SPC是什么意思？通俗一点告诉你
在质量管理分析领域，我们经常听说SPC、SPC控制图等和SPC相关的词汇，那么SPC是什么意思呢？它有什么作用呢？在这里通俗一点介绍一下SPC。
SPC是统计过程控制（Statistical Process Control）的英文简称，是5大质量分析工具中的一种，是其中最具有科学数据分析的一种方法，也是应用最广的、实施最容易的质量分析方法。
SPC分析，是通过数学统计的方法，分析数据的异常情况并能根据反馈的信息及时查明异常原因，使得生产过程可以监控和调整，达到质量管理的目的。
所以，SPC是什么意思呢？
SPC就是用统计的方法发现一些极低概率的事件（不应该发生）发生了，我们就认为这样的数据是异常的
再换一种说法：
SPC就是描述制定一些规则，这些规则在正常情况下（正态分布），发生的概率很低（低于5%），如果发生了，我们就认为是异常。
上面两句话请认真多读几次，仔细领会。
举个例子，总体符合正态分布的数据，有一组样本，平均值是10，标准差是2，那么任意一个值大于10+3*2和小于10-3*2（超出3倍标准差）的概率是0.27%，基本上认为是小概率事件，如果事件发生了，一定是特殊原因导致！
不同的判断异常数据的规则和对应的发生的概率如下：
不同的数据类型使用不同的控制图
SPC控制图的类型很多，计量型SPC控制图包括：
I-MR（单值移动极差控制图）：
单值控制图
每一个值在控制图上描点
单值移动极差控制图
每个值和前面的值的差，在控制图上描点
Xbar-R（均值极差控制图）
Xbar-R均值控制图
Xbar-R均值极差控制图
Xbar-s（均值标准差控制图）
Xbar-S标准差控制图
Xbar-S标准差极差控制图
因为Xbar控制图的数据是有子组的
用每个子组的平均值在控制图上描点
用每个子组的平均值和前一子组的平均值的差在控制图上描点
用每个子组的标准差在控制图上描点
用每个子组的标准差和前一子组的标准差的差在控制图上描点
计数型SPC控制图包括：
P控制图（用于可变样本量的不合格品率）
P控制图的数据每一个点包括两个值，一个是不合格品数量，一个是抽检样本数量（每个检测点的抽检样本数据是不一样的），用不合格品数量/抽检样本数量描点
NP控制图（用于固定样本量的不合格品数）
每一个值在控制图上描点
u控制图（用于可变样本量的单位缺陷数）
U控制图的数据每一个点包括两个值，一个是缺陷品数量，一个是抽检样本数量（每个检测点的抽检样本数据是不一样的），用缺陷品数量/抽检样本数量描点
c控制图（用于固定样本量的缺陷数）
每一个值在控制图上描点
如何从众多的SPC控制图选择合适的呢？
SPC控制图的选择，我们可以遵循如下大致的路径：
关于SPC的数学原理，网上很多介绍，你可以去搜索一下。
我们不直接说SPC的数学原理，用更通俗的说法来说明SPC是什么意思，相信你会对SPC有了更深入了理解。
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