SPC是应用统计技术对生产过程中的各个阶段收集的数据进行分析，并调整相关质量特性参数，从而达到改进与保证质量的目的。早期的质量检验主要是在产品制造出来后才进行的，即事后把关。而在大量生产的情况下，由于事后检验信息反馈不及时所导致的生产损失很大，故又萌发出“预防”的思想，从而导致质量控制理论的诞生休哈特博士出于对西方电气公司所制造的产品变异或波动的关注和对抽样结果的研究，提出统计过程控制（SPC）理论，在1924年首创过程控制的工具——控制图。在控制图应用和发展的80多年中，它对产品的质量控制起到了非常重要的作用，并在世界各地特别是在欧美和日本得到了广泛的应用。
◆采用理论与实践相结合的教学模式，全面介绍SPC\MSA的先进工具，帮助学员系统地理解和掌握SPC统计过程控制一般原理。
◆能掌握、计算并研究CPK\PPK过程能力指数，长期能力与短期能力。
◆系统地掌握计量值统计控制的原理、判异和分析，并能灵活应用在产品和过程。
◆系统地掌握计数值统计控制的原理、判异和分析，并能灵活应用于产品和过程。
◆ 能使用EXCEL工具应用SPC\MSA
◆ **典型案例分析与操作训练，快速提升学员的SPC分析和应用能力
一. 为什么要控制过程
1. 检验的缺陷
2. 过程控制的优越性
二. 影响过程的因素—如何将过程与统计连接起来
1. 过程的概念
2. 数据的分布与过程
3. 造成分布变化的原因—波动
4. 普通原因和特殊原因
三. 连续型数据的控制图
1. 数据的收集与合理分组
2. 控制图原理
3. 控制界限的计算
4. 异常的判定准则
5. 控制图的两个阶段:分析用与控制用
6. 均值和极差控制图
7. 均值和标准差控制图
8. 中位数和极差控制图
9. 单值移动极差控制图
四. 过程能力分析
1. CP与CPK
2. PP与PPK
3. CPK与PPK的区别
五. 离散型数据的控制图
1. NP图
2. P图
3. C图
4. U图
SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。