昨天有同事让我介绍一下SPC。在开始介绍SPC的主要内容之前，我想先澄清一个长期以来被误解的问题，就是不少人以为SPC和SQC是一回事儿，只是番茄和西红柿的区别而已。但事实上，二者还真不是同一个“物种“。正如我之前介绍，统计过程控制（SPC）和统计质量控制（SQC）的鼻祖都是休哈特博士，他的初衷是批判当时占主流的100%的产品检验的质量控制方式，因为缺陷成本没有减少，而且检验成本很高。休哈特博士强调提出通过用统计的方法控制过程的从而预防产生缺陷，通过检查一个有限产品样本，从而预测整批产品的质量风险。通过这两个工具使用来降低缺陷和检验成本。
SPC (Statistical Process Control）是大家熟知的统计过程控制，中心词是“过程控制“，“统计”是状语，含义是用统计的方式来控制过程。
1. SPC目的是减小过程变差（Process Variation）, 控制均值在期望值。可以用控制图直接监控过程参数，也可以通过监控关键产品特性来间接地反映过程参数的情况。无论是直接控制过程参数还是通过监控产品参数间接控制过程参数，目的都是着眼于控制过程的输入或自变量（Indepentent Variables, Xs）。
2. SPC基本包括两部分，第一部分是诸如直方图、帕累托图、鱼骨图、控制图等统计工具，第二部分是过程能力/绩效的计算。
SQC（Statistical Quality Control）就是统计质量控制，中心词是质量控制，修饰语是统计，含义是用统计的方法来控制产品质量。
1. SQC目的是控制过程的输出或因变量（Dependent Variables, Ys），即产品，包括来料检验、过程检验、出货检验和可靠性测试等, 保证不合格产品不会发运给客户。
2. SQC的可以大致分为两个阶段：
第1阶段，在20世纪30年代，休哈特博士刚刚提出统计质量控制（SQC）的时候，SQC包含统计过程控制（SPC）和接受抽样检验（Accpetance Sampling）两部分，后者是同是贝尔实验室的道奇和罗米克提出的。
第2阶段，当SQC由戴明博士带到日本后，日本的质量控制之父石川馨在休哈特的基础之上，标准化了统计质量控制的基本QC 7 + 辅助7工具+ 验收抽样，SQC成为了质量控制和改进的有力工具。
朱兰博士对于SQC的定义是“统计技术在测量和改进过程质量中的应用。 统计质量控制包括统计过程控制，诊断工具（参数图，流程图，鱼骨等），抽样计划以及其他统计技术”。
总结一下：
对了，由于WX暂时停止了直接在文章下评论的功能，大家有问题，只能私信给我啦。
2021-1-23
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