近年来,随着全球汽车销量的逐年增长和汽车工业的高速发展,市场对汽车保险杠需求愈发旺盛,对其质量提出了更高的要求。产品质量作为企业在市场中立足的根本,其质量的优劣关乎企业的发展命运,这使得越来越多的制造业企业纷纷由产量型向质量型转变。如何有效的管理和利用生产过程中积累的大量生产数据,并转化成有用的信息控制产品质量,是当前制造业企业亟需解决的问题。传统质量控制多采用控制图的方式,属于事后控制,不仅会造成人力、物力等各种资源的浪费,还使得某些损害无法补偿。另一方面,随着信息技术的高速发展,制造业中越来越多的生产、设备和过程数据未充分利用,也缺乏一个系统的模型探测数据背后的生产规律。因此,以B公司为研究对象,将数据驱动的方式应用到保险杠质量控制中,有效利用注塑生产过程中的真实数据,并从数据中获取到关键的质量信息反馈于生产过程,进而提高产品质量,降低生产成本。保险杠生产包括注塑、喷涂和装配三大环节,其中注塑环节作为保险杠生产的第一道工序,工艺要求更严格、更专业。利用B公司注塑车间2021年1-3月的实际生产数据,运用统计分析方法和CART决策树算法对保险杠注塑质量进行控制。首先对B公司保险杠质量现状及存在的问题进行深入研究;其次运用统计分析方法将保险杠注塑质量与班次、注塑机台、物料、机台直接人工人数和原料等五个变量进行差异性分析,结果表明五个变量均会影响保险杠的注塑质量;并采用CART决策树算法识别影响保险杠注塑质量的关键因素,在班次、注塑机台、物料、机台直接人工人数和原料五个因素中,物料和注塑机台是影响保险杠注塑质量最关键的两个因素,明确了保险杠在注塑环节的改进方向;最后,给出了保险杠注塑质量控制的建议。研究工作对B公司保险杠注塑质量的控制具有较强的现实指导意义,同时对公司后续生产或者其他类似的制造业企业也具有一定的参考价值。该论文有图13幅,表43个,参考文献59篇。