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。

SPC 起源 1924 年休哈特（ W.A.Shewhart ）博士绘制了第一张的 SPC 图，并于 1931 年出版了“加工产品品质的经济控制”（ Economic Control of Quality ofManufactured 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。

SPC 技术原理统计过程控制（ 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。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的。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。

SPC 的特点全员参与，而不仅仅是依靠少数质量管理人员；
强调使用统计学的方法来保证预防原则的实现；
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。
能判断整个过程的异常，及时报警。
工程准确度 Ca ( Capability of Accuracy )
必须首先确定管制项目的标准值。
设定管制项目标准值的目的，就是希望以该值制造出来的各种产品的实际值，能以该标准值中心，成左右对称的常态分配，而制造时也应以标准值为目标。工程准确度（ Ca ）评价目的就在于衡量制程平均与标准的一致程度，有时工程准确度指数又称为正确度指数。
实施 SPC 的两个阶段实施 SPC 分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。

分析阶段的主要目的在于：使过程处于统计稳态；使过程能力足够。
分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，做成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入 SPC 监控阶段。
监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出 SPC 预防控制的作用。
在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。

SPC 的最新发展经过近 70 年在全世界范围的实践， SPC 理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。概括来讲， SPC 的发展呈现如下特点：
（ 1 ） . 分析功能强大，辅助决策作用明显 在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中 SPC 的辅助决策功能越来越得到强化；
（ 2 ） . 体现全面质量管理思想 随着全面质量管理思想的普及， SPC 在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制；
（ 3 ） . 与计算机网络技术紧密结合 现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。适应这种需要， SPC 与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。
企业为什么要实施 SPCSPC 强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。 SPC 不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施 SPC 可以帮助企业在质量控制上真正作到 " 事前 " 预防和控制， SPC 可以： SPC 是全球范围内制造业所信赖和采用的质量控制技术。半个多世纪以来， SPC 的广泛应用推动了制造业的发展与繁荣。 新世纪是质量的世纪，质量塑造未来，质量也是竞争的关键。在一些行业，应用 SPC 已经成为企业生存的基本需求。 传统观念把检验作为质量保证的手段，只能事后判断，而应用 SPC ，能够把握先机，预防不合格品的出现，降低成本，提高企业运行效率。

SPC 可以帮助企业：
· 对过程作出可靠的评估；
· 确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；
· 为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；
· 减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作；
  有了以上的预防和控制，我们的企业当然是可以：
* 大幅降低生产过程的异常波动和产品报废率
* 科学提高企业生产力
* 有效削减生产成本
* 及时发现流程中的问题隐患
* 对流程中任何变化迅速做出反应
* 在制造现场随时做出准确判断和决策