你在应用统计过程控制SPC的过程中，是否有以下困惑？
~花不少的时间和精力，实施了控制图，但感觉对质量改进没有什么作用。
~以为过程异常，却越调越糟糕，用了SPC还不如不用。
~以为过程是正常的，却产生了大量的不合格产品。
~产品批量太小，数据还没收集完，产品已经生产完了，SPC没法用。
~过程85%的问题是普通原因造成的，只有15%是特殊原因产生的。我们怎么知道变差是普通原因造成的，还是特殊原因造成的？
以上疑惑，正确的使用统计过程控制SPC工具，就能解决。 SPC是应用统计技术对生产过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整相关质量特性参数，从而达到改进与保证质量的目的。
统计过程控制SPC 为什么有这么强大的功能呢？这要从SPC的原理说起。
统计过程控制SPC的原理
控制图的设计原则如下：
（1）正态性假定：绝大多数质量特性值均服从或近似服从正态分布.
（2） 3б准则
（3）小概率原理(实际推断原理)
a) 若X服从正态分布,则X的可能值超出控制界限的可能性只有0.27%.因此,一般认为不会超出控制界限。
b) 运用小概率原理也可能导致错误,但犯错误的可能性就是此小概率.
（4）反证法思想：一旦控制图上点子越出界限线或其他小概率事件发生,则怀疑原生产过程失控,也即不稳定.此时,要从5M1E去找原因。
控制图的应用是基于统计学概念，具体来说，主要包括以下几个方面：
1、控制图的基本假设是过程的变异是随机的，符合统计学上的正态分布。随机变异是一种正常的偶然变异，而非随机变异则是异常变异，可能是由特殊原因引起的。控制图可以帮助我们区分这两种变异，并对非随机变异进行分析和改进。
2、控制图通常会绘制中心线，表示过程的平均值。同时，上下方各有一条控制限，为过程的上限和下限。控制限是根据统计学计算得出的，它们不是规格限度。控制限用来判断过程是否属于受控状态。3、根据控制图判异规则，当数据点违反这些规则时，可能存在特殊原因变异或非随机原因变异，需要采取措施，分析改进。
通过使用控制图，我们可以实时监控过程的稳定性和能力，及时检测并纠正异常情况，从而提高产品或服务的质量和效率。统计过程控制SPC还可以帮我们识别出潜在的问题或改进及机会，优化过程，并持续改进目标。
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