SPC基础知识|什么SPC|什么是控制图|SPC应用流程|SPC概述
1. 什么是SPC
SPC是Statistical Process Control的简称，即统计过程控制。是应用统计技术对过程进行监测，分析过程的变差是否存特殊原因变差，并及时进行调整或消除。使过程受于统计受控状态。
2. TS16949中对SPC要求
在ISO/TS16949：2009标准8.2.3.1中要求分析过程能力或性能,当能力不足时应启动反应计划,8.1.1中提出在产品质量策划时选择适用的统计工具包含在控制计划中。
上述TS16949要素条款提出了对SPC内容的应用要求，特别是过程能力或性能，通常是汽车行业顾客特别关注的评价过程的批准准则。
3. SPC的发展简史
SPC是美国贝尔实验室休哈特博士在20世纪二、三十年代所创立的理论，它能科学地区分出生产过程中产品质量的偶然波动与异常波动，从而对生产过程的异常及时告警，以便采取措施，消除异常，恢复过程的稳定。
SPCD是Statistical Process Control and Diagnosis的简称，即统计过程控制与诊断, 它是SPC发展的第二阶段。SPC虽能对过程的异常进行告警，但它并不能分辨出是什么异常，发生于何处，即不能进行诊断，1982年我国首创两种质量诊断理论，突破了休哈特质量控制理论，开辟了统计质量诊断的新方向。此后，我国质量专家又提出了多元逐步诊断理论和两种质量多元诊断理论，解决了多工序、多指标系统的质量控制与诊断问题。
SPCDA是
Statistical
Process
Control ,
Diagnosis and
Adjustment的简称，即统计过程控制、诊断与调整,它能控制产品质量、发现异常并诊断导致异常的原因、自动进行调整，是SPC发展的第三个阶段，目前尚无实用性成果。
4. 什么是控制图
控制图由正态分布演变而来。
正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，落在μ±3σ之外的概率为100%-99.73%= 0.27%，而超过一侧，即大于μ+3σ
或小于μ-3σ的概率为0.27%/2=0.135%≈1‰，见图2.1,休哈特就根据这一事实提出了控制图。
图2.1正态分布曲线
控制图的演变过程见图2.2。先把正态分布曲线图按顺时针方向转90°成图
图2.2 控制图的演变 图2.3 x控制图
2.2(a)，由于上下的数值大小不合常规，再把图2.2(a)上下翻转180°成图2.2（b），这样就得到一个单值控制图，称μ+3σ为上控制限，记为UCL，称μ为中心线，记为CL，称μ-3σ为下控制限，记为LCL,这三者统称为控制线。规定中心线用实线绘制，上下控制限用虚线绘制,见图2.3。
综合上述，控制图是对过程质量数据测定、记录从而进行质量管理的一种用科学方法设计的图。图上有中心线(CL)、上控制限(UCL)和下控制限(LCL)，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列，见图2.4。
4. SPC应用流程
SPC应用整体上分为过程策划（即SPC准备）、过程分析（分析用控制图）、过程控制（控制用控制图）、过程改进（过程能力或性能的改进）四个阶段。策划阶段包括组织人员、团队、编写SPC手册、分析过程PFMEA、分析KPC与KCC、确定控制计划等。
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