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SPC统计过程控制（Statistical Process Control）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。 SPC的产生： 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。 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的作用：
SPC的常用术语： 持续改进及统计过程控制概述 制程控制系统 变差的普通原因：是指过程在受控的状态下，出现的具有稳定的且可重复的分布过程的变差的原因。普通原因表现为一个稳系统的偶然原因。只有过程变差的普通原因存在且不改变时，过程的输出才可以预测。 特殊原因：通常也叫可查明原因）是指造成不是始终作用于过程的变差的原因，即当它们出现时将造成（整个）过程的分布改变。只用特殊原因被查出且采取措施,否则它们将继续不可预测的影响过程的输出。 局部措施和系统采取措施 局部措施 通常用来消除变差的特殊原因 通常由与过程直接相关的人员实施 通常可纠正大约15%的过程问题 对系统采取措施 通常用来消除变差的普通原因 几乎总是要求管理措施，以便纠正 大约可纠正85%的过程问题 1、收集：手机数据并画在图上 2、控制：根据过程数据计算实验控制限识别变差的特殊原因并采取措施 3、分析及改进：确定普通原因变差的大小并采取减小它的措施 重复这三个阶段从而不断改进过程 控制图是用于分析和判断工序是否处于稳定状态所使用的带有控制界限的图。SPC控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图，是质量控制的行之有效的手段 ，是SPC技术的核心工具。 SPC控制图是对过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种用科学方法设计的图。1928年由沃特·休哈特（Walter Shewhart）博士率先提出。其指出:每一个方法都存在着变异,都受到时间和空间的影响,即使在理想的条件下获得的一组分析结果,也会存在一定的随机误差。但当某一个结果超出了随机误差的允许范围时,运用数理统计的方法,可以判断这个结果是异常的、不足信的。 问世数十年来，质量控制图在众多现代化工厂中得到了普遍应用，并凭借其强大的分析功能，为工厂带来丰厚的实时收益。最初的控制图分为计量型与计数型两大类，包含七种基本图表。 计量型控制图包括：
计数型控制图包括：
本图假设测量系统已经过评价并且是适用的。 计量型数据控制图
1-2 建立控制图及记录原始数据
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