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SPC(Statistical Process Control)统计过程控制，是企业提高质量管理水平的有效方法，是对制造流程进行测量、控制和品质改善的行业标准方法论。
它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。
它将在实时生产过程中获得的以产品或其他形式存在的质量参数绘制在事先确定好控制限的图表上，从而帮助企业对生产的过程进行实时的管控与分析。
FAI（first article inspection）检测是指首件检验，模具开发完成后，制作的第一件样品，就是首件。
对首件进行三维测量（误差测量）则指首件检验。
零件首件尺寸检验报告，用来检验所开模具成型出来的产品尺寸是否在公差范围之内。
一般每个公司都有特定的表格格式。
品质统计过程中的意义CPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。
制程能力强才可能生产出质量、可靠性高的产品。
制程能力指标是一种表示制程水平高低的方法，其实质作用是反映制程合格率的高低。
制程能力的研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品的良率在要求的水准之上，可作为制程持续改善的依据。
而规格依上下限有分成单边规格及双边规格。
只有规格上限和规格中心或只有规格下限和规格中心的规格称为单边规格。
有规格上下限与中心值，而上下限与中心值对称的规格称为双边规格。
当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
Cpk——过程能力指数CPK = Min（CPKu,CPKl)USL (Upper specification limit): 规格上限。
LSL (Low specification limit): 规格下限。
ˉx = (x1+x2+...+xn) / n : 平均值。
T = USL - LSL : 规格公差。
U = (USL + LSL) / 2：规格中心。
spc中cp\cpk\ppk等等级标准作者: sea_kang(站内联系TA)收录: 2009-07-17 发布: 2009-07-17Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法：1．稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法：（1）计算公式：K=2︱M-μ︱/T注：T=规格上限USL-规格下限LSL，规范中心M= （USL+LSL）/2，μ为过程输出中心。
（A. Cp = T / 6σ（当产品和/或过程特性为双边规格时）或Cpu（上稳定过程的能力指数）=（USL-μ）/3σ（当产品和/或过程特性为单边规时）Cpl（上稳定过程的能力指数）=（μ-LSL）/3σ（当产品和/或过程特性为单边规时）注：σ=R / d2 （ R 为全距之平均值，d2为系数，与抽样的样本大小n有关，当n = 4时，d2 = 2.059；当n = 5时，d2 = 2.3267）B. Cpk=min{ USL-μ, μ-LSL}/3σ=(1-K)*Cp当产品特性为单边规格时，Cpk值即以Cpu值或Cpl值计算，但需取绝对值；Cpk 值取Cpu值和Cpl值中的最小值。
(2) 等级评价及处理方法：等级 Cp值判断处理方法等级说明特级CP≥1.67过程能力过剩为提高质量，对关键项目再次缩小公差范围：为提高效率降低成本放宽波动幅度，减低设备等级。
Cp值当T与3σ的比越大，Cp值也越大，也就是说过程越稳定。
1级 1.67＞CP≥1.33过程能力充分不是关键项目时可：1.放宽波动幅度。
2.降低对材料的要求。
3.减少检验的频次。
2级 1.33＞CP≥1过程能力尚可必须用控制图或其他方法进行控制和监督：对产品按常规进行检验。
3级 1＞CP≥0.67过程能力不足分析散步大的原因，全数检查或增加检验频次。
4级 0.67＞ CP 过程能力严重不足停止继续加工，找出原因。
否则全数检查挑选出不合格品。
Cpk等级评价等级 Cpk值改进措施处理方法等级说明A Cpk≥1.67继续保持制程非常稳定，继续保持，当Cpk大于2倍时，可以考虑缩小规格。
CP和CPK介绍在评估SMT设备或在选型的时候，常听到“印刷机、贴片机或再流焊设备的Cp和Cpk值是多少？Cp、Cpk是什么意思呢？CP(或Cpk)是英文Process Capability index缩写,汉语译作工序能力指数，也有译作工艺能力指数过程能力指数。
工序能力指数，是指工序在一定时间里,处于控制状态(稳定状态)下的实际加工能力。
它是工序固有的能力，或者说它是工序保证质量的能力。
这里所指的工序，是指操作者、机器、原材料、工艺方法和生产环境等五个基本质量因素综合作用的过程，也就是产品质量的生产过程.产品质量就是工序中的各个质量因素所起作用的综合表现. 对于任何生产过程，产品质量总是分散地存在着。
若工序能力越高，则产品质量特性值的分散就会越小；若工序能力越低,则产品质量特性值的分散就会越大。
那么，应当用一个什么样的量，来描述生产过程所造成的总分散呢？通常，都用6σ（即μ＋3σ）来表示工序能力：工序能力＝6σ 若用符号P来表示工序能力,则:P＝6σ 式中：σ是处于稳定状态下的工序的标准偏差工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数.但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。
因此,还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求(公差、规格等质量标准）的程度。
这个参数就叫做工序能力指数.它是技术要求和工序能力的比值，即工序能力指数=技术要求／工序能力当分布中心与公差中心重合时，工序能力指数记为Cp。
当分布中心与公差中心有偏离时，工序能力指数记为Cpk。
运用工序能力指数，可以帮助我们掌握生产过程的质量水平。
工序能力指数的判断工序的质量水平按Cp值可划分为五个等级。
按其等级的高低，在管理上可以作出相应的判断和处置(见表1）。
该表中的分级、判断和处置对于Cpk也同样适用. 表1 工序能力指数的分级判断和处置参考表Cp值级别判断双侧公差范(T) 处置Cp>1.67 特级能力过高T＞106 (1)可将公差缩小到约土46的范围(2）允许较大的外来波动，以提高效率(3)改用精度差些的设备，以降低成本(4）简略检验 1.67≥Cp1。
SPC概念现在很多的客户要求了解你生产设备的能力，都要求看你的Cpk值。
什么是Cpk值？要详细的了解，还是要看SPC。
SPC相关术语解释-------Cpk or PpkCPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。
制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。
制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。
当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））Cpk——过程能力指数CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]Cpk应用讲议1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。
2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca , Cp.Ca: 制程准确度。
Cp: 制程精密度。
3. Cpk, Ca, Cp三者的关系： Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势)4. 当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。
5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。
6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。
7. 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(u). 规格公差＝规格上限－规格下限；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2；8. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值 (x为所有取样数据的平均值)9. 依据公式：Cp =T/6σ，计算出制程精密度：Cp值10. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ，计算出制程能力指数：Cpk值11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）Pp（Performance Indies of Process）：过程性能指数，定义为不考虑过程有无偏移时，容差范围除以过程性能，一般表达式为：（该指数仅用来与Cp及Cpk对比，或/和Cp、Cpk一起去度量和确认一段时间内改进的优先次序）CPU：稳定过程的上限能力指数，定义为容差范围上限除以实际过程分布宽度上限：CPL：稳定过程的下限能力指数，定义为容差范围下限除以实际过程分布宽度下限，一般表达式为：Ppk：这是考虑到过程中心的性能（修正）指数，定义为：或的最小值。
简介CTQ（Critical-To-Quality）的意思是品质关键点该概念常在six sigma管理中被提到。
企业提供的产品和服务必须满足客户要求的品质特征. 在Six Sigma (六西格玛)中, 通常用Y来表示.很多公司都是把其作为一个输出的衡量性指标（Outcome Indicator）举个例子来说，麦当劳顾客减少，此时的关键指标就是平均每天顾客人数(person/day)不同的项目有不同的指标的。
什么是关键品质特性（CTQ）顾客最在意的产品或服务的特性品质：功能、可用性、可靠性、可维护性…交期：准时价格：比较性、价格、总成本、折扣…售后服务：即时性、便利性、速度…Voc = f ( CTQs )Y = f (X1, X2, X3, …Xn)Y = f (X)输出输入输出是输入的函数为什么要推行六西格玛 Why Six Sigma1.竞争的需要2.数据驱动进步3.客户导向及要求4.建立共同的语言5.掌握通用工具6.解决方法与思路7.降低 FCR，减少失败质量成本英文释义CTQs (Critical to Quality) are the key measurable characteristics of a product or process whose performance standards or specification limits must be met in order to satisfy the customer. They align improvement or design efforts with customer requirements.CTQs represent the product or service characteristics that are defined by the customer (internal or external). They may include the upper and lower specification limits or any other factors related to the product or service. A CTQ usually must be interpreted from a qualitative customer statement to an actionable, quantitative business specification.To put it in layman's terms, CTQs are what the customer expects of a product... the spoken needs of the customer. The customer may often express this in plain English,六西格玛六西格玛（Six Sigma）又称：6σ，6Sigma，不能使用大写的Σ，西格玛（Σ，σ）是希腊文的字母，在统计学中称为标准差，用来表示数据的分散程度。
CPK&PPK （2010-09-20 Daniel liu 编写
1. 测量系统可以接受MSA（测量变异较少即偏倚少于少于10%，线性低斜率；稳定性于不同时间均稳定；GRR%﹤30%），
2. 过程输出服从数据正态, SPC统计稳态，如果数据非正态分布，呈偏态，可以将数据作box-cox变换。
反映出当前系统的实际状态，
态的条件下计算，也不要求服从正态分布，
出的波动大小，
有正态性，
也考虑了特殊原因
技术稳态
统计稳态
制程无偏移：PP
T-
T
⎝
CPK =CP (1-K) ; 当x=u,
一般来说，Ppk﹤Cpk
K=Ca准确度=0, Cp=CPK
分布中心位于规格界限时，CPK=0
理论上计算结果应是近似的、和相符的，如果过程稳定的话，否则过程不是稳定的。
需要对分组或是过程进行核查，是分组不好还是过程有异常波动
当X=M 时， p=2ф[-3*Cp]
查正态分布表 我们要知道Cp 和 Cpk
才可以确定P(d ），只知道Cpk ，我们可以仅确定P(d ）的范围 两个分位点：
同样Cpk ，因存在有偏移度K ，缺陷率）大小不一样。
符号代表的意思
SPC 备忘录
界定主要制程
DOE；FMEA；WORK FLOW ；CAUSE& EFFECT ; PARETO ; Things gone wrong ( TGW ) ;brainstorming
确定制程特性（合同，图纸，标准）
确定问题
MSA（评估测量系统）
制程记录
解析用稳定、可接受。
CPKPPKCPCA计算公式
CPK和PPK是统计过程控制（SPC）中，用来衡量过程是否满足规定
的质量要求以及过程能否稳定的指标。
CPK是针对单个过程性能的指标，
而PPK是针对整个过程能力的指标。
CPK是能力指数，用来评估过程的稳定性和一致性，可以度量过程的
直观能力，用来判断过程能否满足规定的质量要求。
计算CPK的公式如下：CPK = min((USL-Xbar)/3σ,(Xbar-LSL)/3σ)
其中，USL 是上限规格限，即过程中的上限，LSL 是下限规格限，即
过程中的下限，Xbar 是过程的平均值，σ 是过程的标准差。
PPK是潜在过程能力指数，用来评估过程的整体能力和稳定性，是计
算过程性能指数（CP）的一种方法。
计算PPK的公式如下：
PPK = min((USL-Xbar)/3σ,(Xbar-LSL)/3σ1.5)
其中，σ1.5是过程标准差的1.5倍，通常被用于计算PPK，以提供
更具挑战性和更保守的评估。
计算CP和CA的公式如下：
CP=(USL-LSL)/(6σ)
其中，CP是过程能力指数，表示过程的能力。
CP值越大，表示过程
的能力越好，也就是过程稳定性越高。
CA=(USL-LSL)/(2σ)
其中，CA是过程调整指数，表示规格带宽与过程离散度的比值。
CA
值越小，说明过程的调整能力越好。
需要注意的是，以上公式中的 Xbar 和σ 需要通过对一系列数据进行统计分析来获得，而 USL 和 LSL 则是根据产品规格要求确定的。
CPCPK计算原理详解CP和CPK是统计过程控制（SPC）中用来评估过程的能力和稳定性的两个指标。
CP指标表示了过程的能力，即过程可以生产符合规格要求的产品的潜力。
CPK指标则表示了过程的稳定性，即过程在长期运行中能够保持生产符合规格要求的产品的能力。
CP和CPK的计算原理基于统计学中的过程能力指数（Process Capability Index）。
过程能力指数是根据过程的离散度和规格宽度来评估过程的能力。
它可以帮助我们判断过程是否足够稳定，以生产出符合规格要求的产品。
CP的计算公式为：CP=(上限规格值-下限规格值)/(6*标准差)其中，上限规格值和下限规格值分别表示产品规格的上下限值，标准差表示过程的离散度。
CP的数值越大，表示过程的能力越好；反之，数值越小，表示过程的能力越差。
CPK的计算公式为：CPK = min((上限规格值 - 过程平均值) / (3 * 标准差), (过程平均值 - 下限规格值) / (3 * 标准差))CPK是基于过程的平均值、上下限规格值和标准差来计算的。
CPK的数值越大，表示过程的稳定性越好；反之，数值越小，表示过程的稳定性越差。
当CP和CPK的数值大于1时，表示过程的能力和稳定性都比较好，可以生产符合规格要求的产品。
当CP和CPK的数值小于1时，表示过程的能力和稳定性不够，需要对过程进行改进。
CP和CPK的计算原理可以帮助我们了解过程的能力和稳定性，从而指导我们进行质量控制和过程改进。
通过定期计算CP和CPK指标，并与规格要求进行对比，可以帮助我们发现过程中的问题并采取相应的措施，以提高过程的能力和稳定性。
需要注意的是，CP和CPK只是过程能力的评估指标，不能替代质量控制和过程改进的具体方法和措施。
因此，在实际应用中，还需要结合其他统计分析方法和质量管理工具，全面评估和改进过程的能力和稳定性。
CPK与 SPCCPK：Complex Process Capability index 的缩写，是现代企业用于表示制程能力的指标。
制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。
制程能力研究在於确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。
当我们的产品通过了GageR&R的测试之后，我们即可开始Cpk值的测试。
CPK值越大表示品质越佳。
CPK=min（（X-LSL/3s），（USL-X/3s））Cpk——过程能力指数CPK= Min[ (USL- Mu)/3s, (Mu - LSL)/3s]Cpk应用讲议1. Cpk的中文定义为：制程能力指数，是某个工程或制程水准的量化反应，也是工程评估的一类指标。
2. 同Cpk息息相关的两个参数：Ca : 制程准确度, Cp. : 制程精密度3. Cpk, Ca, Cp三者的关系：Cpk = Cp * ( 1 - ｜Ca｜)，Cpk是Ca及Cp两者的中和反应，Ca反应的是位置关系(集中趋势)，Cp反应的是散布关系(离散趋势)4. 当选择制程站别Cpk来作管控时，应以成本做考量的首要因素，还有是其品质特性对后制程的影响度。
5. 计算取样数据至少应有20~25组数据，方具有一定代表性。
6. 计算Cpk除收集取样数据外，还应知晓该品质特性的规格上下限(USL，LSL)，才可顺利计算其值。
7.首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ)，再计算出规格公差(T)，及规格中心值(u). 规格公差＝（规格上限－规格下限）；规格中心值＝（规格上限+规格下限）/2；8. 依据公式：Ca=(X-U)/(T/2) ，计算出制程准确度：Ca值9. 依据公式：Cp =T/6 ，计算出制程精密度：Cp值10. 依据公式：Cpk=Cp(1-|Ca|) ，计算出制程能力指数：Cpk值11. Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策）A++级Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低A+ 级2.0 ＞Cpk ≥1.67 优应当保持之A 级1.67 ＞Cpk ≥1.33 良能力良好，状态稳定，但应尽力提升为A＋级B 级1.33 ＞Cpk ≥1.0 一般状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险，应利用各种资源及方法将其提升为A级C 级1.0 ＞Cpk ≥0.67 差制程不良较多，必须提升其能力D 级0.67 ＞Cpk 不可接受其能力太差，应考虑重新整改设计制程。
品质管理术语：SQC 供应商品质控制IQC 来料品质控制LQC 生产线品质控制IPQC 制程品质控制FQC 最终品质控制SQA 供应商品质保证DCC 文控中心PQA 制程品质保证FQA 最终品质保证DAS 缺陷分析系统FA 坏品质分析CPI 连续工序改善CS 客户服务ERP 企业资源规划CRM 客户资源管理MRP 物料需求计划BPR 业务流程重组DOE 实验设计SCM 供应链管理APQP 产品质量先期计划FMEA 失效模式及后果分析MSA 测量系统分析PPAP 生产件批准EV 设备变异FPY 合格率LCL 管理下限LSL 规格下限QE 品质工程QFD 品质技能展开RPN 风险系数SOP 作业标准书TQC 全面品质控制TQM 全面品质管理UCL 管制上限USL 规格上限VOC 客户需求VOE 工程需求QA 品质保证QC 品质管理MBO 目标管理PC 生管MC 物料JIT 准时生产技术LP 精益生产统计过程控制SPC概论SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
SPC是美国美国贝尔实验室休哈特(Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的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。
在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的。
它是由4M1E，即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。
波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差和系统误差。
正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。
它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因（异常因素）造成的，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
一、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，随机误差具有一定的分布规律，当过程受控时没有系统误差，根据中心极限定理，这些随机误差的总和，即总体质量特性服从正态分布N（μ，σ2）。
正态分布的特征直观看就是大多数值集中在以μ为中心位置，越往边缘个体数越少。
在正态分布正负3σ范围内，即样品特征值出现在（μ-3σ，μ+3σ）中的概率为99.73%，即超出正负3σ范围发生概率仅为0.27%。
SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
SPC是美国美国贝尔实验室休哈特(Shewhart)博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的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。
在生产过程中，产品的质量特征值的波动是不可避免的。
它是由4M1E，即人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动综合影响所致。
波动分为两种：正常波动和异常波动，或称为偶然误差和系统误差。
正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。
它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因（异常因素）造成的，它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
Spc统计- SPC控制图实施的八个步骤1、识别关键过程一个产品品质的形成需要许多过程（工序），其中有一些过程对产品品质好坏起至关重要的作用，这样的过程称为关键过程，SPC控制图应首先用于关键过程，而不是所有的工序。
因此，实施SPC，首先是识别出关键过程。
然后，对关键过程进行分析研究，识别出过程的结构（输入、输出、资源、活动等）。
2、确定过程关键变量（特性）对关键过程进行分析（可采用因果图、排列图等），找出对产品质量影响最大的变量（特性）。
3、制定过程控制计划和规格标准这一步往往是最困难和费时，可采用一些实验方法参考有关标准。
4、过程数据的收集、整理5、过程受控状态初始分析采用分析用控制图分析过程是否受控和稳定，如果发现不受控或有变差的特殊原因，应采取措施。
注意：此时过程的分布中心（X）和均差σ、控制图界限可能都未知。
6、过程能力分析只有过程是受控、稳定的，才有必要分析过程能力，当发现过程能力不足时，应采取措施。
7、控制图监控只有当过程是受控、稳定的，过程能力足够才能采用监控用控制图，进入SPC实施阶段。
8、监控、诊断、改进在监控过程中，当发现有异常时，应及时分析原因，采取措施，使过程恢复正常。
对于受控和稳定的过程，也要不断改进，减小变差的普通原因，提高质量降低成本。
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：一、使过程处于统计稳态，二、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，作成分析用控制图、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即统计过程控制（Statistical Process Control）。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的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。
利用统计的方法来监控制程的状态，确定生产过程在管制的状态下，以降低产品品质的变异在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。
它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。
波动分为两种：正常波动和异常波动。
正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。
它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。
异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。
它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。
过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
SPC能解决之问题1.经济性：有效的抽样管制，不用全数检验，不良率，得以控制成本。
使制程稳定，能掌握品质、成本与交期。
2.预警性：制程的异常趋势可即时对策，预防整批不良，以减少浪费。
3.分辨特殊原因：作为局部问题对策或管理阶层系统改进之参考。
4.善用机器设备：估计机器能力，可妥善安排适当机器生产适当零件。
5.改善的评估：制程能力可作为改善前后比较之指标。
利用管制图管制制程之程序1.绘制「制造流程图」，并用特性要因图找出每一工作道次的制造因素（条件）及品质特性质。
