SPC，即统计过程控制（Statistical Process Control），是一种应用在生产现场的质量监控手段，主要是应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学地区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。
选择控制对象：首先需要确定要控制的质量特性，如尺寸、重量、强度等。 制定控制标准：根据产品要求和生产经验，制定控制标准，如公差范围、平均值、标准差等。 收集数据：在生产过程中，按照规定的频次和方法收集数据，如抽样检测、连续监测等。 分析数据：利用统计学的方法对数据进行分析，如计算平均值、标准差、绘制控制图等，以判断生产过程是否处于受控状态。 采取措施：当发现生产过程出现异常波动时，需要及时采取措施进行调整，如调整工艺参数、更换设备、培训操作员等。 监控与持续改进：通过持续的监控和数据分析，不断改进生产过程，提高产品质量的稳定性。
控制图：控制图是SPC中最重要的工具，用于对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。控制图可以显示数据的波动情况，帮助判断过程是否处于受控状态。 直方图：直方图是一种统计图，能够直观地显示出数据的分布情况，有助于了解数据的集中程度和分散程度。 排列图：排列图（又叫帕累托图）用于区分影响产品质量的主要因素和次要因素，有助于找出质量改进的重点方向。 散布图：散布图用于发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度，有助于分析变量之间的相关性。
提高产品质量：通过及时的监控和调整，SPC能够有效地减少生产过程中的异常波动，提高产品质量的稳定性和一致性。 降低生产成本：通过预防不合格品的出现，减少返工和浪费，从而降低生产成本。 提高生产效率：通过持续的监控和数据分析，优化生产过程，提高生产效率。 提供核心竞争力：通过实施SPC，企业能够在激烈的市场竞争中保持产品质量稳定，赢得客户信任，从而提高企业的核心竞争力。
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