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统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它的主要目的是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。
具体来说，SPC利用控制图（如基于Shewhart原理的传统控制图）来分析过程和过程输出。控制图是SPC中最重要的工具，用于监控过程的稳定性和性能。通过绘制控制图，可以直观地看到过程输出的数据分布和变化趋势，及时发现异常波动和系统性因素。
SPC认为，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）。此时，过程特性一般服从稳定的随机分布。而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）。失控时，过程分布将发生改变，可能导致产品质量不符合要求。
在SPC中，一般只涉及初级统计技术，即涉及的只是一个因素或相互独立的多个因素。这些统计技术包括控制图、因果图等，用于分析过程输出的数据，并根据分析的结果采取相应措施。
此外，SPC还关注变差（即过程输出的产品测量值存在的波动）的问题。变差可分为普通原因（偶然原因、随机原因）和特殊原因（系统原因、非随机原因）引起的。普通原因对过程影响较小，可以利用现有技术进行控制；而特殊原因对过程影响较大，需要采取措施进行改进。
总之，统计过程控制（SPC）是一种重要的质量控制方法，它通过数理统计手段对生产过程进行监控和分析，及时发现和解决问题，确保产品质量的稳定性和一致性。在实际应用中，SPC非常适用于重复性生产过程，并可以帮助企业提高产品质量、降低成本、增强市场竞争力。
测量 3.4 统计过程控制（SPC)【相关资料自助获取】t.zsxq.com/04bu7a2rB（持续更新中）
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