统计过程控制（SPC）是一种用于监控和改进生产过程质量的方法，由20世纪20年代的美国工程师W. A. Shewhart创立。SPC通过应用统计技术，如控制图，来检测和控制生产过程中的变异，从而达到提高产品质量和过程稳定性目的。其主要目标是从制程调查中改进制程能力，降低产品质量的变异性。
SPC的发展历程中，经历了在美国的起落，二战后在日本得到广泛应用，使得日本在质量管理水平上取得显著提升。随后，美国在20世纪80年代重新引入并推行SPC。SPC的特点包括全员参与、依赖统计技术实现预防原则、关注整体过程而非个别工序，并且适用于生产、服务及各种管理过程。
学习和推行SPC的原因主要有以下几点：
1. 市场环境变化：随着从计划经济向市场经济转变，产品种类增多，市场变化快速，企业需要通过SPC来适应市场变化，减少不良品，缩短产品上市周期，提升品牌形象。
2. 企业竞争需求：控制质量以降低成本，提高效率，确保产品和服务的质量，以赢得市场竞争优势。
3. 品质成本考虑：不符合要求的成本（如返修、退货）是企业负担，而符合要求的成本（如测试、保养）和无失误运作成本（如物料、能源）是必要的投入。通过SPC，企业可以降低不符合要求的成本，提高整体效益。
4. 时代与科学的要求：21世纪对质量有着更高的要求，如电子产品追求极低的不合格品率。为了达到这些标准，企业必须应用科学的质量控制方法，如SPC，从3σ控制转向6σ控制，以实现更稳定的生产过程和更少的缺陷。
在实际运用中，企业通常会使用多种SPC控制图，如Xbar-R图、P图、U图、C图等，根据数据类型和过程特性选择合适的图表。判断控制图是否异常，通常依据控制限，避免两类错误：假失控（接受应拒绝的过程状态）和假受控（拒绝应接受的过程状态）。正确理解和运用SPC，可以帮助企业建立有效的质量管理体系，符合ISO9000等国际质量标准，提高客户满意度，增强企业的竞争力。
