“工业4.0”、“智能制造2025”等新兴概念的提出,工业行业由粗放型向集约型转变成为必然趋势。随着经济增长、技术提高、综合国力日渐增强。企业对节约能源、绿色环保、优质高效的要求逐步提升。在国家的支持和关怀下,北京机电研究所与桂林福达合作依托现有的高水平的自动化生产线以及MES平台,获取大量生产过程的关键数据,并对生产线进行全流程的监控以及SPC分析,为生产管理者提供处理优化意见。以桂林福达曲轴热模锻生产线为例,结合锻件工艺、工序设备分析影响生产过程稳定性以及产品最终质量的因素。针对影响因素提取归纳工序关键参数,基于统计学理论建立关联工序的生产线统计分析模型并分析其统计学原理。论述了统计过程控制的机理;介绍了其重要工具-控制图。根据关联工序的生产线统计分析模型,对工序关键参数绘制控制图,判定控制图状态,结合模锻生产过程特点对异常控制图模式进行分析诊断。在系统恢复受控后,分析生产过程工序能力。建立基于模式识别的专家知识获取结构;提取重复度较小的控制图数据特征;利用机器学习算法对控制图模型实施模式识别;建立控制图异常模式数据特征与领域专家知识的联系达到知识获取的目的。基于以上研究构建基于SPC的模锻生产过程专家系统,建立专家系统关键模块,构建专家系统数据库,论述专家系统构建的关键技术,对系统功能进行展示。