统计过程控制（Statistical Process Control, SPC），并及时发现过程异常波动，实现预防为主的质量管控方法。它广泛应用于制造业、服务业等领域，核心目标是

　　控制图是 SPC 最核心的工具，通过可视化方式监控过程波动，分为计量型控制图和计数型控制图两大类。

　　选择对产品质量关键的特性（如关键尺寸、性能参数），明确数据类型（计量型 / 计数型），同时确定抽样方案（抽样频率、样本量）。例如：每小时抽取 5 件产品，测量其关键尺寸，记录数据。

　　，用于计算控制图的中心线和上下控制限。这一步需确保过程无特殊原因，数据真实有效。

　　根据数据类型选择对应的控制图，利用基线数据计算 CL、UCL、LCL，将后续抽样数据逐点绘制在控制图上。

　　定期将抽样数据点绘入控制图，根据判异准则判断过程是否受控；若发现异常点，立即启动原因分析，排查特殊原因（如设备、人员、原材料等）。

　　消除特殊原因后，过程恢复稳定，需重新收集数据更新控制限；长期监控过程，通过减少普通原因变异（如优化工艺、升级设备），持续提升过程能力。

　　一般要求Cpk≥1.33，代表过程能力充足；Cpk≥1.67代表过程能力优秀。

　　控制限≠规格限：控制限基于过程波动（3σ），反映过程能力；规格限基于客户要求，二者不可混淆；数据真实性：抽样需随机，避免人为筛选数据，否则控制图会失真；全员参与：SPC 不是质量部门的专属工具，需生产、技术、设备等部门协同，才能有效落地。

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