中图分类号C816 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）119-0135-02
0 引言
1924年，美国贝尔电话实验室的休哈特（W.A.Shewhart）提出了统计过程控制（Statisical Process Control ，简称SPC）。这是一种运用数理统计方法来进行过程控制的工具。在企业的质量控制和管理中，可以应用SPC对质量数据进行统计、分析来区分出产品的产品在生产过程中是否存在异常现象，这样可以对过程中的异常及时地发出警告，提醒质量监测人员来迅速查明问题，并解除异常，使生产过程恢复稳定，从而保证产品的质量和可靠性。传统的质量控制一般是经过专职检验对产品进行符合性检验验收，挑出不符合要求的产品，这种检验方法通常比较浪费人力和物力资源，而且不够经济。因为它是对不合格品产生以后的事后把关。SPC技术出现以后，让企业的质量管理从这种事后把关模式发展为对过程中的各个阶段监控，关注事前预防，因此很大程度上降低了企业的质量成本，也提高了企业的市场竞争能力。贯彻预防原则是现代质量管理的重点， 不论是硬件产品还是软件产品，都有很多相应的标准产生，都是注重通过从产品设计输入、方案设计、文档评审、阶段评审、设计输出、生产过程控制等中间环节的全过程质量控制来保证最终产品质量的。
1 统计过程控制的原理
1.1小概率事件原理
在生产过程中，只有相互独立的偶然因素影响时，产品的特性值会服从正态分布。正态分布的两个参数平均值（μ）与标准差（σ）是相互独立的，不论μ与σ取什么值，产品质量特性值落在【μ-3σ，μ+3σ】范围内的概率为99.73%，于是产品质量特性值落在【μ-3σ，μ+3σ】范围外的概率为1-99.73%=0.27%，而落在单侧的概率为0.27%/2=0.135%≈1‰。用数学的眼光来分析，这是小概率事件的原理。小概率事件在一次试验中实际上不发生，如果发生了就存在异常。休哈特就是根据这一点发明了控制图。
1.2影响产品质量的因素原理
根据来源的不同，影响产品的质量因素可分为人员、设备、原材料、工艺方法、环境、测量6各方面。但从对产品质量的影响大小来分，质量因素可分为偶然因素（简称偶因）与异常因素（简称异因）。偶因是过程中肯定存在的，但是对产品的质量影响较小。在技术上要想除去比较困难，从经济方面考虑消除它也不划算。异因对产品的质量影响很大，能够通过采取有效的措施来避免。SPC是运用控制图对产品的生产过程来进行评价，根据反馈的质量信息及时发现异因出现的征兆，通过采取有效的措施来消除其产生的影响，使产品的生产过程保持在只有偶因影响的稳定状态，从而来控制产品的质量。SPC的理论认为，当生产过程只有偶因影响时，产品的生产过程处于统计控制状态，也就是稳态；当生产过程中有异因影响时，产品的生产过程是处于统计失控状态的。因为过程波动是具有统计规律性的，所以当过程受控的时候，产品的过程特性基本服从稳定的随机分布；而当过程失控时，过程分布将会发生变化。SPC就是利用过程波动的统计规律性来对过程进行分析和控制的。因此，SPC强调过程在受控和过程能力充分的状态下运行，保证使产品和服务能够长期满足顾客的要求。
监测和评价产品生产过程，可以用到控制图。控制图主要分为两种：一种为计量型数据控制图，另一种为计数型数据控制图。过程本身决定了要使用哪种类型的控制图。如果出自过程的数据是离散型的（例如：通过/不通过，可接受/不可接受）就使用计数型数据控制图。如果出自过程的数据是连续型的（例如：直径，长度）就使用计量型数据控制图。
2 统计过程控制的应用
当一个组织内需要引进控制图时，最重要的是将需要优先考虑的问题先提出，并在需要用到的地方使用控制图。问题源可以出自成本控制系统、内部瓶颈问题等。如果可行的话，一般是将计量型数据作为首选，因为这种数据可以在同样的工作量下，提供更多有用的资料。
2.1控制图的适用地方
一般来说，在任何过程中，可以对需要控制质量的任何地点都是用控制图。但对于所确定的控制统计量应能够定量，这种情况下才能够应用计量型数据控制图，如果统计量只能定性，不能定量，那就只能用计数型控制图。进行控制的过程需要具有统计规律性，而只有少数的几次过程，是不能利用应用控制图来进行控制的。
2.2 选择哪些参数作为控制对象
一个过程经常会有多种特性，所以在用控制图的时候，需要用具有代表性的关键质量特征来充当控制对象。比如，如果某个产品在强度上出现了问题，就需要将强度作为控制对象。如果产品的多个指标互相联系，那么就需要对这些指标全都进行控制。
2.3 选择哪种控制图
可以根据所要控制的质量特性值的性质来选择。如果数据是计量值型值，一般可以选择均值-极差控制图、均值-标准差控制图和单值-移动极差控制图；如果数据是计件值的应选择不合格品率控制图和不合格品数控制图；如果数据是计点值的应该选择单位不合格数控制图和不合格数控制图。当然，我们同时要考虑检出率大小、抽取样品、取得数据的难易程度和是否经济等。 2.4 对控制图的分析
根据控制图原理，我们发现：控制图中的点子没有越出边界，排列也是随机的，就说明生产过程是稳定的；但是如果控制图中的点子越出边界，排列不随机，那我们就认为是生产过程中出现了异常。如果出现异常，就要用张公绪教授总结的“20字方针”去做：“查出异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”。每执行一次20字方针，就消灭一个异因，对此异因而言，起到了预防作用。
2.5 控制图的重新制定
由于控制图是根据稳态下的条件（人员、设备、原材料、工艺方法、环境、测量）来制定的，如果这些条件变了，比如操作人员变更，或者操作人员通过学习，操作水平提高等，这时就需要对控制图进行重新定制。控制图是科学管理生产过程的重要依据，所以在经过长时间的使用后，需要重新检测数据，进行计算和检测。
2.6 控制图的保管
控制图的计算和日常的记录都应该作为技术资料进行保管。对于控制图中的点子越出边界，或者点子排列不随机的情况和当时所采取的处理方法都需要进行严格的记录，并保存。这些资料可以作为日后调查或者再出现异常情况时候的重要依据，有了长期的资料记录，可以对生产过程有一个完善的了解，对今后在产品设计等方面的发展都是有用的。
3 统计过程控制的优点及发展特点
统计过程控制强调全过程监控、全系统参与、用统计技术方法来对全过程进行预防，它可以用于硬件产品、软件产品的质量控制，还可以用于所有的管理过程。这种全员参与质量管理的思想，使SPC实施以后能够帮助企业在质量控制上真正做到事前预防与控制。
全面质量管理思想已经深入了各企业，SPC在质量管理方面的应用也慢慢的从生产制造过程扩展到了产品设计、软件设计、文档编制、售后服务等各个环节的质量控制。最早的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，随着生产率的提高和计算机网络的快速发展，SPC系统可以利用自动测试系统和数据采集设备来对数据进行自动采集，并实施传送到质量控制中心对原始数据进行分析。
企业外部和内部环境变化迅速，企业运用的系统既要适合目前的要求，更要适应未来发展的需要，这就在对系统平台的多样性、功能适应性、系统开放性等方面提出了更高的要求。
4 企业运用统计过程控制的效果
统计过程控制可以对过程做出可靠的评估，过程是处于正常生产状态还是异常状态；确定过程的上下控制限，评价过程是否受控和过程能力是否充分；为过程提供告警功能，即时对过程进行监控，预防不合格品的发生；能够降低对常规检验的依赖性，定其观测和科学系统的测量方法能够减少大量的检验验证工作。
运用统计过程控制对过程进行监控和预防，企业可以降低成本、降低不良品率，减少返工和报废，同时可以提高劳动生产率，更好的理解和实施质量体系，赢得顾客满意。
统计过程控制作为质量改进的重要工具，适用于工业工程、服务等所有的过程性领域。在过程改进的初期，统计过程控制可以帮助企业识别质量改进的机会，在改进后可以用来保持过程改进的成果，并在新的水平上进一步开展改进工作，使质量能够得到持续提升。
