SPC是英文Statistical Process Control的字首简称，即统计过程控制。 SPC就是应用统计技术对过程中的各个阶段收集的数数据进行分析、评估和监察，并调整制程，从而保证产品与服务满足要求，改进与保证质量的目的。

　　二。SPC特点：

　　1.SPC强调预防，防患于未然是SPC的宗旨；

　　2.SPC是全系统的，全过程的，与全面质量管理相同，强调全员参与，不是只依靠少数质量管理人员；

　　3.SPC强调用科学方法（主要是统计技术，尤其是控制图理论）来保证全过程的预防；

　　4.SPC不是用来解决个别工序采用什么控制图的问题，SPC强调从整个过程、整个体系出发来解决问题，SPC的重点就在与“P（Process，过程）；

　　5.可判断过程的异常，及时告警；不能告知此异常是什么因素引起的

　　6.最终发展为SPD（Statistical Process Diagnosis，统计过程诊断）SPD，既有告警功能，又有诊断功能；

　　7.SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。

　　三。  SPC兴起的背景

　　美国贝尔试验室W. A. Shewhart博士于1924年发明管制图，开启了统计品管的新时代。从那时起，在美国和其它国家，尤其是日本，成功地把控制图应用于各种过程控制场合。SPC标志着「经验挂帅时代」的結束

　　1.如果工作经验对产品品质有举足轻重的影响（例如：手工裁縫），那么，SPC就沒有太多挥洒的空间。相反地，如果某一公司开始将经验加以整理，而纳入设备、制程或系统时；也就是说，该司开始宣告“经验挂帅时代”将要结束，那么SPC的导入时机也就自然成熟了。

　　2.ISO9000品保体系的要求

　　「ISO-9000」。要求为客户提供合格的产品，只有稳定而一贯（Consistent）的「过程」与「系统」，才能保证长期做出合格的产品。然而，如何检核此一贯「过程」与「系统」仍然稳定的存在呢？这必须仰赖SPC来发挥功能。

　　四。SPC控制图的益处：

　　合理使用控制图能：

　　1.供正在进行过程控制的操作者使用；

　　2.有助于过程在质量上和成本上能持续地，可预测地保持下去；

　　3.使过程达到：更高的质量、更低的单件成本、更高的有效能力；

　　4.为讨论过程的性能提供共同的语言；

　　5.区分变差的特殊原因和普通原因，作为采取局部措施或对系统采取措施的指南；

　　五。控制图类别：

　　一）。计量值控制图及其类别：

　　平均值－极差控制图（Xbar-Rchart），最常用，判断工序是否正常的效果好，适用于产品批量较大的工序；

　　中位数－极差控制图（X？ － R），计算简便，但效果较差，适用于产品批量较大的工序。

　　二）。计数值控制图及其类别：

　　不合格品数控制图（Pn），较常用，计算简单，操作工人易于理解。样本容量相等。

　　不合格品率控制图（P），计算量大，控制线凹凸不平。样本容量不等。

　　缺陷数控制图（c），较常用，计算简单，操作工人易于理解。样本容量相等。

　　单位缺陷数控制图（u），计算量大，控制线凹凸不平。样本容量不等。

　　六。控制图应用步骤如下：

　　1. 选择控制图拟控制的质量特性，如重量、不合格品数等；

　　2. 选用合适的控制图种类；

　　3.  确定样本容量和抽样间隔；

　　4. 收集并记录至少20～ 50个样本的数据，或使用以前所记录的数据；

　　5. 计算各个样本的统计量，如样本平均值、样本极差、样本标准差等；

　　6. 计算各统计量的控制界限；

　　7.画控制图并标出各样本的统计量；

　　8. 研究在控制线以外的点子和在控制线内排列有缺陷的点子以及标明异常（特殊）原因的状态；        9.  决定下一步的行动。

　　七。 使用控制图来改进过程

　　使用控制图来改进过程是一个重复的程序，多次重复收集、控制及分析几个基本的步骤。首先。按计划收集数据；然后，利用这些数据计算控制限，控制限是解释用于统计控制数据的基础；当过程处于统计控制状态，控制限可用来解释过程能力。为了使过程在受控和能力上得以改进，就必须识别普差的普通及特殊原因并据此改进过程；然后该循环又重新开始，更多的数据被收集、解释并且作为采取措施的基础。

　　1.  数据收集：

　　被研究的特性（过程或产品）的数据收集后将之转换成可以画到控制图上的形式。这些数据可能是一个机加工零件的尺寸的实测值、一匹维尼布上的缺陷数、轨道车的通过时间、记账的错误数目等。

　　2.  控制限计算：

　　控制图建立在数理统计学的基础上，它利用有效数据建立控制界限。控制 界限一般分为上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。利用数据计算试验控制限，将它们画在图上作为分析的指南。控制限并不是规范限值或目标，而是基于过程的自然变化性和抽样计划。

　　然后，将数据与控制限相比来确定变差是否稳定而且是否仅是由普通原因引起的。如果明显存在变差的特殊原因，应对过程进行研究从而进一步确定影响它的是什么。在采取措施（一般是局部措施）的后，再进一步收集数据，如有必要可重新计算控制限，若还出现任何另外的特殊原因，则继续采取措施。

　　3.  分析及改进：

　　当所有的特殊原因被消除之后，过程在统计控制状态下运行，要继续使用控制图作为监控工具，也可计算过程能力。如果由于普通原因造成的误差过大，则过程不能生产出始终如一的符合顾客要求的产品。必须调查过程本身而且一般来说必须采取系统管理措施来改进系统。

　　必须不断地对过程的长期性能进行分析，通过对现行的控制图进行周期的、系统的评审可以很容易地完成这一工作。通常会有特殊原因出现的新证据，一些特殊原因经理解后也许能对减少整个过程的变差有利。其他的对过程有害的特殊原因需要被了解、修改或消除。

　　对于“受控”的过程，改进工作的重点将经常放在减少过程中的普通原因变差上。要减小这种变差就要“缩小”控制图上的控制限——即经重新计算的控制限要相互靠近。许多不熟悉控制图的人觉得这样做对过程的改进是一种“惩罚”。

　　他们没有意识到如果一个过程处于稳态且控制限计算正确，过程错误地产生超出控制限的点的机会是相同的，与控制限间的距离无关。

　　对于过程的分析与改进可以参考使用PDCA循环，推进制程的改善，以较好达到使用控制图进行过程控制的目的。

　　八。应用控制图的常见错误：

　　1. 在5M1E因素未加控制、工序处于不稳定状态时就使用控制图管理工作；

　　2. 在工序能力不足时，即在CPK＜ 1的情况下，就使用控制图管理工作；

　　3. 用目标线代替控制线，或用压缩的公差线代替控制线；

　　4. 不及时打“点”，因而不能及时发现工序异常；

　　5. 仅打“点”而不做分析判断，失去控制图的报警作用；

　　6 .当“5M1E”发生变化时，未及时调整控制线；

　　7. 画法不规范或不完整；

　　8. 在研究分析控制图时，对已弄清有异常原因的异常点，在原因消除后，未剔除异常点数据。

　　九。 关于控制图的几点说明：

　　一）。 局部措施与系统措施

　　局部措施：1. 通常用来消除变差的特殊原因；

　　2. 通常由与过程直接相关的人员实施；

　　3. 大约可纠正15%的过程问题；

　　系统措施：1.通常用来消除变差的普通原因；

　　2.几乎总是要求管理措施，以便纠正；

　　3.大约可纠正85%的过程问题；

　　二）。分层问题

　　同样产品用若干台设备进行加工时，由于每台设备工作精度、使用年限、保养状态等都有一定差异，这些异常是增加产品质量波动、使公差加大的原因。 因此，有必要按不同的设备进行质量分层，也应按不同条件对质量特性值进行分层控制，作分层控制图。另外当控制图发生异常时，分层又是为了确切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法。

　　三）控制界限的重新计算

　　为使控制线适应今后的生产过程，在确定控制图最初的控制线CL、UCL、LCL时，常常需要反复计算，以求得切实可行的控制图。但是控制图经过使用一定时期后，生产过程有了变化，例如加工工艺改变、刀具改变、设备改变以及进行了某种技术改革和管理改革措施后，应重新收集最近期间的数据，以重新计算控制界限并作出新的控制图。

　　十、使用Minitab软件推行SPC更加简单有效

　　Minitab作为6sigma捆绑的一个统计工具软件，大大简化了统计分析与计算，让复杂的统计技术在企业中广泛应用成为可能。使用Minitab软件避免了推行SPC过程中的繁杂的计算公式及数据运算，更加简单实用与有效。