【本文导读】SPC应用的几个误区 目前有很多企业都在学SPC，用SPC，但也存在一些认识上的误区。比如，有些单位收集一些的质量数据，做几个控制图，计算一下Cpk，就算使用了SPC，有些企业为了应付客户的
SPC应用的几个误区
目前有很多企业都在学SPC，用SPC，但也存在一些认识上的误区。比如，有些单位收集一些的质量数据，做几个控制图，计算一下Cpk，就算使用了SPC，有些企业为了应付客户的要求，做几个漂亮的控制图，挂在墙上展示一下，也算用了SPC。这些认识都是很初级的，完全没有理解SPC动态过程控制的核心，根本不能达到对过程质量动态、连续监控的目的。
有些质管人员在接触了SPC后，试图寄望它不只能发现过程的异常波动，更应该给出导致异常的过程要素和原因。如异常情况是由设备、原料或操作上的什么问题引起的？这里必须明确指出，这些想法是不切实际的，也是没有理论依据的。SPC工具是用统计学方法对过程质量数据进行处理、使工序质量状态可视化。而可视化的控制图只反映当前过程的运行状态或者未来趋势，并不能反映导致这种状态出现的内在原因。异常原因还要由人去查找，正如张公绪教授总结的“20字真经”所言：“查找异因，采取措施，加以消除，不再出现，纳入标准”。要把控制图的某些特征状态与导致它的内因关联起来，必须在实践中反复总结，发现规律，从而提高查找问题、即时反应的能力。另外，我国SPC质量专家张公绪教授提出的选控图统计诊断理论（即SPCD中的D），也不是用来诊断控制图异常的过程原因，而只适于诊断不同工序影响同一质量指标时（象过滤和褪色都影响液体的透明度），究竟哪道工序是导致异常的根源这样的特殊情况。所以，理想化的期望必将影响质管人员对SPC的信心，也将阻碍企业实施SPC的进程。
SPC培训中要切忌把注意力过多地集中在SPC理论中的统计原理、统计方法、计算公式上，而要以建立过程质量控制理念，理解SPC工具的系统构架、业务分布、数据流程，掌握使用方法为重点，使企业的每个员工都能整体地、理性地认识SPC，在实际中能动地领把SPC思想融入到质量工作中去。
