现代社会,汽车已经成为生活中不可或缺的工具,汽车使用的安全性也受到广泛关注,汽车传动系统中离合器作为控制动力传递的起步元件,直接关系到汽车的行驶安全问题,要求的质量水平也日渐提升。因而,如何提升离合器的生产质量,延长离合器使用寿命,是汽车企业关注的重点。统计过程控制作为企业实施全面质量管理的重要方法,在制造业得到广泛运用。控制图作为SPC的核心工具,能够直观的反映生产过程的状态,控制图模式的识别更是有助于识别生产过程状态,及时发现异常。与机器学习相结合的控制图模式识别方法,提高了控制图识别异常的敏锐度,完成对生产过程中质量异常的预警并提出原因分析和解决措施。本文将统计过程控制与机器学习相结合,建立基于机器学习的控制图模式识别模型,提高对控制限内控制图模式的有效识别。本文首先分析了统计过程控制及其关键工具在控制图应用过程中存在的缺陷,针对控制图控制限内模式识别不充分的问题,提出了基于随机森林的控制图模式识别模型,通过搭建随机森林的基本框架,利用网格搜索法进行参数优化,建立基于随机森林算法流程和控制图模式识别模型以识别影响过程失控的系统性因素;其次以汽车离合器为例,将随机森林算法应用到离合器制造过程的控制图识别中,通过提取关键特殊特性相关数据,建立了基于随机森林的离合器装配线控制图模式识别模型,并与支持向量机、逻辑回归等机器学习方法相比较,验证随机森林模型对控制图模式识别的可行性和有效性;最后以某离合器公司生产制造过程为应用场景,结合生产过程质量控制需求,设计开发面向离合器生产过程的质量控制系统,将该系统进行实际应用测试,测试结果显示,该系统可以实现对离合器生产过程质量的有效控制,对提高离合器装配质量有一定的意义。