在当前全球市场竞争日益激烈、客户需求不断变化的背景下，企业的生产模式正逐渐从单一品种大批量向多品种小批量生产转变。多品种、小批量制造环境由于加工同一规格的零件数量有限，导致统计过程控制（SPC）的传统方法难以保证所需样本容量，因而面临着如何适应这一复杂环境进行质量控制的挑战。本文研究旨在分析总结面向多品种、小批量制造环境下的SPC方法，并提出有效的实施模型。
统计过程控制（SPC）是一种质量管理技术，通过收集、分析生产过程中的数据，发现过程中的非随机性变异，从而确保产品和服务的质量。传统的SPC方法在多品种、小批量制造环境下难以发挥其优势，主要原因是统计过程监控的对象从单品种大批量转向了多品种、小批量生产。为了适应这一变化，研究人员提出了三种典型的SPC方法：数据变换法、过程建模法和贝叶斯方法。
数据变换法的基本思想是利用相似的生产工序质量信息，通过数据变换手段构造服从同一分布的统计量，以增加样本容量。这种方法在有相似工序质量信息参考时较为有效，能够直接使用传统SPC方法对生产工序进行控制。然而，在新工序或缺乏相似工序参考的情况下，数据变换法的使用受限。
过程建模法则是将生产工序作为控制对象，通过建立数学模型来描述和控制工序的质量。这种方法依赖于数学模型的精确性和适用性，因此在多品种、小批量环境下同样面临着样本容量不足的挑战。
贝叶斯方法是一种结合历史数据和主观判断的统计方法，适用于小样本的质量控制。贝叶斯方法通过历史检验数据和人们的主观评价、预测与判断综合信息，可以降低对样本容量的要求。例如，累积和（CuSuM）、指数加权移动平均（EWMA）等方法都可以看作是贝叶斯预测的特例。
尽管如此，在样本数量很少时，贝叶斯方法也可能受到限制，因为其依赖的统计变换技术（如T分布）在自由度较低时可能导致控制线宽度太大，监视作用受限。为了解决这一问题，Quesenberry提出了q控制图。q控制图基于工序质量特征值服从同一总体分布的前提，通过统计变换技术来降低对数据量的要求，即使在样本数量较少时也能有效监控。
总结来说，研究提出的不同SPC方法在多品种、小批量制造环境中各有优劣。数据变换法和过程建模法在类似工序质量信息充足的情况下具有较好效果，而贝叶斯方法在小样本情况下更加适用。研究强调了适应复杂生产环境的SPC实施模型的重要性，并指出不同方法在实际应用中可能遇到的局限性，建议根据具体生产条件和工序特性选择合适的SPC方法。
研究还提到，除SPC方法的改进之外，其他途径如采用高精度的自动化柔性加工设备、分析加工误差法来减少加工系统中的不稳定因素、采用100%检验等，也是提升多品种、小批量制造过程质量控制的有效手段。这些方法与SPC的结合使用，可为解决此类复杂环境下的质量控制问题提供新的思路和方案。
