统计过程控制SPC（Statistical Process Control）是一种利用控制图和过程能力指数等统计方法对过程或输出进行分析，用以判断过程状态，及时采取措施调整系统状态，确保长期符合质量要求，并减少质量波动的工具。

统计基础知识涉及随机事件的概念，它描述了系统在输入不变时，结果不可预知的现象，但多次重复实验后，结果总体呈现规律性，这就是统计学研究的核心——单次结果不可预测，而多次结果可预测。其中，正态分布是随机事件遵循的常见规律，描述了连续型产品参数分布的模式。方差和标准偏差是衡量参数分布集中程度的指标，方差越大，参数分布越分散；反之，分布越集中，意味着系统对产品质量的控制能力越强。

六西格玛是衡量生产系统质量管理水平的重要指标，它基于正态分布规律，通过测量参数变动范围内的西格玛数量，评估系统生产合格品的能力。每增加一个西格玛，系统合格品的比例显著提高，反映系统对质量的控制水平。

在生产过程中，变差是单个输出之间不可避免的差异。TS 16949中，变差被划分为普通原因和特殊原因。普通原因是由稳定因素引起的变差，无法消除但可以缩小影响；特殊原因则是不稳定因素，导致变差不可预测，通常为非正常因素，可通过排查和消除改善系统稳定性。

过程能力指数（Cpk）是衡量系统加工能力的指标，反映系统在稳定状态下的性能波动范围，即变差大小。通过计算过程能力指数，可以评估系统满足客户需求的能力。过程能力指数与过程能力的区别在于：过程能力体现系统固有水平，过程能力指数则反映系统当前满足客户要求的能力。

控制图是管理生产稳定性的工具，通过图表形式记录产品参数，帮助判断过程状态的稳定性。控制图有两类理解方式：一是当系统稳定时，变差应保持在给定范围内；二是通过识别参数波动的普通原因和特殊原因，控制图能够发现影响产品质量的特殊原因，促使系统达到更高稳定性。

综上，统计过程控制SPC通过统计方法、控制图和过程能力指数等工具，对生产过程进行有效管理，确保产品质量符合要求，减少波动，提升客户满意度。

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文章来源：天狐定制

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