傳統(tǒng)觀念把檢驗作為質(zhì)量保證的手段，只能事后判斷，而應(yīng)用統(tǒng)計過程控制(Statistical Process Control)能夠把握先機，預(yù)防不合格品的出現(xiàn)，降低成本，提高企業(yè)運行效率。
統(tǒng)計過程控制(SPC)是應(yīng)用統(tǒng)計技術(shù)對過程中的各個階段進行評估和監(jiān)控，建立并保持過程處于可接受的且穩(wěn)定的水平，從而保證產(chǎn)品與服務(wù)符合規(guī)定的要求的一種質(zhì)量管理技術(shù)。
SPC強調(diào)全過程監(jiān)控、全系統(tǒng)參與，并且強調(diào)用科學方法(主要是統(tǒng)計技術(shù))來保證全過程的預(yù)防。SPC不僅適用于質(zhì)量控制，更可應(yīng)用于一切管理過程(如產(chǎn)品設(shè)計、市場分析等)。正是它的這種全員參與管理質(zhì)量的思想，實施SPC可以幫助企業(yè)在質(zhì)量控制上真正做到"事前"預(yù)防和控制，SPC可以：
1)對過程作出可靠的評估;
2)確定過程的統(tǒng)計控制界限，判斷過程是否失控和過程是否有能力;
3)為過程提供一個早期報警系統(tǒng)，及時監(jiān)控過程的情況以防止廢品的發(fā)生;
4)減少對常規(guī)檢驗的依賴性，定時的觀察以及系統(tǒng)的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作。
單變量統(tǒng)計過程控制
單變量統(tǒng)計過程控制是對一個變量的實時數(shù)據(jù)進行監(jiān)控和評估，保持過程處于可接受的且平穩(wěn)的水平，從而保證產(chǎn)品符合規(guī)定的要求。統(tǒng)計過程控制常用的分析工具主要有直方圖、控制圖和工序能力指數(shù)。
直方圖大家都很熟悉了，它可以描繪質(zhì)量分布狀況，反應(yīng)質(zhì)量分散程度，得出數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，上圖里的P=0.503>0.05.服從正態(tài)分布。
控制圖是SPC中最重要的工具，它是對生產(chǎn)過程某一變量過程進行監(jiān)測是否處于控制狀態(tài)，可以利用控制圖分析過程的穩(wěn)定性，對過程存在的異常因素進行預(yù)警。
若控制圖中的點落在UCL與LCL之外或點在UCL和LCL之間的排列不是隨機的(根據(jù)異常點判別八條準則)，則表明過程異常，需要查明原因并予以消除。
判別異常點的準則：
①有一個點在3σ的外部;
②連續(xù)5個點中有4個點在中心線同一側(cè)的1σ以外;
③連續(xù)3個點中有2個點在中心線同一側(cè)的2σ以外;
④連續(xù)9個點在中心線的一側(cè);
⑤連續(xù)6個點穩(wěn)定的上升或下降;
⑥連續(xù)15個點在中心線的上方或下方;
⑦連續(xù)14個點交互上升下降;
⑧連續(xù)8個點在中心線兩側(cè)，但未在1σ內(nèi)。
工序能力是指工序處于控制狀態(tài)下的實際加工能力，工序能力指數(shù)客觀定量地反映了工序能力滿足技術(shù)要求的程度，因此可以根據(jù)工序能力指數(shù)的大小及其評定分級表，分析穩(wěn)定的過程能力滿足技術(shù)要求的程度，并對過程質(zhì)量進行評價。
傳統(tǒng)的統(tǒng)計過程控制是基于單變量統(tǒng)計控制的方法。單變量統(tǒng)計控制只能檢測單一測量變量的變化，而不能有效地提供關(guān)于多個變量相互作用的信息。而在現(xiàn)代生產(chǎn)過程中，往往需要測量大量的過程變量。單變量統(tǒng)計過程控制難以在這類過程中有效地發(fā)揮作用。另外，單變量統(tǒng)計過程控制也不適用于間歇過程。隨著快捷制造技術(shù)的推廣，適用于生產(chǎn)小批量高附加值產(chǎn)品如醫(yī)藥和精細化工產(chǎn)品的間歇過程已被越來越多地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中。多變量統(tǒng)計過程控制正是在這些應(yīng)用需求的驅(qū)動下逐漸發(fā)展起來的。
多變量統(tǒng)計過程控制
在實際生產(chǎn)過程中，往往是很多因素共同影響生產(chǎn)的效果，這些因素變量之間往往是相互關(guān)聯(lián)的，傳統(tǒng)的單變量已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代的需求，需要對許多的性能指標和過程變量進行監(jiān)視，隨著技術(shù)的發(fā)展，多變量統(tǒng)計過程控制(Multivariate Statistical Process Control,MSPC)出現(xiàn)了。
多變量統(tǒng)計過程控制通過統(tǒng)計量及控制限實時監(jiān)測樣本的異常狀態(tài)來異常檢測，并根據(jù)貢獻圖來判斷出現(xiàn)異常的原因來實現(xiàn)故障診斷。
多變量統(tǒng)計過程控制可以分解為兩個步驟，第一步選取正常運行的數(shù)據(jù)當訓(xùn)練集，離線建模;第二步，選取異常發(fā)生前后的數(shù)據(jù)當測試集進行在線檢測。
在離線建模中，需要建立一個反映生產(chǎn)過程正常運行的主成分模型。先把運行正常的數(shù)據(jù)收集起來作為訓(xùn)練集，對這些數(shù)據(jù)進行主成分分析。由于主元分析的結(jié)果受到數(shù)據(jù)量綱尺度的影響，所以需要先將數(shù)據(jù)進行標準化。然后對標準化矩陣進行主成分分析，求出標準化矩陣的協(xié)方差矩陣，再對協(xié)方差矩陣進行特征值分解，得到特征值和特征向量，將特征值從大到小排序，根據(jù)累計方差貢獻率大于85%，選出前k個特征值及所對應(yīng)的特征向量，根據(jù)k的值確定主成分模型。當顯著性水平為α時，根據(jù)公式計算生產(chǎn)系統(tǒng)正常情況下的SPE和T2統(tǒng)計量的控制限。
第二步在線檢測需要選取實際異常發(fā)生前后的數(shù)據(jù)當測試集，利用SPE和T2統(tǒng)計量結(jié)合其控制限對過程進行監(jiān)控。SPE是采用的后15%主成分，反映了此時刻測試集上的測量值對主成分模型的偏離程度，T2是采取的前85%的主成分，通過主成分模型內(nèi)部的主成分向量模的波動來反映多變量變化的情況。
將每一時刻的統(tǒng)計量與所對應(yīng)的控制限進行比較，如果某一時刻的SPE或者T2統(tǒng)計量超過了它的控制限，就可以認為生產(chǎn)過程中出現(xiàn)了不正常的情況。上圖中分別是T2統(tǒng)計量和SPE統(tǒng)計量的控制圖，藍線分別是SPE和T2統(tǒng)計量，紅線是其各自的控制限。由T2控制圖可知，大概在第730個樣本點T2統(tǒng)計量檢測出生產(chǎn)系統(tǒng)出現(xiàn)了異常，由SPE控制圖可知，大概在第570個樣本點SPE統(tǒng)計量檢測出生產(chǎn)系統(tǒng)出現(xiàn)了異常。
最后利用貢獻圖中各個變量對此次異常發(fā)生的貢獻程度去判斷是系統(tǒng)的哪些變量導(dǎo)致的異常的出現(xiàn)。由上圖可知生產(chǎn)系統(tǒng)本次出現(xiàn)異常主要是由第39個變量所導(dǎo)致的。
多變量統(tǒng)計控制的成功應(yīng)用能提高產(chǎn)品質(zhì)量的一致性，提高生產(chǎn)過程的靈活性和能力，進而提高企業(yè)資產(chǎn)的有效利用率。通過對過程進行有效的監(jiān)控，可以提高合格品率，從而降低由于再加工所引起的原材料和能源的消耗。通過對過程進行有效的監(jiān)控，也能及早發(fā)現(xiàn)過程中的故障隱患，從而提高過程運行的安全性。
多變量統(tǒng)計過程控制在西方工業(yè)界的應(yīng)用也剛剛開始，但它已被作為一種提高產(chǎn)品質(zhì)量和過程運行能力，從而提高企業(yè)競爭能力的新技術(shù)而得到工業(yè)界的高度重視。隨著我國改革開放的不斷深入，國內(nèi)企業(yè)所面臨的競爭也會加劇，提高產(chǎn)品質(zhì)量，保持產(chǎn)品質(zhì)量的高度一致性，提高過程的運行能力和靈活性，將是企業(yè)在競爭中得以存活和發(fā)展的保障。
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