SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种基于数理统计方法对生产过程进行实时监控、分析和控制的技术，主要用于提高产品质量和生产效率。以下是其核心要点：

一、核心定义

通过收集、分析和可视化生产数据，SPC系统能够识别生产过程中的随机波动与异常波动，及时预警异常趋势，帮助工程师采取调整措施，确保过程稳定性和产品质量符合规范。

二、主要功能

数据收集与处理

自动采集生产过程中的关键数据（如尺寸、重量、时间等），并存储至数据库进行分析。

实时监控与可视化

通过控制图（如X-bar图、R图、P图等）直观展示数据分布和过程稳定性，便于快速识别异常点。

异常检测与预警

区分正常波动和异常波动，当检测到特殊原因变异时，系统会自动触发报警，提醒管理人员及时干预。

过程能力分析

计算过程能力指数（如Cp、Cpk），评估过程是否具备稳定生产合格产品的能力。

历史数据追溯与分析

支持对历史数据的查询与分析，帮助识别质量趋势，优化生产流程。

三、应用场景

制造业：

如晶圆生产、电子零部件制造等对精度要求高的领域；

食品加工：监控温度、湿度等环境参数，确保产品符合卫生标准；

医药行业：保障药品生产过程的稳定性和一致性。

四、优势与价值

减少废品率：通过早期预警机制，避免不合格品产生，降低浪费；

提升效率：自动化分析减少人工干预，缩短生产周期；

数据驱动决策：基于客观数据制定改进方案，增强管理科学性。

五、典型应用工具

太友QSmart SPC系统等工业级软件，采用前后端分离架构，支持多维度数据分析与可视化展示，适用于复杂生产场景的智能质量管控。

通过以上功能，SPC系统成为现代制造业质量管理的核心工具，帮助企业在竞争激烈的市场中保持技术优势。