学完能做到 能对关键尺寸建立控制图，并正确判断「是波动还是失控」。
开始之前
- 关键工序已定义检验项目与公差
- 已积累至少 20 组检测数据
操作步骤
选对工序，别全都上
「生产管理 → SPC 过程控制」只为关键特性建控制图：影响装配的尺寸、客户特别关注的指标、历史出过批量问题的工序。全部工序都上 SPC，数据量会把分析淹没。
录入样本
在控制图详情里「样本录入」，按子组（通常 3–5 件一组）录入实测值。子组要按时间顺序，不能把不同班次的数据混在一组里——混了就看不出趋势。
看懂控制限
控制限由数据自己算出来（通常是均值 ±3σ），不是你定的公差。控制限内是正常波动，超出控制限才是异常信号。这里最容易犯的错是拿公差当控制限用。
四条判异规则先记这四条
① 单点超出控制限；② 连续 7 点在同一侧；③ 连续 6 点持续上升或下降；④ 连续 3 点中有 2 点接近控制限。前两条能抓住大部分真实异常，先记这两条就够用。
异常要落到原因，不是记一笔就完
发现失控后立刻记录：什么时候、哪台设备、哪个班次、做了什么调整。SPC 的价值不在图本身，而在「图异常 → 找到原因 → 消除原因」这个闭环。
和能力指数区分开
Cp/Cpk 说的是「过程能不能满足公差」，控制图说的是「过程稳不稳定」。一个过程可以很稳定但能力不足（稳定地做超差件），这时要改工艺，不是调参数。
容易踩的坑
数据点太少，控制图算不出来？
至少需要 20–25 个子组。刚上线的工序先攒数据，别急着看图——数据不够算出来的控制限没有意义。
控制限很宽，什么都判不出来？
说明过程波动本身就大。这时先做的是降低波动（设备精度、夹具稳定性），而不是收紧控制限。
SPC 和质检模板是一回事吗？
不是。质检模板管「判合格/不合格」，SPC 管「过程趋势」。两者数据源可以同一个，但用途完全不同。