SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种使用统计方法来监控和控制过程稳定性和质量的技术。以下是SPC中常用的图表和控制方法：

常用控制图类型

均值-极差控制图 （Xbar-R图）

监控样本均值（Xbar）和极差（R）来评估生产过程的稳定性。

均值-标准差控制图 （Xbar-S图）

使用标准差（S）代替极差（R）来度量过程变异，适用于样本量较大的情况。

单值移动极差控制图 （X-mR图）

适用于样本量较小或难以获取多个观测值的情况。

不合格品率控制图 （P图）

监控不合格品率。

不合格品数控制图 （np图）

监控不合格品数。

单位缺陷数控制图 （u图）

监控可变样本量的单位缺陷数。

缺陷数控制图 （c图）

监控固定样本量的缺陷数。

常用统计术语

总体 （Population）：

研究对象的全体。

样本 （Sample）：从总体中选取的一部分。

顾客 （Customer）：产品或服务的最终用户。

不合格 （Defects）：产品或服务未达到预定标准的情况。

数据 （Data）：用于分析的信息，包括中心值和散布。

统计基础 （Statistical Foundation）：包括总体和样本的概念，以及数据的解释和分析工具。

工程能力分析 （Engineering Capability Analysis）：评估生产过程满足规格要求的能力，常用Cp和Cpk指标。

管理图 （Control Chart）：用于实时监控生产过程中的关键参数，如均值、标准差等。

假设检验 （Hypothesis Testing）：用于根据样本数据对总体参数做出推断。

应用领域

SPC广泛应用于生产制造、质量控制、供应链管理、医疗设备制造、航空航天等多个领域，以确保产品和服务质量。

软件工具

太友SPC软件：提供多种类型的控制图，如Xbar-R图、Xbar-S图、单值移动极差控制图（X-mR图）、P图与np图等，以满足不同生产过程的品质监控需求。

以上信息涵盖了SPC的基本概念、图表类型、统计术语以及应用领域和软件工具，有助于理解SPC在质量管理中的重要性及其使用方法