Documents

QC Data Processor

Try it

Quality control data analysis MCP Server. Parse QC data, SPC control charts (Xbar-R, I-MR), process capability (Cp/Cpk/Pp/Ppk), reliability/Weibull analysis...

What it does

Quality control data analysis MCP Server. Parse QC data, SPC control charts (Xbar-R, I-MR), process capability (Cp/Cpk/Pp/Ppk), reliability/Weibull analysis (B10/B50/MTTF), and QC report generation (daily/weekly/8D/reliability). 品质数据分析 MCP 服务器。数据解析、SPC 控制图、过程能力指数、可靠性/Weibull 分析、品质报告生成。

The skill document

qc-data-processor / QC 数据处理器

Overview / 概述

QC Data Processor is an MCP Server that provides quality control data analysis tools. It can parse QC data, perform SPC analysis (control charts, process capability), reliability analysis (Weibull/Lognormal fitting), and generate QC reports in Markdown format.

QC 数据处理器是一个 MCP Server,提供品质数据分析工具。支持 QC 数据解析、SPC 分析(控制图、过程能力)、可靠性分析(Weibull/Lognormal 拟合)、Markdown 格式品质报告生成。

When to Use / 适用场景

  • User asks to analyze quality control data (SPC charts, process capability) / 用户要求分析品质数据(SPC 控制图、过程能力)
  • User asks to perform reliability/Weibull analysis on life test data / 用户要求对寿命试验数据做可靠性/Weibull 分析
  • User asks to generate QC reports (daily, weekly, 8D, reliability) / 用户要求生成品质报告(日报、周报、8D、可靠性)
  • User mentions SPC, Cp/Cpk, control charts, Weibull, MTTF, B10 life / 用户提到 SPC、Cp/Cpk、控制图、Weibull、MTTF、B10 寿命
  • User provides Excel/CSV files with measurement, time-to-failure, or pass/fail data / 用户提供包含测量值、失效时间或合格/不合格数据的 Excel/CSV 文件

Trigger Keywords / 触发关键词

SPC, 控制图, 过程能力, Cp, Cpk, 良率, Weibull, 可靠性, 寿命, MTTF, B10, 8D, 品质报告, 日报, 周报, 客诉, QC

Tools / 工具

1. qc_parse_data_tool / 数据解析

Parse QC data file (CSV/Excel) and auto-detect column types, pipeline, and control chart suggestions.

解析 QC 数据文件(CSV/Excel),自动识别列类型、分析管线和控制图建议。

Input / 输入:

  • file_path (str): Path to data file (.csv, .xlsx, .xls) / 数据文件路径
  • mode (str, optional): "auto" by default / 默认 "auto"

Output / 输出: JSON schema with column types, pipeline detection, and chart suggestions / 包含列类型、管线检测和控制图建议的 JSON schema

2. qc_spc_analyze_tool / SPC 分析

Perform SPC analysis: control charts (Xbar-R, I-MR), capability indices (Cp, Cpk, Pp, Ppk), Western Electric rules.

执行 SPC 分析:控制图(Xbar-R、I-MR)、过程能力指数(Cp、Cpk、Pp、Ppk)、Western Electric 判异规则。

Input / 输入:

  • data_schema (dict): Output from qc_parse_data_tool (must include _file_path) / 来自 qc_parse_data_tool 的输出(必须包含 _file_path
  • column (str): Measurement column name / 测量值列名
  • subgroup_size (int, optional): Subgroup size / 子组大小
  • chart_type (str, optional): "Xbar-R", "I-MR", or "auto" / "Xbar-R"、"I-MR" 或 "auto"

Output / 输出: Statistics (control limits, capability indices), alarms, chart data / 统计量(控制限、能力指数)、异常报警、图表数据

3. qc_reliability_analyze_tool / 可靠性分析

Fit reliability distributions (Weibull, Lognormal, Exponential) using MLE, select best via AICc.

使用极大似然估计(MLE)拟合可靠性分布(Weibull、Lognormal、Exponential),通过 AICc 选择最优分布。

Input / 输入:

  • data_schema (dict): Output from qc_parse_data_tool (must include _file_path) / 来自 qc_parse_data_tool 的输出(必须包含 _file_path
  • time_column (str): Column containing time-to-failure data / 失效时间列名
  • censor_column (str): Column containing censor indicators (1=failure, 0=censored) / 删失标记列名(1=失效,0=删失)
  • distribution (str, optional): "auto" (try all), "Weibull", "Lognormal", or "Exponential" / "auto"(尝试全部)、"Weibull"、"Lognormal" 或 "Exponential"

Output / 输出: Best-fit distribution, parameters with CI, B10/B50/MTTF, probability plot data / 最优分布、参数及置信区间、B10/B50/MTTF、概率图数据

4. qc_report_generate_tool / 报告生成

Generate QC reports in Markdown format.

生成 Markdown 格式的品质报告。

Input / 输入:

  • analysis_result (dict): Output from SPC or reliability analysis / SPC 或可靠性分析的输出结果
  • template (str): One of "daily", "weekly", "8d", "reliability" / 模板类型:"daily"(日报)、"weekly"(周报)、"8d"(8D 报告)、"reliability"(可靠性报告)
  • metadata (dict): Product name, date, customer, etc. / 产品名称、日期、客户等元数据

Output / 输出: Markdown string / Markdown 字符串

MCP Configuration / MCP 配置

{
  "mcpServers": {
    "qc-data-processor": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/mcp_server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

Dependencies / 依赖

mcp>=1.0.0
pandas>=2.0.0
openpyxl>=3.0.0
numpy>=1.24.0
scipy>=1.10.0
reliability>=0.8.0

Example Usage / 使用示例

Parse and SPC analysis / 数据解析与 SPC 分析

User: Analyze the SPC data in data/spc_sample.csv / 分析 data/spc_sample.csv 的 SPC 数据

1. qc_parse_data_tool("data/spc_sample.csv") -> schema
2. qc_spc_analyze_tool(schema, "measurement") -> spc_result
3. qc_report_generate_tool(spc_result, "daily", {"product": "Widget"})

Reliability analysis / 可靠性分析

User: Run Weibull analysis on data/reliability_sample.csv with time column "time" and censor column "censor"
User: 对 data/reliability_sample.csv 做 Weibull 分析,时间列 "time",删失列 "censor"

1. qc_parse_data_tool("data/reliability_sample.csv") -> schema
2. qc_reliability_analyze_tool(schema, "time", "censor") -> rel_result
3. qc_report_generate_tool(rel_result, "reliability", {"product": "Widget"})

Notes / 备注

  • All outputs are text/JSON, no images or GUI / 所有输出均为文本/JSON,无图片或 GUI
  • Uses stdio transport, no API keys required / 使用 stdio 传输,无需 API Key
  • Process capability formulas match Minitab/JMP standard methods / 过程能力公式对标 Minitab/JMP 标准算法
  • Control chart constants (A2, D3, D4, d2) for n=225 / 控制图常数(A2, D3, D4, d2)覆盖 n=225

Related skills

质量管理QC手法辅助工具;支持柏拉图、鱼骨图、直方图、控制图、散布图等图表自动生成;用户需进行质量分析、问题诊断或数据可视化时使用;覆盖QC七大手法

1 installs

一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,提供与Quick Chart交互的标准化接口,支持图表生成和管理。

制造业质量现场数据分析;当用户需要分析车间巡检、制程不良、成品检验台账数据或处理现场不合格记录时使用;覆盖数据清洗、统计分析、图表可视化

1 installs

过程能力分析技能;计算CP/CPK/PP/PPK等指标,支持正态/二项分布建模,控制图/直方图/能力图可视化;用于质量工程师进行过程能力评估、数据建模或生成质量分析报告

1 installs

提供CP控制计划模板生成、数据分析、风险预警、可视化及版本管理指导;当质量工程师需要编制/优化控制计划、执行过程能力分析或识别质量风险时使用

1 installs

English edition of the zqcc Qichacha relay skill. Use when querying Chinese company registration, shareholders, contacts, risks, intellectual property, operations, executives, or historical records through the zqcc MCP and Chat API. Also use when registering for a zqcc AppKey or configuring the zqcc MCP endpoint.