质量改进 · 数据监控 · SPC分析

超声波焊接数据分析平台

针对线束铜铝超声波焊接工艺，突破设备与互联网之间的屏障，实时采集焊接数据，实现SPC过程监控与质量追溯，从源头拦截缺陷品流出。

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行业痛点

焊接质量只能靠破坏性拉力测试评价，只能做抽样检查，存在缺陷品流出的风险。

焊接设备与互联网隔离，过程数据无法实时获取，质量追溯困难。

工艺参数调整依赖人工经验，缺乏数据支撑，质量一致性差。

通过设备客户端抓取日志，解析焊接记录并上传云端。支持SQLite增量抽取、批量上传、API Key + HMAC-SHA256 签名鉴权。

实现从原材料批次到成品焊点的全链路质量追溯，快速定位问题根源。

实时生成焊后高度控制图，监控制程异常并记录波动趋势，及时预警超出控制限的异常点。

固定阈值 → 分级响应 → 智能诊断三阶段迭代。异常时通过邮件系统向管理员发送报警，并推送可能诱因及参考解决方案。

支持焊接参数变更申请、多级审批流转、版本记录追溯，同步触发消息推送，确保工艺变更可控。

对接氚云、钉钉、宜搭等平台，实现跨系统数据实时互通，消除信息孤岛，提升协作效率。

线束铜铝超声波焊接工艺依靠振动摩擦力融合，焊接结果传统上只能通过破坏性拉力测试评价。本项目突破设备与互联网屏障，实时获取焊接数据，实现过程监控与质量追溯，从源头拦截缺陷品流出。

Python Flask SQLite Pandas Chart.js Bootstrap Nginx

通过设备客户端实时抓取焊接日志，解析焊接记录（高度、宽度、时间、能量等关键参数），经 SQLite 增量抽取后批量上传至云端。支持 API Key + HMAC-SHA256 签名鉴权，确保数据传输安全。

实现从原材料批次到成品焊点的全链路质量追溯。通过数据关联分析快速定位问题根源，为工艺优化提供数据支撑。

实时生成焊后高度控制图（X-bar、R 图等），监控制程异常并记录波动趋势。当数据点超出控制限或出现连续异常模式时，系统自动高亮预警，帮助工程师及时发现制程偏移。

三阶段迭代报警：固定阈值阶段为关键参数设定警戒线；分级响应阶段按异常严重程度划分等级，匹配不同处理流程；智能诊断阶段推送异常诱因及参考解决方案。异常时通过邮件系统实时通知管理员。

支持焊接参数变更申请、多级审批流转、版本记录追溯。变更申请提交后自动触发审批节点，审批通过同步更新参数库并触发消息推送，确保工艺变更全程可控、可追溯。

自动生成日报、周报、月报，支持自定义报表维度与导出格式（Excel/PDF）。提供焊接合格率趋势、设备 OEE、异常分布等多维度分析，帮助管理者快速掌握焊接质量全貌。

对接氚云、钉钉、宜搭等企业平台，实现跨系统数据实时互通。焊接数据、报警记录、参数变更等信息自动同步至各平台，消除信息孤岛，提升跨部门协作效率。

实时监控焊接设备在线状态、运行时长、故障代码等信息。设备离线或异常时自动标记并触发报警，支持设备台账管理与维护周期提醒，保障产线稳定运行。