等到看见问题，损失已经发生
2024年中下旬，在与某供应商进行合作交流时，他们提出了一个尖锐问题：
“我们也在做SPC预警，为什么你们能预警到来料异物问题，我们却没发现？”
这背后是传统质量管控的典型困境：
- 发现滞后：传统 SPC 依赖人工定时查图，发现异常往往滞后于生产过程，错过最佳干预窗口；
- 分析缓慢：工程师需从人、机、料、法、环等多渠道手动拉取数据、比对分析，耗时往往长达两周，异常期间产线风险持续存在；
- 依赖经验：靠资深专家经验设定控制线，算法难自适应工况变化，准确率低且调优周期长，新人接手成本极高。
连山TAA趋势预警：主动发现，先手解决
在传统模式下，质量管控总是慢半拍——等报警、等检验、等人来分析。连山TAA趋势预警则为产线装上了一双“会思考的眼睛”，让异常在萌芽阶段就被发现，并快速定位原因、持续自我优化。
 |
1. 实时感知，主动预警
通过 OpenAPI 接入 MES 与 IoT 实时数据流，全面覆盖人、机、料、法、环各环节。工具箱内置八大判异规则、CPK指标计算与多种深度学习算法。
无论是常规波动还是复杂的非线性异常，这套混合模型策略都能在秒级捕捉。并推送到一线人员，实现从“人工日常巡检”到“全天候自动侦测”的跃迁。
2. 自动归因，不走弯路
一旦触发预警，系统立即调用 AI 多因子归因模型，协同分析海量历史与实时数据——涵盖设备状态、物料批次、环境条件、工艺参数等维度。
几分钟内就能锁定最可能的异常来源，并推荐具体检查和改进方向，把原本需要两周的人工排查压缩成“即刻定位”，彻底改变依赖人工“抽丝剥茧”的排查模式。
3. 自我进化，越用越精
连山TAA不是死板的监控程序。AI-Pipeline的设计让系统使用的频率越高，积累的数据越多，其识别精准度和归因能力就越强，真正实现了“产线在运转，大脑在进化”。
根据海量历史数据（月均处理1.3亿条）和持续的异常波动，AI-Pipeline自动计算和更新控制线。这意味着控制线不再是静态的“死线”，而是能够实时识别并适应产线变化（如设备性能衰减、季节温湿度影响、新物料特性）的“活线”，确保模型始终灵敏、准确，预警及时可靠。
同时，AI教练提供一套“监控 -> 预警 -> 归因 -> 反馈 -> 迭代” 完整的智能闭环。一线人员的每一次处理反馈（误报确认、措施记录）都会成为新训练样本，推动算法持续迭代，让预警更精准、归因更智慧。
 |
看得见的提升
- 预警更准：动态控制线自适应产线变化，预警准确率提升 70%+，大幅减少漏报和误报。
- 效率飞跃：根因分析由 2 周缩短至分钟级；新人工程师 4 个月即可管理 3,400+ 工艺点（传统仅 13 个）。
- 显著降本：提前发现并阻断质量风险，年节省成本超百万元。
- 知识沉淀：将专家经验模型化、自动迭代，形成可持续优化的企业质量资产。