持 IATF 16949 / ISO/TS 16949 国际标准

📋 项目简介

质量信息系统（QIS） 是一款面向制造业质量部的综合质量管理平台，严格遵循 AIAG/VDA/ISO/TS 16949 国际标准开发。系统集成了 SPC 统计过程控制、MSA 测量系统分析、控制计划、OCAP 异常应对、过程能力分析等核心质量工具，覆盖从新产品导入到量产监控的全流程质量管理。

系统规模

维度	规模
数据库表	23 张
API 接口	100+ 个 RESTful 端点
前端页面	24 个功能组件 (29 个路由)
控制图类型	12 种 (Xbar-R, Xbar-s, I-MR, P, C, U, np 等)
能力指数	6 维 (Cp, Cpk, Pp, Ppk, Cm, Cmk)

目标用户

质量经理 (QM) — 战略决策与体系管理
质量工程师 (QE) — 技术支持与问题解决
过程工程师 (PE) — 过程控制与持续改进
质量检验员 (QI) — 数据采集与日常监控
SPC 分析师 — 统计分析与报告输出
MSA 专员 — 测量系统评估

适用行业

🚗 汽车零部件制造（IATF 16949）
💻 电子组装行业
🏥 医疗器械生产
✈️ 航空航天配套
⚙️ 精密机械加工

🏗️ 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     前端 (Vue 3 + TypeScript)                │
│                                                             │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐      │
│  │ 数据采集   │ │ SPC 监控  │ │ 能力分析  │ │ MSA 研究  │      │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘      │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐      │
│  │ 控制计划   │ │ OCAP    │ │ AI 检测  │ │ 报告导出  │      │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘      │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                          │ RESTful API (FastAPI)
┌─────────────────────────▼───────────────────────────────────┐
│                    后端 (Python + FastAPI)                    │
│                                                             │
│  ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│  │ 控制图引擎     │ │ 能力计算引擎  │ │ MSA 分析引擎         │ │
│  │ (ccharts库)   │ │ (scipy/numpy)│ │ (Gage R&R)          │ │
│  └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │
│  ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│  │ 报告生成引擎   │ │ AI 检测引擎  │ │ 业务逻辑层            │ │
│  │ (Jinja2)     │ │(YOLOv8/PyTorch)│ │ (Services)          │ │
│  └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────────────┘ │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                          │ SQLAlchemy ORM
┌─────────────────────────▼───────────────────────────────────┐
│                      数据库 (SQLite)                         │
│                                                             │
│  产线管理 | 测量数据 | 计数数据 | 控制图配置 | 抽样方案     │
│  能力分析 | 控制计划 | OCAP 异常 | MSA 研究 | 用户权限     │
│  AI 检测 | 邮件通知 | ... (共23张核心业务表)               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

🔧 核心功能模块

3.1 生产线管理 (Production Line Management)

系统的核心组织单元，所有质量活动均围绕产线展开。每条产线可配置独立的数据类型、控制图类型、抽样方案及 AI 检测模型。

创建/编辑/删除生产线
配置数据采集方式（计量型 measurement / 计数型 attribute）
关联 YOLOv8 AI 缺陷检测模型
产线状态管理（active/inactive）

3.2 控制计划 (Control Plan)

基于 AIAG APQP 标准格式的控制计划管理，是连接 PFMEA 与 SPC 监控的关键桥梁。

符合 AIAG APQP 控制计划模板格式
特殊特性分类标识（CC 关键特性 / SC 安全特性）
控制方法与反应计划关联 OCAP
版本管理与审批流程（草稿 → 审核 → 发布 → 归档）
支持导出 Excel / HTML / PDF 格式

3.3 测量系统分析 (MSA)

基于 AIAG MSA 第4版 标准的测量系统分析工具，确保测量数据的质量和可靠性。

Gage R&R 研究：X-bar/R 法和 ANOVA 法
偏倚研究：测量系统准确度评估
线性研究：量程内偏倚变化分析
稳定性研究：随时间变化的测量漂移检测
AIAG 接受标准判定：%GRR <10% 优秀 / <30% 可接受 / ≥30% 不可接受
NDC（可区分类别数）评估：ndc ≥ 5 为可接受

3.4 SPC 统计过程控制

基于 ccharts 专业统计库构建的 SPC 引擎，支持完整的控制图类型体系和 Western Electric 判异准则。

支持的控制图类型：

类型	控制图	适用场景
计量型	Xbar-R（均值-极差）	子组样本量 2-10
计量型	Xbar-s（均值-标准差）	子组样本量 >10
计量型	I-MR（单值-移动极差）	单件生产/样本量=1
计量型	Median-R（中位数-极差）	异常值较多场景
计数型	P 图（不合格率）	样本量不固定
计数型	np 图（不合格数）	样本量固定
计数型	C 图（缺陷数）	样本量固定
计数型	U 图（单位缺陷数）	样本量不固定
高级	EWMA（指数加权移动平均）	检测小偏移
高级	CUSUM（累积和）	检测持续偏移

Western Electric 8 大判异准则：

1点超出3σ控制线
连续9点在中心线同侧
连续6点递增或递减
连续14点相邻点上下交替
连续3点中2点在2σ外
连续5点中4点在1σ外
连续15点在1σ内（层内变异过小）
连续8点在中心线两侧但无1点在1σ内

3.5 过程能力分析 (Capability Analysis)

六维过程能力指数评估，支持正态/偏态/混合分布拟合。

指数	含义	评价标准
Cp	过程潜在能力	≥1.33 合格
Cpk	过程实际能力	≥1.33 合格，≥1.67 优秀
Pp	过程性能	≥1.33 合格
Ppk	过程实际性能	≥1.33 合格
Cm	机器能力	≥1.67 合格
Cmk	机器实际能力	≥1.67 合格

正态性检验（Shapiro-Wilk 检验）
直方图 + 正态/偏态/混合分布拟合曲线
运行图（时间序列趋势分析）
能力仪表盘可视化

3.6 异常应对计划 (OCAP - Out of Control Action Plan)

完整的四阶段闭环异常管理流程，确保失控信号得到及时有效的处理。

信号触发 → 围堵行动 → 根本原因分析 → 纠正措施 → 效果验证 → 关闭

围堵阶段：隔离可疑产品，防止不良流出
调查阶段：根本原因分析（5Why 分析法 / 鱼骨图）
纠正阶段：制定永久性纠正措施，指派责任人
验证阶段：确认措施有效性，更新控制计划

3.7 AI 缺陷检测

基于 YOLOv8 深度学习模型的实时缺陷检测功能。

支持多种图片格式（JPG/PNG/TIF/BMP）
批量检测与单张检测
缺陷自动标注与可视化
检测结果自动入库与统计
每条产线可绑定独立检测模型

3.8 报告导出

符合 AIAG-VDA SPC 手册 标准的报告生成功能。

控制计划报告：AIAG 标准格式（Excel/HTML/PDF）
SPC 能力分析报告：正态/偏态/混合分布三种模板
OCAP 响应报告：完整的异常处理时间线
MSA 分析报告：GR&R 结果与方差分量
过程能力报告：六维指数 + 直方图 + 概率图

🔄 业务流程

新产品导入流程 (APQP)

创建产线 → MSA测量系统分析 → 制定控制计划 → 过程能力研究 → 量产SPC监控
   │              │                  │               │              │
   ▼              ▼                  ▼               ▼              ▼
 配置参数     GR&R≤30%?        APQP格式编制     Pp/Ppk≥1.67?    日常监控
 数据类型     ↓否→改进         特殊特性识别      ↓否→改进       异常→OCAP
 绑定模型     ↓是→通过         关联反应计划      ↓是→通过       报告生成

日常质量监控流程

1. 检验员录入检测数据（计量型/计数型）
2. 系统自动更新控制图并检测异常
3. 如发现异常 → 自动触发报警邮件 + 创建OCAP
4. 质量工程师执行围堵行动（隔离可疑产品）
5. 进行根本原因分析（5Why/鱼骨图）
6. 制定纠正措施并跟踪验证
7. 生成响应报告并存档

PDCA 持续改进循环

Plan(计划) → Do(执行) → Check(检查) → Act(改进)
    │            │            │            │
    ▼            ▼            ▼            ▼
 识别改进机会  实施纠正措施  验证措施效果  标准化与推广
 制定改进计划  执行OCAP步骤  SPC监控确认  更新控制计划

👥 质量部组织架构

组织结构

                    ┌─────────────┐
                    │  质量经理(QM) │
                    └──────┬──────┘
           ┌───────────────┼───────────────┐
           ▼               ▼               ▼
    ┌──────────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐
    │  技术支持组    │ │ 过程控制组 │ │  数据分析组   │
    │              │ │          │ │              │
    │ • QE         │ │ • PE     │ │ • SPC分析师  │
    │ • MSA专员    │ │ • QI     │ │              │
    └──────────────┘ └──────────┘ └──────────────┘

岗位职责矩阵

岗位	主要职责	系统权限	关键操作
QM 质量经理	体系管理、审批决策、管理评审	全部查看 + 审批	审批控制计划、评审OCAP、导出报告
QE 质量工程师	技术支持、异常处理、根因分析	查看 + 录入 + 导出	执行OCAP、根因分析、纠正措施
PE 过程工程师	过程控制、控制计划、持续改进	查看 + 录入 + 编辑	编制控制计划、发起能力研究
QI 质量检验员	数据采集、日常监控、产品检验	查看 + 录入	录入检测数据、查看控制图
SPC 分析师	统计分析、报告输出、趋势预测	查看 + 分析 + 导出	控制图分析、能力计算、报告生成
MSA 专员	测量系统评估、GR&R研究	查看 + 录入 + 分析	发起MSA研究、录入数据、判定结果

权限分配

功能模块	QM	QE	PE	QI	SPC	MSA
生产线管理	👁✏🗑	👁✏	👁✏	👁	👁	👁
控制计划	👁✏📋	👁✏	👁✏	👁	👁📤	👁
MSA研究	👁📋	👁	👁	👁	👁	👁✏📋
数据采集	👁	👁	👁	👁✏	👁	👁✏
SPC监控	👁	👁	👁	👁	👁✏📤	👁
能力分析	👁📋	👁	👁✏	👁	👁✏📤	👁
OCAP	👁📋	👁✏📋	👁✏	👁	👁📤	👁
报告导出	👁📤	👁📤	👁📤	👁	👁📤	👁📤

👁 查看 | ✏ 录入/编辑 | 📋 审批 | 📤 导出 | 🗑 删除

🚀 快速开始

环境要求

依赖	版本要求	用途
Python	≥ 3.11	后端运行环境
Node.js	≥ 18.0	前端构建工具
npm	≥ 8.0	前端包管理

后端安装与运行

cd back_end

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量（如需AI检测功能）
# 在 .env 文件中添加：DEEPSEEK_API_KEY=xxxxxxx

# 启动后端服务
python main.py

后端服务将在 http://localhost:5000 上运行。 API 文档地址：http://localhost:5000/docs

前端安装与运行

cd front_end

# 安装前端依赖
npm install

# 启动开发服务
npm run dev

前端服务将在 http://localhost:5173 上运行。

生产部署

# 构建前端
cd front_end
npm run build

# 部署后端
cd back_end
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker -b 0.0.0.0:5000 app.main:app

💻 技术栈

后端技术栈

技术	版本	用途
FastAPI	0.100+	高性能 Web 框架
SQLAlchemy	2.0	ORM 数据库管理
Pydantic	2.0	数据验证与序列化
Uvicorn	0.23+	ASGI 服务器
PyTorch	2.0+	深度学习框架
YOLOv8	8.0+	目标检测模型
ccharts	-	SPC 控制图计算库
scipy/numpy	-	科学计算与统计分析
Jinja2	3.0+	HTML 报告模板引擎
SQLite	-	轻量级数据库
OpenCV	4.x	图像处理

前端技术栈

技术	版本	用途
Vue 3	^3.4	渐进式 JavaScript 框架
TypeScript	^5.3	类型安全
Vite	^5.0	下一代构建工具
Pinia	^2.1	Vue 3 状态管理
Vue Router	^4.2	路由管理（29个路由）
Element Plus	^2.5	Vue 3 UI 组件库
ECharts	^5.5	数据可视化图表库
Axios	^1.6	HTTP 客户端

📂 项目结构

flask+vue/
├── back_end/                        # ★ 后端服务 (FastAPI)
│   ├── main.py                      # FastAPI 入口文件
│   ├── app/
│   │   ├── main.py                  # FastAPI 应用配置
│   │   ├── config.py                # 配置管理
│   │   ├── database.py              # 数据库连接与会话管理
│   │   ├── models/                  # ★ 数据模型层 (23张表)
│   │   │   └── models.py            # 所有 SQLAlchemy ORM 模型定义
│   │   ├── routers/                 # API 路由层 (100+端点)
│   │   │   └── api.py               # RESTful API 端点定义
│   │   ├── schemas/                 # Pydantic 数据校验模型
│   │   │   └── schemas.py           # 请求/响应数据结构定义
│   │   └── services/                # ★ 核心业务逻辑层
│   │       ├── control_chart_service.py  # SPC控制图计算引擎
│   │       ├── capability_service.py     # 过程能力分析引擎
│   │       ├── msa_service.py            # MSA测量系统分析引擎
│   │       ├── detection_service.py      # AI缺陷检测服务
│   │       ├── report_service.py         # Excel报告导出
│   │       ├── report_service_new.py     # HTML报告导出
│   │       ├── chart_generator.py        # 图表生成服务
│   │       ├── email_service.py          # 邮件报警服务
│   │       └── auth_service.py           # 用户认证服务
│   ├── templates/reports/           # ★ 报告模板 (Jinja2)
│   │   ├── control_plan_report.html      # 控制计划报告
│   │   ├── spc_normal_distribution.html  # SPC正态分布报告
│   │   ├── spc_skewed_distribution.html  # SPC偏态分布报告
│   │   ├── spc_mixed_distribution.html   # SPC混合分布报告
│   │   └── ocap_response_report.html     # OCAP响应报告
│   ├── static/results/              # 检测结果存储目录
│   └── requirements.txt             # Python 依赖清单
│
├── ccharts/                         # ★ SPC 专业控制图算法库
│   ├── ccharts.py                   # 主模块（统一接口）
│   ├── xbar_rbar.py                 # Xbar-R 控制图
│   ├── xbar_sbar.py                 # Xbar-s 控制图
│   ├── imr.py / imrx.py / imrmr.py # I-MR 系列控制图
│   ├── p.py / u.py / c.py / np.py  # 计数型控制图
│   ├── ewma.py / cusum.py          # 高级控制图
│   └── tables.py                    # SPC 统计查表数据
│
├── front_end/                       # ★ 前端应用 (Vue 3)
│   ├── src/
│   │   ├── views/                   # ★ 页面组件 (24个)
│   │   │   ├── HomeView.vue             # 首页仪表盘
│   │   │   ├── ProductionLines.vue      # 产线列表
│   │   │   ├── ProductionLineDashboard.vue  # 产线仪表盘
│   │   │   ├── LineDataCollection.vue   # 数据采集
│   │   │   ├── LineControlChart.vue     # SPC控制图
│   │   │   ├── CapabilityAnalysis.vue   # 能力分析
│   │   │   ├── CapabilityAnalysisDetail.vue  # 能力分析详情
│   │   │   ├── ControlPlanList.vue      # 控制计划列表
│   │   │   ├── ControlPlanForm.vue      # 控制计划编制
│   │   │   ├── ControlPlanDetail.vue    # 控制计划详情
│   │   │   ├── MSAStudyList.vue         # MSA研究列表
│   │   │   ├── MSAStudyForm.vue         # MSA研究创建
│   │   │   ├── MSAStudyDetail.vue       # MSA研究详情
│   │   │   ├── OCAPList.vue             # OCAP列表
│   │   │   ├── OCAPForm.vue             # OCAP创建
│   │   │   ├── OCAPDetail.vue           # OCAP详情与执行
│   │   │   └── DetectByImg.vue          # AI图像检测
│   │   ├── components/              # 公共组件
│   │   │   ├── Menu.vue                 # 导航菜单
│   │   │   └── charts/                  # 图表组件
│   │   │       ├── CapabilityGauge.vue  # 能力仪表盘
│   │   │       ├── HistogramChart.vue   # 直方图
│   │   │       └── RunChart.vue         # 运行图
│   │   ├── api/                     # API 接口封装
│   │   ├── router/                  # Vue Router 配置
│   │   ├── stores/                  # Pinia 状态管理
│   │   ├── types/                   # TypeScript 类型定义
│   │   └── utils/                   # 工具函数
│   ├── vite.config.ts               # Vite 配置
│   └── package.json                 # 前端依赖清单
│
├── daily/                           # 开发日志
├── fig/                             # 参考图片
├── LICENSE                          # GNU GPL v3 许可证
└── README.md                        # 本文件

📡 主要 API 端点

生产线管理

方法	路径	描述
GET	/api/production-lines	获取产线列表
POST	/api/production-lines	创建产线
GET	/api/production-lines/{id}	获取产线详情
PUT	/api/production-lines/{id}	更新产线
DELETE	/api/production-lines/{id}	删除产线

控制计划

方法	路径	描述
GET	/api/control-plans	获取控制计划列表
POST	/api/control-plans	创建控制计划
GET	/api/control-plans/{id}	获取控制计划详情
PUT	/api/control-plans/{id}	更新控制计划
POST	/api/control-plans/{id}/items	添加控制计划项
GET	/api/control-plans/{id}/export/excel	导出Excel
GET	/api/control-plans/{id}/export/html	导出HTML

MSA 测量系统分析

方法	路径	描述
GET	/api/msa-studies	获取MSA研究列表
POST	/api/msa-studies	创建MSA研究
GET	/api/msa-studies/{id}	获取研究详情
POST	/api/msa-studies/{id}/calculate	计算GR&R结果
GET	/api/msa-studies/{id}/result	获取分析结果

过程能力分析

方法	路径	描述
GET	/api/capability-analyses	获取能力分析列表
POST	/api/capability-analyses	创建能力分析
POST	/api/capability-analyses/calculate	计算能力指数
GET	/api/capability-analyses/{id}	获取分析详情
GET	/api/capability-analyses/{id}/export/html	导出HTML报告

OCAP 异常应对

方法	路径	描述
GET	/api/ocaps	获取OCAP列表
POST	/api/ocaps	创建OCAP
GET	/api/ocaps/{id}	获取OCAP详情
POST	/api/ocaps/{id}/signals	触发失控信号
POST	/api/ocaps/{id}/execute	执行OCAP步骤
POST	/api/ocaps/{id}/root-cause	提交根本原因分析
POST	/api/ocaps/{id}/corrective-actions	添加纠正措施
GET	/api/ocaps/{id}/export/excel	导出Excel
GET	/api/ocaps/{id}/export/html	导出HTML报告

数据采集与控制图

方法	路径	描述
POST	/api/measurement-data	录入计量型数据
POST	/api/attribute-data	录入计数型数据
GET	/api/production-lines/{id}/data	获取产线数据历史
GET	/api/control-chart-configs	获取控制图配置
POST	/api/control-chart-configs	创建控制图配置
GET	/api/control-chart-data	获取控制图数据

AI 缺陷检测

方法	路径	描述
POST	/api/detectByImg	单张图片检测
POST	/api/images/batch-detect	批量图片检测
GET	/api/images	获取检测历史记录
GET	/api/images/{id}	获取单条检测记录

📜 开源许可证

本项目采用 GNU General Public License v3.0 许可证开源。详见 LICENSE 文件。

🙏 致谢

AIAG (Automotive Industry Action Group) — APQP/PPAP/SPC/MSA/FMEA 参考手册
VDA (Verband der Automobilindustrie) — 德国汽车工业协会质量管理标准
ISO/TS 16949 / IATF 16949 — 国际汽车行业质量管理体系标准
ccharts 社区 — Python SPC 控制图计算库
Ultralytics — YOLOv8 深度学习框架
Element Plus & ECharts — 优秀的前端 UI 与可视化库

质量信息系统 (QIS)
让质量管理更智能 · 让数据驱动决策
Empowering Quality Management with Intelligence & Data

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 29 Commits
back_end		back_end
ccharts		ccharts
daily		daily
fig		fig
front_end		front_end
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md

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质量信息系统 (Quality Information System, QIS)

基于 AIAG/VDA 标准的制造业全流程质量管理平台

📋 项目简介

系统规模

目标用户

适用行业

🏗️ 系统架构

🔧 核心功能模块

3.1 生产线管理 (Production Line Management)

3.2 控制计划 (Control Plan)

3.3 测量系统分析 (MSA)

3.4 SPC 统计过程控制

3.5 过程能力分析 (Capability Analysis)

3.6 异常应对计划 (OCAP - Out of Control Action Plan)

3.7 AI 缺陷检测

3.8 报告导出

🔄 业务流程

新产品导入流程 (APQP)

日常质量监控流程

PDCA 持续改进循环

👥 质量部组织架构

组织结构

岗位职责矩阵

权限分配

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📂 项目结构

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生产线管理

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MSA 测量系统分析

过程能力分析

OCAP 异常应对

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