SPC 就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。其中控制图理论是SPC 最主要的统计技术。
1924年美国的休哈特博士（统计质量控制之父）提出了过程控制的概念与实施过程监控的方法，并首先提出用控制图进行生产控制，稳定生产过程的质量，达到以预防为主的目的。控制图的种类很多，本文主要介绍常规控制图，也称休哈特控制图。
目前真正把spc全面应用生产中的公司并不多，很大一部分spc工作是质量部门在推进完成，一线生产相关人员大多对spc并不完全了解，想当然的认为只要产品不超差那就是好的过程，spc工作完全是质量部门的事情，做spc会一定程度上耽误了生产的进程。但如果不能尽早识别出生产过程中的异常并加以改进，那就可能会生产出本可以避免的不合格品，对公司造成更大的损失。
目前已经进入TQM（Total Quality Management，全面质量管理）时代，组织需要以质量为中心，全员参与，全面参与，质量也不仅仅是质量部门的事情，与组织其它部门也有密不可分的关系。例如我们可能都觉得质量问题和HR部门应该没有关系吧？其实不然，如果合适员工没有招到，那么可能某个的质量问题的根源在于HR当初招了一个“水货”进来。
设当生产不存在系统性原因时，X～N（μ，σ^2），则P（μ－3σ<X<μ 3σ）=0.9973。如下图所示，X落在两条虚线外的概率之和只有0.27%。即1000个样品（数据）中，平均约有3 个数据超出分布范围，有997个落在（μ－3σ，μ 3σ）之中。如果从处于统计控制状态的生产中任意抽取一个样品X，可以认为X 一定在分布范围（μ－3σ）-（μ 3σ）之中，而认为出现在分布范围之外是几乎不可能的，这就是3σ原理。
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