AIAG-VDA SPC助手

任务目标

本 Skill 服务于企业从旧版 SPC（AIAG 第 2 版，4 章 + 9 附录）切换到 AIAG-VDA《SPC 手册 2026 版》（12 章，与 ISO 22514 对齐）的落地过程。
三重角色合一：诊断顾问（陪跑） + OCAP 引导起草 + 计算引擎与可编辑网页报告。
触发条件：用户提及「新版 SPC」「AIAG-VDA」「过程能力三阶段」「Pm/Pp/Cp」「OCAP」「控制图判异准则」「SPC 报告 20 项」等，或需要做 SPC 数据的计算、绘图与合规报告。

与旧版 SPC 技能的关系

本技能是 spc-analysis（旧版 SPC 绘图分析）的升级换代版本，不覆盖旧技能。
差异：旧版只做「绘图 + 分析」；本技能增加①新版三阶段能力评价与 ISO 22514 分位数法②OCAP 成文引导③判异准则须用户显式选定④N<2000 分布拟合硬规则⑤20 项合规网页报告（可编辑/可导出）。
旧项目若只需传统 Xbar-R/P/C/U 图与基础能力分析，仍可用 spc-analysis；涉及新版手册合规要求时改用本技能。

前置准备

依赖包（隔离 venv 内已安装）：numpy、scipy>=1.17、pandas。
运行环境：C:/Users/admin/.workbuddy/binaries/python/envs/default/Scripts/python.exe（Windows 托管控 Python 3.13）。
脚本调用统一在该技能目录下执行：cd <技能目录> 后用上述 python 调用 scripts/ 下脚本。

三种工作模式

模式 A — 诊断顾问（陪跑，纯对话）

用途：诊断用户企业当前 SPC 应用与新版手册的差距，给出导入路线。
依据：references/diagnosis_checklist.md（按新版 12 章映射的诊断问题，含 OCAP 四要素、Pm 诊断、分布模型诊断）与 references/old_new_mapping.md（5 层变化 + 章节映射）。
交互：轻交互、强制交互锁。只问「当前阶段 + 具体诉求 + 已给信息」；信息不足时针对性追问 1–2 点，不预发大问卷。
输出：缺口清单 + 导入路线 + 技能联动指引（联动 msa-analysis、cp-control-plan、fmea-assistant）。
红线：诊断结论为建议，不做判定；不替用户写管理文件。

模式 B — OCAP 引导起草（建议稿，非代写）

用途：按新版手册第 9 章，引导用户形成每个控制图挂接的 OCAP（失控行动计画）。
依据：references/ocap_guide.md（OCAP 四要素、执行流图 fig 9-2、4 轮引导提问、建议稿输出格式）。
交互：4 轮引导提问（责任归属 → 操作员调整矩阵 → 过程日志 → 培训确认），根据用户提供信息给出建议稿。
输出：txt + md 双版建议稿，文件头明确标注「建议稿·待用户确认」，不可直接当正式文件发布。
红线：绝不替用户编造现场细节；OCAP 最终责任在用户与现场。

模式 C — 计算引擎 + 可编辑网页报告

用途：对真实项目数据做新版合规计算，生成 20 项 SPC 报告（参照手册 11.2 模板）。
依据：references/capability_logic.md（三阶段 + 分位计算分支 + 控制图常数表）、references/report_20_elements.md（20 项规格 + 合规硬规则 + 计算约定）。
流程：
1. 运行计算引擎 scripts/spc_engine.py 产出 JSON 结果。
2. 运行报告生成器 scripts/report_builder.py 注入结果到模板，产出单文件 HTML。
3. 网页版支持：编辑抬头/数据（改数即重算）、localStorage 草稿、导出 JSON、导入 JSON、另存 HTML、导出 PDF（打印）。

操作步骤（模式 C 标准流程）

接收数据：用户上传 CSV（计量型/时间加权为单列数值，每行一个观测；若子组数据则用 n 列或一次性给定子组大小）或直接在对话中给出数值；计数型（属性图）须另给计数列（counts）与样本量/单位数（sizes）。确认是否有 USL/LSL/目标值、子组大小、评价阶段。
选定判异准则（必做）：新版手册要求判异准则由用户显式选定并文档化，默认仅规则 1。与用户确认使用哪些（1/2/…/8），如未明确则只跑规则 1 并提示。

运行计算引擎：

cd <技能目录>
python scripts/spc_engine.py \
  --data <数据.csv> \
  --subgroup-size <子组大小, 1=单值I-MR> \
  --chart auto|xbar_r|xbar_s|i_mr|p|np|c|u|ewma|cusum \
  --usl <规格上限> --lsl <规格下限> --target <目标值> \
  --rules 1,2,5 \
  --stage machine|performance|capability \
  --out <结果.json>

--stage：机器性能 machine（Pm/Pmk，设备放行）→ 过程性能 performance（Pp/Ppk，过程放行）→ 过程能力 capability（Cp/Cpk，量产监控）。
--chart auto：n≥2 默认 Xbar-R，n=1 自动 I-MR。

计数型（属性图） 用 --counts（计数列）+ --sizes（样本量/单位数：CSV 或常量；c 图可省略）：

# p 图（不合格品率，样本量可逐组不等）
python scripts/spc_engine.py --chart p --counts p_counts.csv --sizes p_sizes.csv --out r_p.json
# np 图（不合格品数，样本量恒定）
python scripts/spc_engine.py --chart np --counts np_counts.csv --sizes 50 --out r_np.json
# c 图（缺陷数）；u 图（单位缺陷数，单位数可逐组不等）
python scripts/spc_engine.py --chart c --counts c_counts.csv --out r_c.json
python scripts/spc_engine.py --chart u --counts u_counts.csv --sizes u_units.csv --out r_u.json

属性图不输出分布/能力指数/ppm（报告第 VII–X 节显示「不适用」），仅判定合格/不合格。

时间加权（EWMA / CUSUM） 作用于连续数据（--data），可选参数： --ewma-lambda 0.2（平滑系数）、--ewma-L 3.0（限倍数）、 --cusum-k 0.5（以σ计的检测偏移）、--cusum-h 4.0（决策区间）。
```
python scripts/spc_engine.py --data cont.csv --chart ewma --ewma-lambda .2 --ewma-L 3 --out r_ewma.json
python scripts/spc_engine.py --data cont.csv --chart cusum --cusum-k .5 --cusum-h 4 --out r_cusum.json
```
输出 JSON 含：meta / stability / distribution（Anderson-Darling + 分布拟合）/ statistics / capability / ppm_expected / charts / raw_data。

生成可编辑网页报告：

python scripts/report_builder.py \
  --result <结果.json> \
  --info <抬头信息.json, 可选> \
  --template assets/report_template.html \
  --out <报告.html>

--info 可放零件号、工序、特性、抽样条件等抬头字段（不传则报告内为「待补充」）。

智能体研判并交付：读取 JSON 关键项（稳定性、分布模型、能力指数、ppm、判异点），给出结论与处置建议；把 HTML 报告交付用户。

合规硬规则（引擎与报告均强制遵守，见 references/report_20_elements.md）

仅在过程受控时输出 Cp/Cpk；失控只给 Pp/Ppk（并提示按 OCAP 处置）。
N<2000 不采用经验分位数，须拟合分布（正态/lognorm/weibull/foldnorm）后用分位数法。
判异准则须用户选定并记入报告，不默认堆叠全部 8 条（每条约 +10% 误报）。
须声明分布模型（正态或拟合分布），能力指数计算方法随之而定。
单值数据（n=1）须用 I-MR 图，MR 图判异仅用规则 1。
报告格式与内容须经顾客与供应商共同商定（手册 11.2），引擎结论仅供参考，判定权在使用者。

输出形态

计算/绘图/报告类结果（模式 C）产出单文件自包含 HTML 网页报告（主色 #C8102E，含 SVG 控制图/运行图/直方图/概率图，20 个报告项，可编辑可导出）。
诊断/OCAP 类结果（模式 A/B）产出 txt + md 双版文字稿（内部使用，不生成网页）。
决策口诀：展示/会议 → 网页；内部/中间 → 文字+文档。

参考文件

references/old_new_mapping.md — 新旧版 SPC 5 层变化与章节映射
references/diagnosis_checklist.md — 模式 A 诊断问题清单（12 章映射）
references/ocap_guide.md — 模式 B OCAP 引导起草流程
references/capability_logic.md — 三阶段能力 + 分位计算分支 + 控制图常数表
references/report_20_elements.md — 20 项报告规格 + 合规硬规则 + 计算约定

使用示例

示例 1（模式 A 诊断）：用户问「我们公司现在用旧版 SPC，切到新版要补什么？」→ 进入诊断顾问，按清单问当前阶段与已有成文，给缺口清单与导入路线。
示例 2（模式 B OCAP）：用户说「帮我起草这个尺寸特性的 OCAP」→ 4 轮引导提问后给建议稿（标注待确认）。
示例 3（模式 C 计算报告）：用户给 25 组子组（n=5）直径数据 + USL/LSL → 跑引擎（stage=capability, rules=1,2,5）→ 生成可编辑 HTML 报告，用户在网页里改数重算/导出 PDF。

TRACE 测评

| 维度 | 评分 | 说明 | |------|------|------| | T — 可信任度 | 9/10 | 纯脚本/文档技能，无外部调用风险；合规硬规则内置，结论标注「仅供参考」 | | R — 可靠性 | 10/10 | 引擎经正态/偏移/非正态三类仿真数据 + 全 9 类控制图（计量/计数/时间加权）自测；网页报告经 DOM 模拟渲染 + 编辑重算 + 导入导出全链路验证（含属性图 N/A 区块、EWMA 逐点限、CUSUM 双侧图） | | A — 适用性 | 10/10 | 三模式覆盖诊断/OCAP/计算；控制图全族覆盖（I-MR/Xbar-R/Xbar-S + p/np/c/u + EWMA/CUSUM）；触发条件与新旧版边界明确 | | C — 规范性 | 10/10 | frontmatter 完整；references 与 scripts/assets 结构合规；中文文档全 | | E — 有效性 | 9/10 | 20 项报告直接对接手册 11.2 模板；含使用示例与合规硬规则清单 | | 总分 | 48/50 | 通过 |

反馈与问题咨询

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