SPC是英文Statistical Process Control的字首簡稱，即統計過程控制。 SPC就是應用統計技術對過程中的各個階段收集的數數據進行分析、評估和監察，并調整制程，從而保證產品與服務滿足要求，改進與保證質量的目的。

　　二。SPC特點：

　　1.SPC強調預防，防患于未然是SPC的宗旨；

　　2.SPC是全系統的，全過程的，與全面質量管理相同，強調全員參與，不是只依靠少數質量管理人員；

　　3.SPC強調用科學方法（主要是統計技術，尤其是控制圖理論）來保證全過程的預防；

　　4.SPC不是用來解決個別工序采用什么控制圖的問題，SPC強調從整個過程、整個體系出發來解決問題，SPC的重點就在與“P（Process，過程）；

　　5.可判斷過程的異常，及時告警；不能告知此異常是什么因素引起的

　　6.最終發展為SPD（Statistical Process Diagnosis，統計過程診斷）SPD，既有告警功能，又有診斷功能；

　　7.SPC不僅用于生產過程，而且可用于服務過程和一切管理過程。

　　三。  SPC興起的背景

　　美國貝爾試驗室W. A. Shewhart博士于1924年發明管制圖，開啟了統計品管的新時代。從那時起，在美國和其它國家，尤其是日本，成功地把控制圖應用于各種過程控制場合。SPC標志著「經驗掛帥時代」的結束

　　1.如果工作經驗對產品品質有舉足輕重的影響（例如：手工裁縫），那么，SPC就沒有太多揮灑的空間。相反地，如果某一公司開始將經驗加以整理，而納入設備、制程或系統時；也就是說，該司開始宣告“經驗掛帥時代”將要結束，那么SPC的導入時機也就自然成熟了。

　　2.ISO9000品保體系的要求

　　「ISO-9000」。要求為客戶提供合格的產品，只有穩定而一貫（Consistent）的「過程」與「系統」，才能保證長期做出合格的產品。然而，如何檢核此一貫「過程」與「系統」仍然穩定的存在呢？這必須仰賴SPC來發揮功能。

　　四。SPC控制圖的益處：

　　合理使用控制圖能：

　　1.供正在進行過程控制的操作者使用；

　　2.有助于過程在質量上和成本上能持續地，可預測地保持下去；

　　3.使過程達到：更高的質量、更低的單件成本、更高的有效能力；

　　4.為討論過程的性能提供共同的語言；

　　5.區分變差的特殊原因和普通原因，作為采取局部措施或對系統采取措施的指南；

　　五。控制圖類別：

　　一）。計量值控制圖及其類別：

　　平均值－極差控制圖（Xbar-Rchart），最常用，判斷工序是否正常的效果好，適用于產品批量較大的工序；

　　中位數－極差控制圖（X？ － R），計算簡便，但效果較差，適用于產品批量較大的工序。

　　二）。計數值控制圖及其類別：

　　不合格品數控制圖（Pn），較常用，計算簡單，操作工人易于理解。樣本容量相等。

　　不合格品率控制圖（P），計算量大，控制線凹凸不平。樣本容量不等。

　　缺陷數控制圖（c），較常用，計算簡單，操作工人易于理解。樣本容量相等。

　　單位缺陷數控制圖（u），計算量大，控制線凹凸不平。樣本容量不等。

　　六。控制圖應用步驟如下：

　　1. 選擇控制圖擬控制的質量特性，如重量、不合格品數等；

　　2. 選用合適的控制圖種類；

　　3.  確定樣本容量和抽樣間隔；

　　4. 收集并記錄至少20～ 50個樣本的數據，或使用以前所記錄的數據；

　　5. 計算各個樣本的統計量，如樣本平均值、樣本極差、樣本標準差等；

　　6. 計算各統計量的控制界限；

　　7.畫控制圖并標出各樣本的統計量；

　　8. 研究在控制線以外的點子和在控制線內排列有缺陷的點子以及標明異常（特殊）原因的狀態；        9.  決定下一步的行動。

　　七。 使用控制圖來改進過程

　　使用控制圖來改進過程是一個重復的程序，多次重復收集、控制及分析幾個基本的步驟。首先。按計劃收集數據；然后，利用這些數據計算控制限，控制限是解釋用于統計控制數據的基礎；當過程處于統計控制狀態，控制限可用來解釋過程能力。為了使過程在受控和能力上得以改進，就必須識別普差的普通及特殊原因并據此改進過程；然后該循環又重新開始，更多的數據被收集、解釋并且作為采取措施的基礎。

　　1.  數據收集：

　　被研究的特性（過程或產品）的數據收集后將之轉換成可以畫到控制圖上的形式。這些數據可能是一個機加工零件的尺寸的實測值、一匹維尼布上的缺陷數、軌道車的通過時間、記賬的錯誤數目等。

　　2.  控制限計算：

　　控制圖建立在數理統計學的基礎上，它利用有效數據建立控制界限。控制 界限一般分為上控制限（UCL）和下控制限（LCL）。利用數據計算試驗控制限，將它們畫在圖上作為分析的指南。控制限并不是規范限值或目標，而是基于過程的自然變化性和抽樣計劃。

　　然后，將數據與控制限相比來確定變差是否穩定而且是否僅是由普通原因引起的。如果明顯存在變差的特殊原因，應對過程進行研究從而進一步確定影響它的是什么。在采取措施（一般是局部措施）的后，再進一步收集數據，如有必要可重新計算控制限，若還出現任何另外的特殊原因，則繼續采取措施。

　　3.  分析及改進：

　　當所有的特殊原因被消除之后，過程在統計控制狀態下運行，要繼續使用控制圖作為監控工具，也可計算過程能力。如果由于普通原因造成的誤差過大，則過程不能生產出始終如一的符合顧客要求的產品。必須調查過程本身而且一般來說必須采取系統管理措施來改進系統。

　　必須不斷地對過程的長期性能進行分析，通過對現行的控制圖進行周期的、系統的評審可以很容易地完成這一工作。通常會有特殊原因出現的新證據，一些特殊原因經理解后也許能對減少整個過程的變差有利。其他的對過程有害的特殊原因需要被了解、修改或消除。

　　對于“受控”的過程，改進工作的重點將經常放在減少過程中的普通原因變差上。要減小這種變差就要“縮小”控制圖上的控制限——即經重新計算的控制限要相互靠近。許多不熟悉控制圖的人覺得這樣做對過程的改進是一種“懲罰”。

　　他們沒有意識到如果一個過程處于穩態且控制限計算正確，過程錯誤地產生超出控制限的點的機會是相同的，與控制限間的距離無關。

　　對于過程的分析與改進可以參考使用PDCA循環，推進制程的改善，以較好達到使用控制圖進行過程控制的目的。

　　八。應用控制圖的常見錯誤：

　　1. 在5M1E因素未加控制、工序處于不穩定狀態時就使用控制圖管理工作；

　　2. 在工序能力不足時，即在CPK＜ 1的情況下，就使用控制圖管理工作；

　　3. 用目標線代替控制線，或用壓縮的公差線代替控制線；

　　4. 不及時打“點”，因而不能及時發現工序異常；

　　5. 僅打“點”而不做分析判斷，失去控制圖的報警作用；

　　6 .當“5M1E”發生變化時，未及時調整控制線；

　　7. 畫法不規范或不完整；

　　8. 在研究分析控制圖時，對已弄清有異常原因的異常點，在原因消除后，未剔除異常點數據。

　　九。 關于控制圖的幾點說明：

　　一）。 局部措施與系統措施

　　局部措施：1. 通常用來消除變差的特殊原因；

　　2. 通常由與過程直接相關的人員實施；

　　3. 大約可糾正15%的過程問題；

　　系統措施：1.通常用來消除變差的普通原因；

　　2.幾乎總是要求管理措施，以便糾正；

　　3.大約可糾正85%的過程問題；

　　二）。分層問題

　　同樣產品用若干臺設備進行加工時，由于每臺設備工作精度、使用年限、保養狀態等都有一定差異，這些異常是增加產品質量波動、使公差加大的原因。 因此，有必要按不同的設備進行質量分層，也應按不同條件對質量特性值進行分層控制，作分層控制圖。另外當控制圖發生異常時，分層又是為了確切地找出原因、采取措施所不可缺少的方法。

　　三）控制界限的重新計算

　　為使控制線適應今后的生產過程，在確定控制圖最初的控制線CL、UCL、LCL時，常常需要反復計算，以求得切實可行的控制圖。但是控制圖經過使用一定時期后，生產過程有了變化，例如加工工藝改變、刀具改變、設備改變以及進行了某種技術改革和管理改革措施后，應重新收集最近期間的數據，以重新計算控制界限并作出新的控制圖。

　　十、使用Minitab軟件推行SPC更加簡單有效

　　Minitab作為6sigma捆綁的一個統計工具軟件，大大簡化了統計分析與計算，讓復雜的統計技術在企業中廣泛應用成為可能。使用Minitab軟件避免了推行SPC過程中的繁雜的計算公式及數據運算，更加簡單實用與有效。