技术原理

1/3

利用统计的方法来监控过程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异。

统计过程控制（简称SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。它认为，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施：可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求。第二步则是用控制图对过程进行监控。

控制图是SPC中最重要的工具。目前在实际中大量运用的是基于Shewhart原理的传统控制图，但控制图不仅限于此。近年来又逐步发展了一些先进的控制工具，如对小波动进行监控的EWMA和CUSUM控制图，对小批量多品种生产过程进行控制的比例控制图和目标控制图；对多重质量特性进行控制的控制图。

其他起源

1/3

1924年休哈特（W.A.Shewhart）博士绘制了第一张的SPC控制图，并于1931年出版了《加工产品品质的经济控制》（Economic Control of Quality of Manufactured Products）之后，SPC应用于各种制造过程改善便就此展开。

SPC是一种用来分析数据的科学方法，并且利用分析结果来解决实际的问题。只要问题能以数字表示，就可以应用SPC来分析。一般收集的资料都会有变动的现象，将这些数据画在图上，抽样值在某个范围中上下变动，为何会有这些波动发生?其原因可能是原料、设备、气压、操作员生理、心理不同所造成。而SPC的基本原理如下：

1. 被量测出的产品品质特性均是由于某些偶然因素所造成的结果。

2. 某些“偶然因素下的一致现象”，是任何制造和检验的架构下所固有的。

3. 在这固有之“一致现象”的状态下的变动将无法找到原因。

4. 在该状态外的变动原因，则是可被发现而加以改正的。

由此可知，休哈特博士将影响产品品质的变异分为不可归咎变异和可归咎变异两类因素：

·不可归咎变异因素是在过程中随时都会影响到产品。

·可归咎变异因素则是在某种特定条件下的过程中才会影响到产品。

如果某一过程只受到不可归咎变异因素影响，则该过程称为稳定过程，即是产品品质特性的变异是在可预测的统计控制范围之内；另一方面，如果某一过程同时被不可归咎与可归咎两个变异因素所影响，则该过程是不稳定的，此时产品品质特性的变异将无法以统计方法来预测。SPC图(SPC Charts)正是为了判断过程是否稳定，或是区分过程究竟是被不可归咎变异因素或可归咎变异因素所影响的一种统计技术。

其他特点