什么是统计过程控制？(statistical process control?)
统计过程控制（SPC）通常用于制造过程中，它利用通过统计分析收集的统计事实来监测和控制几乎任何可以测量输出的过程。SPC利用该方法固有的各种工具，包括实验、控制图和持续改进过程。SPC和其他过程控制方法之间的关键区别在于，在分析过程中的变化时，侧重于定量分析，而不是观点。统计过程控制适用于除制造之外的各种过程，其重点是识别变化的来源，并确定变化的程度。根据这些信息，管理者可以就变更是否可接受做出决定，如果它意味着需要复制的问题或积极原因。 .
统计过程控制的前提是，任何可测量的输出都会因共同的、自然的原因或特殊的、可分配的原因而发生变化，统计过程控制试图确定某个变化是否在统计控制之下。使用控制图，分析师将在图表指定的时间段内查找流程中的变化。在确定这些变化后，分析员将使用图表确定变化的来源，以及该变化是否在预先确定的指定范围内。当确定的变化落在预定的规定范围内时，该过程被定义为处于统计控制之下。然而，如果没有，则该过程被视为不受统计控制。。
被发现不受统计控制的变化据说来自特殊的、可分配的原因。这种变化通常由实际过程决定，通常使用统计软件进行必要的计算，然后绘制在控制图上。统计过程控制旨在确定一个过程是否处于统计控制之下，因为如果它处于统计控制之下，那么该过程就可以被预测。准确预测流程的输出为分析人员提供了重要信息，例如完成特定类型的生产订单需要多长时间。此后，SPC方法的关注点是将过程重新置于统计控制之下，以便可靠地预测输出。 .
一旦确定某个过程不受统计控制，就会搜索可分配的原因，并确定它们对该过程是积极的还是消极的。在调查后解决负面原因，以确定并消除原因，然后使用SPC反复分析过程，直到问题得到解决。积极原因通常遵循相同的过程，但目标是在过程中始终实现因果关系。
- 发表于 2022-01-30 17:11
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- 分类：科学
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