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快速消費品（簡稱快消品）是指使用時間短，更換頻次高，擁有廣泛的客戶群體，容易獲得的產品。我國作為全球快消品消費第一大國，2017年全年，社會消費品零售總額達到366262億元，比上年增長10.2%。與此同時，我國消費者對于快消品的安全性、質量、定制化的功能、體驗要求也日趨提高。將工業大數據及其相關技術應用到快消品生產中，借助其強大的大數據分析能力、結合全面質量管理思想的算法模型，可以從根本上提高產品質量、降低生產企業的質量控制成本。

快消品在生產過程中通常具有以下特點：

1、產品質量控制主要依賴于過程質量檢驗；

2、質量檢驗需要企業投入大量資源，尤其是食品、飲料等行業；

3、過程質量檢驗設備自動化程度高，但質量數據多采用人工統計；

4、 過程質量檢驗數據應用單一，主要用于質量事故報警，數據分析價值沒有得到挖掘。

統計過程控制（Statistical Process Control，簡稱 SPC）是一種通過收集過程數據，使用統計技術將數據轉換為過程狀態信息，從而進行過程狀態的確認、糾正和改進的方案。它起源于美國的質量管理專家休哈特在 1924 年提出的理論。在過去，企業使用SPC方法多通過員工人工抄寫數據、繪圖、描點及統計軟件獲得偶然波動和異常波動，進而對生產過程中的異常波動進行糾正、改進。由于人工進行SPC質量控制受到數據處理能力、分析準確性等因素的限制，無法找到過程變異的根本原因。所以，SPC質量控制方法在快消品生產中無法獲得廣泛應用。

實例圖：企業通過人工記錄點鏈對產品質量一致性進行控制

CloudIn云英通過深入調研多家一線快消品集團，憑借其在大數據及云計算方面的既有優勢，在云英工業大數據應用平臺上開發出專門針對快消品行業的質量檢驗統計過程控制應用。該應用可過濾偶然波動，直接對生產中的質量異常波動進行報警，幫助企業在質量控制方面由事后檢驗轉變為過程預警，從而全面提高產品在快消品行業的激烈競爭中的生存能力。