通过对某变速箱生产厂记录的变速箱壳体加工的SPC数据的分析,发现整个变速箱壳体的生产需要加工两百多道尺寸,为了对变速箱壳体的加工质量进行控制,需要检测大量的加工尺寸来绘制SPC卡,对检测工人来说是一个很大的工作量。其次,传统上所使用的SPC属于滞后控制,只有当加工过程处于异常状态时,上述方法才能起作用,很难满足零废品率的需求。最后,SPC卡只能对单独一道工位的加工尺寸进行控制,不能据此发现各道工位之间潜在的关联影响。本文利用主成分分析对样本矩阵进行降维,提出了一种利用因子得分来进行质量诊断的方法;利用变量聚类提取出变速箱壳体生产过程中的3个关键工位的加工尺寸,将原来进行质量判定需要统计的24个工位的加工尺寸约简为3个,这样就可以简化检测程序并降低了检测工人的工作量;利用关联规则和决策树分析提取了各个工位加工尺寸之间潜在的关联关系,使用这些规则就可以对工位和工件的加工质量进行预判和控制,保证了质量控制的主动性和前瞻性。