用途：面向希望提升产品质量、降低缺陷、实施质量控制体系或分析质量数据的场景，用数据驱动方法推动持续改进。
主要能力：梳理质量框架演进（检验、统计质量控制、质量保证、全面质量管理、六西格玛）与质量成本结构（预防、鉴定、内部失败、外部失败）；提供统计过程控制（SPC）方法，包括X-bar与R控制图、p控制图、c控制图，以及过程能力分析（Cp、Cpk、Pp、Ppk）与六西格玛DMAIC/DMADV方法论。
使用方式：先做初始评估，了解存在的质量问题、当前缺陷率与质量成本、制造过程类型、关键质量特性、检验方式、过程稳定性与能力、现有质量体系（如ISO 9001）、数据采集与分析能力、目标缺陷水平与合规要求等；再选用对应工具实施改进。技能文本中包含基于numpy、pandas、matplotlib、scipy的ControlCharts与ProcessCapability类代码，可计算控制限、判定失控点并绘制控制图与能力直方图。
适用场景：制造业质量改善、缺陷与退货投诉分析、过程稳定性监控、供应商质量与质量标准认证准备等。
限制：资料未提供具体安装命令、配置步骤、收费信息、适用平台或实测效果，相关代码示例仅为技能内容的一部分，实际使用前需自行验证；缺失事实暂未提供。