· 实时采集与计算：自动接入在线量仪、气动量仪、三坐标等设备，实时监控冲压件关键尺寸（如孔径、翻边高度、料厚）。自动计算Cpk/Ppk/Cmk，并按零件/批次/模具/班次分层展示。

· 多规则超差预警：不仅看超差，还支持Western Electric规则、Nelson规则，检测趋势、链、周期波动等异常模式（如连续7点上升）。

· 预测式报警：基于历史SPC数据训练模型，在Cpk即将低于目标值前（例如1.33→1.20趋势）提前预警，避免不合格品批量产生。

· 报警抑制与上下文识别：新模具试产、换班、材料批次变更时，自动调整报警阈值或标记为待确认状态，减少无效报警。

· 多缺陷类型检测：基于深度学习视觉系统，自动识别：

· 高准确率 + 低误报：在典型冲压件中准确率≥95%，误报率<3%。支持难例增量学习（现场人工标注误报/漏报图片后模型在线更新）。

· 缺陷热力图与位置追踪：输出缺陷在零件上的具体位置分布（如某模具第3个型腔开裂高发），辅助定位工装/模具问题。

· 实时联动处置：连续出现3件相同缺陷 → 自动触发产线暂停并推送报警至现场看板/班组长手机。

· 多维关联分析：将质量数据（OK/NG、尺寸偏差、缺陷类型）与实时工艺参数关联，包括：

· 可疑原因自动提示：当出现异常批次时，AI自动计算各工艺参数与缺陷的相关系数，输出最可能的3条原因（如：润滑量<设定值15% + 压力波动>5% → 开裂风险高）。

· 根因定位辅助：支持"同类缺陷+同类零件+同类模具"的多维度下钻，自动生成根因假设与验证路径建议（如：建议检查模具第3冲次间隙）。

· 自动生成不良TOP3/TOP5：每班/每日/每周自动统计不良类型、发生工位、缺陷位置，生成柏拉图（Pareto）和趋势图。

· 多维度分层：可按班次、模具腔号、原材料批次、操作工、设备状态等自动切分，发现隐藏的"不良集中点"。

· 责任班组智能推送：系统根据不良类型自动判断责任方：

· 闭环追踪：推送后持续监控该不良类型的趋势，若24小时内未改善则自动升级至质量经理。

· 基于冲次与工况的预测性维护：不仅按累计冲次（如10万次）触发提醒，还结合：

· 维护任务自动生成：触发预警时，自动在MES/EAM中创建模具保养工单，并推荐检查项（如：刃口磨损、导向间隙、弹簧疲劳）。

· 模具寿命预测：基于历史模具失效记录 + 当前工况，预测剩余可用冲次，指导备模计划。

· 异常响应助手：当触发SPC或视觉报警时，AI自动弹出"该异常历史上最常见的3种处置措施与效果"，例如：

· 处置效果反馈闭环：记录班组长/工程师采取的处置措施及其后的质量变化，持续优化推荐逻辑。

· 经验教训自动沉淀：将处置有效的高置信案例自动写入FMEA与控制计划知识库，用于新项目质量策划（回馈上一Agent）。

· 第一阶段（基础监控）
实施SPC实时监控 + 离线或半自动视觉终检，先实现超差报警与不良TOP统计，针对1-2条关键线试点。

· 第二阶段（智能分析）
接入工艺参数（PLC/Opc），实现参数-质量关联分析，并上线模具冲次预警，减少非计划停机。

· 第三阶段（闭环自治）
实现视觉在线全检 → 自动停线 → 异常处置知识库 → 经验反哺FMEA/CP的全闭环，同时连接上一Agent（项目开发质量Agent）形成"策划→执行→反馈→优化"的质量数字主线。

· 数据闭环：过程质量控制中发现的真实失效模式与有效处置措施，自动反哺给FMEA知识库，用于后续新项目FMEA推荐。

· 控制计划验证：过程质量控制中SPC能力不足、控制频率不合理等问题，自动反馈到控制计划优化建议中。

· 检具改善：在线视觉与量仪检出的测量不稳定点，可回推至检具设计建议，改进检具方案。