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SPC统计管制运作指导书

1、目的：

1.1 预防不良发生,有效管制制程；

1.2 改善制程,提高质量；

1.3 降低成本,提高生产力。

2、范围：

2.1 适用于制程重要管制项目及客户要求的管制项目；

3、职责：

3.1 品保部：负责SPC管制图的制作、不正常型态及不稳定型态的异常反馈及原因追查并跟踪改善效果；

3.2 相关部门：负责不正常型态及不稳定型态异常时的原因追查及改善措施的提出和执行。

4、作业方法：

4.1 SPC管制图选定原则见下图:（略）

4.2 计量值管制图:

4.2.1 建立解析用管制图, 先建立解析用管制图,待确定管制界限后,再建立管制用管制图. 4.2.1.1.管制项目之选定.

在制程中选择对产品质量特性有重要影响之要因或重要质量特性作为管制项目.

4.2.1.2.搜集数据:

4.2.1.2.1选择样组大小:

A、选取合理之样组,其适当与否将影响管制图的功效；

B、样组与样组之间的变异较大；

C、样组内的变异小,通常取自某一单独制程；

4.2.1.2.2 抽样的频率:

A.管制图的制作,是希望通过适当的抽样频率,而发现潜在制程中的变异,而造成变异的原因包括:生产班次的更换,人员的换班,不同原料等；

B.在分析的初期,为了观察短期制程稳定与否,可以连续抽取数据；

4.2.1.2.3 样组的组数: 从统计的观点来看,至少20组以上的组数,是最能判定制程是否稳定的依据,并可以预测制程的位置及其分布型态；

4.2.1.3.计算及绘制管制界限:

4.2.1.3.1 依各管制图公式计算管制界限；

4.2.1.3.2 将计算之管制界限数值填入管制图内；

4.2.1.4.描点: 依据检测计算所得之数据点绘在管制图上适当位置，并在相邻两点间以直线连接；

4.2.1.

5.管制界限之检讨:如所有之点全部在界限内且系随机散布着,则可以用作建立制程管制用管制图

4.2.1.

5.1 如有点超出管制界限,则应调查原因,并加以消除.然后剔除这些点之数据,再用剩下来之数据,重新计算管制界限；

4.2.1.

5.2 虽有点超出管制界限,但原因不明、或已查明原因而无法消除时,这些点无需除去重新计算；

4.2.1.

5.3 重新计算管制界限后,仍有点超出新管制界限时,无需除去；

4.2.1.6 管制图与规格比较:

4.2.1.6.1 产品界限在规格界限内,且中心在规格中心附近,可认为制程能力能满足规格要求,可以延长作为管制用管制图；

4.2.1.6.2如产品界限之宽度比规格为窄,但由于中心离开规格中心偏向一方,致使产品上限或

下限超出规格界限,此时宜调整制程平均值,使与规格中心一致(或接近)后,方可以延长做为管制用管制图；

4.2.1.6.3 如产品之宽度比规格界限之宽度为宽时,表示制程能力不足；

A、对原数据加以层别,找出变异较大之处；

B、如果原数据不够，则应加抽样本；

C、无法改善制程能力，则应检讨规格界限是否可以放宽；

D、如无法改善制程能力又无法改变规格时，则应全数检查；

4.2.2 建立管制用管制图：

4.2.2.1经解析用管制图对制程解析后,确定制程能力能满足规格需要,且将来是按此种同样条件下继续生产时,可以延长管制界限以管制制程；

4.2.2.2 填写管制图必要事项:将管制项目、测定单位、测定者、机台号、产品型号批次、规格要求等信息及时填入管制图中；

4.2.2.3 作管制界限:将经解析用管制图确定之管制界限绘入管制图；

4.2.2.4点图:与解析用管制图同样方法,由制程抽取样本,测定其特性值,获得记录,按时间顺序填入

管制图内；

4.2.2.5管制界限之重新计算:管制工作于每季或视其需要因制程可能发生变化,此时再用原来管制界限判定制程不合适时,应再搜集资料重新计算出管制上线(UCL)、线(CL)及下线(LCL)；符合制程现状；

4.3 计数值管制图:

4.3.1管制项目之选定:选择适合使用计数管制之质量特性；

4.3.2.搜集数据:

4.3.2.1.搜集过去已知检查数据20组以上.

4.3.2.2.数据需合理分组,一般以一定时间之产品为一组,或以每批产品为一组；

4.3.3.计算及绘制管制界限:

4.3.3.1依各管制图公式计算管制界限.

4.3.3.2将计算之管制界限数值绘入管制图内.

4.3.4.描点: 依据搜集之数据点绘在管制图上适当位置.并在相邻两点间以直线连接；

4.3.

5.管制界限检讨: 依照4.2.1.5.办理；

4.4 管制图分析:

4.4.1 制程稳定状况判定:

4.4.1.1 多数点子集中在中心线附近；

4.4.1.2 少数点子落在管制界限附近；

4.4.1.3 点子之分布成随机状态,无任何规则可循；

4.4.1.4 没有点子超出管制界限之外；

4.4.2 不正常点子之动态；

4.4.2.1 在中心线附近无点子；

4.4.2.2 在管制界限附近无点子；

4.4.2.3 有点子溢出管制界限之现象；

4.4.3 异常状态之判定方法；

4.4.3.1 点在中心线之单侧连续出现有七点以上者；

4.4.3.2 点出现在中心线之单侧较多时,如:

a.连续11点中有10点以上、

b.连续14点中有12点以上、

c.连续17点中有14点以上、

d.连续20点中有16点以上；

4.4.3.3 点出现在管制界限之近旁时,一般是以超出2σ区域之点为调查基准(A区),如:

a.连续3点中有2点以上、

b.连续7点中有3点以上、

c.连续10点中有4点以上、

4.4.3.4 连续几点同一方向时,如:

a.连续五点继续上升(或下降),应注意以后的动态、

b.连续六点继续上升(或下降),应开始调查原因、

c.连续七点继续上升(或下降),必有原因,应立即采取措施；

4.5 管制图异常处理:

4.5.1 管制图依4.4分析不正常型态及不稳定型态时,IPQC应将其记录《现场稽查不合格记录》表中并报告本组组长，同时QC组长、生产组长及领班（必要时可要求现场PE人员及设备调机人员参与）应立即排查原因并加以消除，如出现无法消除时则由QC组长报告部门主管，经品保部主管确认属实,应立即知会相关部门责任人员于5分钟内到现场现场处理跟进，并由IPQC开出《品质异常联络书》要求相关部门进行分析处理跟进，具体按《品质异常处理程序》跟进处理；

4.5.2 IPQC将异常原因记录于X-R管制图异常记录栏中；

5.0 相关表单记录:

5.1 品质异常联络书

5.2现场稽查不合格记录

5.3 X-R控制图

5.4 P控制图

6.0参考文件:

6.1 品质异常处理程序

6.2 各工序目标控制线

统计过程控制(SPC)程序

统计过程控制（SPC）程序 1 目的为了解和改善过程，通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料，为设计、制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考。 2 范围本程序适用于*****有限公司做统计过程控制（P P K、C P K、CmK 、PPM）的所有产品。 3 术语和定义 SPC：指统计过程控制。 CpK：稳定过程的能力指数。它是一项有关过程的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势及该趋势接近于规格界限的程度。 PpK：初期过程的能力指数。它是一项类似于C P K的指数，但计算时是以新产品的初期过程性能研究所得的数据为基础。 C a：过程准确度。指从生产过程中所获得的资料,其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。 C p：过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（σ × ），以推定实际群体的标准差（σ）用3个标准差（3σ）与规格容许差比较。 PPM：质量水准，即每百万个零件不合格数。指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。PPM数据常用来优先制定纠正措施。 Cmk：设备能力指数：是反映机械设备在受控条件下，当其人/料/法不变时的生产能力大小。 4 职责质量部负责统计过程控制的监督、管理工作。 5 PPM、Cp、Cpk、Pp、Ppk过程能力计算及评价方法 1．质量水准PPM的过程能力计算及评值方法：当产品和/或过程特性的数据为计数值时，制造过程能力的计算及等级评价方法如下：（1）计算公式：不良品数 PPM = × 1000000 检验总数（2）等级评价及处理方法：

A PPM ≦ 233 制造过程能力足够。 B 233 < PPM ≦ 577 制造过程能力尚可；视过程控制特性的要求，进行必要的改进措施。 C 577 < PPM ≦ 1350 制造过程能力不足；必须进行改进措施。2．稳定过程的能力指数Cp、Cpk计算及评价方法：（1）计算公式： A）Ca = （x-U） / （T / 2）×100% 注： U = 规格中心值 T = 公差 = SU - SL = 规格上限值–规格下限值 σ= 产品和/或过程特性之数据分配的群体标准差的估计值 x = 产品和/或过程特性之数据分配的平均值 B）Cp = T / 6σ（当产品和/或过程特性为双边规格时）或 CPU（上稳定过程的能力指数）= （SU-x）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时） CPL（下稳定过程的能力指数）= （x-SL）/ 3σ（当产品和/或过程特性为单边规格时） Z1 = 3Cp（1+Ca）……根据Z1数值查常（正）态分配表得P1%； Z2 = 3Cp（1-Ca）……根据Z2数值查常（正）态分配表得P2% 不合格率P% = P1% + P2% 注：σ = R / d2（ R 为全距之平均值，d2为系数，与抽样的样本大小n有关，当n = 4时，d 2 = 2.059；当n = 5时，d 2 = 2.3267） C）Cpk = （1-∣Ca∣）× Cp 当Ca = 0时，Cpk = Cp。 D）Cpk = Min（CPU，CPL） = Min{（SU -x）/ 3σ，（x-SL）/ 3σ} 当产品特性为单边规格时，Cpk值即以CPU值或CPL值计算，但需取绝对值；Cpk值取CPU值和CPL值中的最小值。（2）等级评价及处理方法：等级Ca值处理方法等级说明 A ∣Ca∣≦ 12.5% 作业员遵守作业规范的规定并达到规格（公差）要求须继续维持。 Ca值当U与的差越小时， Ca值也越小，也就是产品质量越接近规格（公差）要求的水准。 B 12.5% < ∣Ca∣≦ 25% 有必要尽可能将其改进为A级。 C 25% < ∣Ca∣≦ 50% 作业员可能看错规格（公差）不按操作规定或需检查规格及作业规范。

SPC统计过程管理规程

文件制修订记录

为了解和改善过程，通过对过程能力的分析、评估使其有量化资料，为制造过程的改进，选择材料，操作人员及作业方法，提供依据和参考。 2.0范围：本程序适用于本公司顾客要求和需做统计过程控制（PPK、CPK、PPM）的所有产品。 3.0职责：品保部：负责统计过程控制的数据搜集和分析；负责统计过程控制的监督、管理工作。 4.0定义： SPC:指统计过程控制。 CPK:稳定（量产）过程的能力指数。它是一项有关过程的指数，计算时需同时考虑过程数的趋势接近于规格界限的程度。 PPK:初期（试产）过程的能力指数它是一项有关类似于CPK的指数，但计算时是以新产品初期过程性能研究所得的数据为基础。 Ca:过程准确度。指从生产过程中所获得的资料，其实际平均值与规格中心值之间偏差的程度。 Cp：过程精密度。指从生产过程中全数抽样或随机抽样（一般样本在50个以上）所计算出来的样本标准差（бX），以推定实际群体的标准（б）用3个标准差（3б）与规格容许差比较。 PPM：质量水准，即每百万个零件不合格数。指一种根据实际的缺陷材料来反映过程能力的一种方法。PPM数据常用来优先制定纠正措施。 5.0作业内容： 5.1建立统计过程控制问题的体系 5.1.1品保部依据《生产过程管理程序》中的内容，对所有新制造过程（包括装配）、关键和重要过程建立新产品、通用产品的统计过程控制体系，并对其进

行过程研究，以验证过程能力，为过程控制提供附加输入，由品保部实施和执行。 5.1.2为确保公司统计过程控制的体系得到有效运行，工程应按《控制计划管理程序》的规定制定统计过程控制体系所需要的过程流程图和其相应的控制计划，其内容包括：测量技术、抽样计划、接收准则、当不能满足接收准则时的反应计划等。 5.2确定生产过程的关键、重要过程。 5.2.1当公司有新的制造过产生时，工程依顾客要求、公司对产品和过程特性的重要性来确定生产过程中关键、重要过程，并将其在相应的控制计划中予以明确规定。 5.2.2工程依据《过程潜在失效模式及后果分析管理程序》规定，对公司所有关键和重要过程确定新产品、通用产品的产品/过程特殊性﹛即：在过程失效模式及后果分析中被评价为高风险的项目（即：严重度≥8、风险数≥100）﹜，并将其在过程失效模式及后果分析、相应的控制计划、产品图样中予以明确标识和规定。 5.3决定关键、重要过程的管理项目 5.3.1当公司对所有关键和重要过程确定新产品、通用产品的产品/过程特殊特性后，由工程根据公司对产品和过程进行统计过程控制执行的能力决定关键、重要过程的管理项目，并将其在相应的控制计划中予以明确规定，经部门主管确认，部门经理承认后，由品保部实施并执行。 5.4决定管理项目的管理标准 5.4.1当公司决定关键、重要过程的管理项目后。由工程、品保部根据顾客对产品特性的要求并结合公司实际的过程生产能力制定关键、重要过程和管理项目的管理标准，并将其在相应的控制计划、产品图样、检验标准、操作标准中予以明确规定，经部门主管确认，部门经理确认后，由品保部实施和执行。

SPC统计过程控制

SPC统计过程控制 SPC统计过程控制主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的 1、SPC概念 SPC即统计过程控制。在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。 2、SPC技术原理统计过程控制（SPC是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它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。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）；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）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。 SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。 3、SPC管制图现场管理品质，必须依品质特性来管理，而品质特性值是随着时间作高高低低地变化，那么，到底要高到什么程度或低到什么程序才算是异常? 此时必须设定有管制上下限来管理，如果有点超出管制界限，必须调查原因，采取行动，使制程恢复正常。 “品质管制始于管制图，终于管制图”，由此可以看出管理图的重要性，因

SPC统计过程控制应用实例分析

SPC统计过程控制应用实例分析 1.SPC控制特性的定义 T1S6949质量管理体系在实际应用中强调以系统的方法对过程进行分析研究，以确定系统的输入因子，输出因子以及输入对输出的影响作用。产品实现的过程也可以用框图简单地描述为下图：上图表示，产品实现的过程为由材料、生产参数、设备、人员、环境构成的输入因素通过生产转换成输出产品的过程，同时利用输出的信息来反作用于输入因素，以得到输入因素如材料、生产参数等的持续改进。输入因素通过生产过程转化成输出的产品，其中的实现过程也就是SPC需要进行监控的工艺过程，当然针对SPC控制特性的选择并不是越多越好，由于检验本身是不带来增值效益的过程，因此在行业的应用过程中，考虑到成本的计算，SPC只会应用在部分关键特性的监控过程中，而关键特性的选择也根据企业自身的生产能力及控制能力的需要来决定的。因此在进行统计过程控制时，首先需要定义控制的对象，然后通过监控生产实现过程中的各大因素对控制对象的作用，检测到过程的特殊原因波动，从而实现提前预防不合格品产品的作用。针对关键特性之外的其他参数，可以通过记录检查表的形式将其记录并保存，以便工艺改进时提供历史依据的参考。 PSC的控制项目对产品特性及工序监控的必要性，通常通过以下几个方面进行考量； (1) 从产品特性要求判断，是否为产品关键特性；如Tirm Form工序，SPC记录共面性的抽样检验结果，以判断产品当前的生产流程是否处于稳定受控的状态下。产品的关键特性在产品设计阶段己确定。 (2) 另一方面，在产品生产制造的过程中，关键工序参数的监控对产品质量良率起着重大的决定作用，利用实时的SPC方法进行工艺参数的监控，能够及时发现生产过程中存在的特殊原因，及时围堵并消除，以得到立即的改正及预防的作用。例如，在硅片切割工序(Wafer saw)，工艺上利用对切割槽宽度的定期数据采集，绘制SPC控制图，从而起到过程监控的作用，以防止参数对切割工序带来的过程能力偏移。 (3) 客户的特殊要求：客户的特殊要求可以针对产品的固有特性要求，如封装外观尺寸要求，针对p8AGBdoysize35*35的产品，要求产品的允收范围在35+-0.sm。另外客户的特殊要求也可以针对1艺参数，如Wire Bo nd的Wire Pull和Ballshear。封装企业的新产品导入初期阶段，在制定产品生产的控制计划时，SPC的控制特性就是其中必须定义的一个部分。特殊特性的定义主要来源于行业规范，客户的特殊要求以及通过生产经验的累积，总结出来的关键的过程参数计量型的控制图应用在如下的特性，见下表：计量型控制图的应用工序及抽样计划

统计过程控制案例分析

统计过程控制（SPC ）案例分析一、用途 1．分析判断生产过程的稳定性，生产过程处于统计控制状态。 2．及时发现生产过程中的异常现象和缓慢变异，预防不合格品产生。 3．查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便作出正确的技术决定。 4．为评定产品质量提供依据。二、控制图的基本格式 1．标题部分 X-R 控制图数据表 2．控制图部分质量特性

实线CL ：中心线虚线UCL ：上控制界限线 LCL ：下控制界限线。三、控制图的设计原理 1．正态性假设：绝大多数质量特性值服从或近似服从正态分布。 2．3σ准则：99.73%。 3．小概率事件原理：小概率事件一般是不会发生的。 4．反证法思想。四、控制图的种类 1．按产品质量的特性分：（1）计量值（S X R X R X R X S ----,,~ ,）（2）计数值（p ，pn ，u ，c 图）。 2．按控制图的用途分：（1）分析用控制图；（2）控制用控制图。五、控制图的判断规则 1．分析用控制图：规则1 判稳准则——绝大多数点子在控制界限线内（3种情况）；规则2 判异准则——排列无下述现象（8种情况）。 2．控制用控制图：规则1 每一个点子均落在控制界限内。规则2 控制界限内点子的排列无异常现象。

【案例1】 R X -控制图示例某手表厂为了提高手表的质量，应用排列图分析造成手表不合格品的各种原因，发现“停摆”占第一位。为了解决停摆问题，再次应用排列图分析造成停摆事实的原因，结果发现主要是由于螺栓松动引发的螺栓脱落成的。为此厂方决定应用控制图对装配作业中的螺栓扭矩进行过程控制。分解：螺栓扭矩是一计量特性值，故可选用基于正态分布的计量控制图。又由于本例是大量生产，不难取得数据，故决定选用灵敏度高的R X -图。解：我们按照下列步骤建立R X -图步骤1：取预备数据，然后将数据合理分成25个子组，参见表1。步骤2：计算各组样本的平均数i X 。例如，第一组样本的平均值为： 0.1645 162 1661641741541=++++= X 其余参见表1中第（7）栏。步骤3：计算各组样本的极差i R 。例如，第一组样本的极差为： {}{}20154174min max 111=-=-=j j X X R 其余参见表1中第（8）栏。表1：【案例1】的数据与R X -图计算表

SPC统计过程分析指导书

SPC统计过程分析指导书 1目的在过程中正确使用统计技术，对过程加以监控，以利于及时发现问题，采取措施，持续改进过程质量 2范围本指导书适用于公司过程中使用的统计技术均值-极差控制图（X-R）与不合格品率控制图（P图）指导。 3术语 3.1总体指重要研究对象的全体，又称母体。 3.2样本从总体中随机抽取出来的，对其进行测量和分析的一部分产品。 3.3样品又称个体。样本中的每一单位产品。 3.4样本大小又称样本容量，一个样本容量，一个样本中所包含的样品数量。 3.5样本数为研究一个整体，所制取的样本数量。 3.6过程能力过程处于稳定状态下，在经济及其它条件允许范围内，保证产品质量的能力。 4职责 4.1技术部负责制定现场使用的统计技术类型，并制定控制限及有关性能力指数计算，并制定未满足要求时的改进计划。 4.2质量管理部负责现场统计技术应用的监控。 4.3生产部负责现场统计技术的应用和管理。 4.4人事资源部负责组织对现场使用的统计技术应用进行培训。 5管理内容 5.1X-R的制作方法 5.1.1确定控制项目（按控制计划规定项目进行）。

5.1.2收集数据，数据取样方法和注意事项：取样必须具有代表性，取样原则上按不同的设备、操作人员、原料等分别取样，以免除异常因素带来的误差，样本大小3个，样本组数为12个，一般按产品生产顺序或测定顺序，排列数据。 5.1.3将收集数据分组记入表中（表格见附录A） 5.1.4计算平均值X-、极差R、总平均值X--、平均极差R-。 5.1.5计算控制界线均值控制图中心线CLX=X- 均值控制图上控制线CLX=X--+A2R- 均值控制图下控制线CLX=X---A2R- 极差控制图中心线CLR=R- 极差控制图上控制线UCLR=D4R- 极差控制图下控制线LCLR=D3R- A2、D3、D4分别从附录A表中查得 5.1.6绘制控制限 5.1.7描点 5.1.8控制图分析 5.1.8.1如果所有的控制点均在控制界线内随机分布，则可以此作为控制过程控制图。 5.1.8.2与现有规格比较 A.如果控制界线在规格范围内，分布中心与规格中心基本重合，可认为过程能力满足格要求，可以作为正常过程控制用图。 B.如果各控制点都在控制界限内，呈随机分布，可以判定过程在受控状态内。 C.如果有超出控制界限的控制点，则应作如下工作： a).对此异常点进行分析并加以处理，并要有预防措施。 b).X控制图有超出界限控制点时，表示过程平均值发生变化或变异增大。 c).R控制图有超出界限控制点时，表示过程变异增大。 D.如果过程控制要求发生变化，如设备、人员、原料等因素，此时应对控制界限重新收集数据进行计算，找出客观的控制界限。 5.1.9现场应用应用控制图的工序，操作者/检查员按控制计划或作业指导书要求的频次取样测量，记录实

SPC统计过程控制与控制图

Statistical Process control 统计过程控制

●计数型：检验时仅分为合格、不合格； ●计量型：检验时可确定值的大小。

第一章持续改进及统计过程控制概述应用统计技术来控制产生输出的过程时，才能在改进质量、提高生产率、降低成本上发挥作用。第一节预防与检测检测-------- 容忍浪费预防-------- 避免浪费第二节过程控制系统过程共同工作以产生输出的供方、生产者、人、设备、输入材料、方法和环境以及使用输出的顾客之集合。过程性能取决于： 1.供方和顾客之间的沟通； 2.过程设计及实施的方式； 3.动作和管理方式。过程控制重点：过程特性过程控制步骤：确定特性的目标值；监测我们与目标值的距离是近还是远；对得到的信息作出正确的解释，确定过程是在正常的方式下运行；必要时，采取及时准确的措施来校正过程或刚产生的输出；监测采取措施后的效果，必要时进一步分析及采取措施。注：仅对输出进行检验并随之采取措施，只可作为不稳定或没有能力的过程的临时措施。不能代替有效的过程管理。第三节变差：普通及特殊原因任何过程都存在引起变差的原因，产品的差距总是存在。虽然单个的测量值可能全都不同，但形成一组后它们趋于形成一个可以描述的分布的图形。（例图）

影响因素：普通原因：难以排除，具有稳定、可重复的分布；此时输出可以预测。特殊原因：必须排除，偶然发生、影响显著；此时将有不可预测方式影响输出。生产过程控制就是要清除系统性因素（特殊原因）。第四节局部措施和对系统采取措施局部措施：针对特殊原因由直接操作人采取适当纠正措施。此时大约可纠正15%的过程问题。系统措施：解决变差的普通原因，由管理人员来采取措施。此时大约可纠正85%的过程问题。采取措施类型不正确，将给机构带来在的损失，劳而无功，延误问题的解决。第五节过程控制和过程能力过程控制系统的目标：对影响过程的措施作出经济合理的决定，处理好两种变差原因的风险。（例图）过程控制系统的作用：当出现变差的特殊原因时提供统计信号，从而采取适当的措施。过程分类：控制利用量化的过程性能，反映能否满足顾客要求的能力。例如：Cp 和Cpk 第六节过程改进循环及过程控制（例图）