一、統計過程控制的起源和發展
1、1924年修哈特博士在貝爾實驗室發明了品質控制圖。
2、1939年修哈特與戴明合寫了《品質觀點的統計方法》。
3、二戰后英美兩國將品質控制圖方法引入制造業，并應用于生產過程。
4、1956年，戴明到日本演講，介紹了SQC的技術與觀念。
5、SQC是在發生問題后才去解決，是一種糾正措施，浪費較大，所以發展出SPC。
6、美國汽車制造商福特、通用等公司亦對SPC很重視，SPC得以廣泛應用。
7、1SO9000體系亦注重過程控制和統計技術的應用，有專門要素要求。
二、程控控制圖的基本原理
1.SPC控制圖根據3Sigma原理設定控制限值。
程控的控制極限設置在X 3Sigma位置。當過程正常時，約99.73%的數據將落在控制上限和控制下限內。因此，通過觀察控制圖的數據位置，我們可以知道過程情況是否發生了變化。
2.使用控制圖的基本步驟
①收集數據。
收集所研究的產品或過程特性的數據，并將其轉換成可在控制圖上繪制的形式。這些數據可能是零件尺寸的測量值、一塊布上的缺陷數量、會計錯誤數量等。
②控制。
使用數據計算測試控制極限，并將其繪制在圖表上作為分析指南。控制極限不是標準值或目標值，而是基于過程對自然變化的把握。上漆后，將數據與對照限值進行對比，確定變異是否穩定，是否僅由常見原因引起。如果變質有明顯的特殊原因，應研究過程，進一步確定是什么原因造成的。采取措施后，應收集進一步的數據。如有必要，可以重新計算控制限值。如有特殊原因，應繼續采取措施。
③分析和改進。
當所有特殊原因消除后，過程在統計控制下運行，控制圖可以繼續作為監控工具，也可以計算過程能力。如果常見原因造成的誤差過大，過程就無法生產出符合客戶要求的一致產品。必須對過程本身進行調查，并采取管理措施來改進系統。
通過重復以上三個階段不斷改進流程。
三，控制圖的作用
合理使用控制圖將有助于流程在質量和成本上保持良好水平，以實現:
-更高的質量
——單位成本降低
——更高的有效容量
成功區分變異的特殊原因和常見原因，為采取糾正和預防措施提供指導。
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