**SPC（统计过程控制）**是质量管理体系中的一种关键工具，主要用于监控和改进生产过程中的变差。SPC通过统计方法分析数据，区分出受控变差（常见原因变差）和不受控变差（特殊原因变差），从而帮助管理者识别并消除不良影响因素，确保产品质量稳定。
**受控变差**是指过程内在的、稳定且连续的变差，通常由普通原因引起，如物料的自然属性、机器的老化和环境条件等。这些变差是过程固有的，难以完全消除，但可以通过设计改进、DOE（实验设计）或投资更新设备来降低。
**不受控变差**，也称为特殊原因变差，是随时间改变的，通常由外部影响或异常事件导致，如更换供应商、设备故障、新员工操作不熟练等。这类变差可以通过实施TCM（Total Cost Management）或其他过程改进方法来识别和消除。
**统计概念**在SPC中至关重要，包括计算平均值（μ）、标准偏差（σ）、上限控制限（UCL）、下限控制限（LCL）以及中心极限定理等。中心极限定理指出，当样本大小趋向无限时，样本均值的分布接近正态分布，其标准偏差等于总体标准偏差除以样本大小的平方根。
**变差分类**包括：
1. **同一样本内的变异**（Within part/piece variation）：同一产品内部的变差。
2. **批与批之间的变异**（Piece-to-piece variation）：不同批次产品间的变差。
3. **时间上的变异**（Time-to-time variation）：不同时间生产的产品的变差。
**SPC的应用**对比传统质量控制，传统方式侧重于检查成品，而SPC更注重预防不合格品的产生。它通过实时监控过程，提前发现潜在问题，从而实现质量保证。
**质量改善**在SPC的角度下，目标是将不受控变差降至最低，确保过程始终在控制状态下运行。这涉及对过程进行持续改进，及时识别并解决特殊原因变差，确保过程输出始终保持在规格限制（USL, LSL）内，并且控制限（UCL, LCL）稳定。
总结来说，SPC是一种系统性的质量管理方法，通过统计分析过程数据，区分并减少变差，以提高产品质量，降低不良品率，最终提升企业的经济效益。它强调预防而非事后检验，通过不断学习和改进过程，实现持续的质量提升。
