记得在和某企业负责质量的副总李总沟通SPC项目时，该总曾经说过一段话，大致意思是，作为检验人员和质量工作者，要有数据的敏感性，要有数据的直觉。 他说，在看到一个个检测数据时，要形象化，要敏锐，要能凭直觉和兴趣感觉到数据的变化，从而判断下，是不是过程出了问题。比方说，数据是不是越来越大？是不是越来越小？是不是忽大忽小又很有规律？

这位老总个人很擅长去找数字背后隐含的真相，他说，爱不上数字的人，对这些没有直觉的人，很难做好质量工作。

其实，这个老总的所有思想，总结起来，就是统计过程控制思想的雏形。

统计过程控制（简称SPC）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特殊因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受普通因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当过程中存在特殊因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而失控时，过程分布将发生改变。SPC正是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。

李总所说的数据的直觉、敏感度等等，就有统计控制的思想在里面。本文想说的是，单单依靠这些直觉、敏感性，是绝对不够的。

打一个简单的比方，作为一个检验人员，或者质量管理人员，当发现数据连续上升时，就开始提高警惕，那连续几个数据上升趋势时，就要提高警惕呢？什么时候要开始采取措施去阻止数值继续变大呢？这个每个人的感觉都不一样。有的人觉得连续四个数据都持续上升，就觉得要立刻进行处理了，有的人觉得连续10个数据上升，才是真正的上升趋势，此时才需要采取措施，到底听谁的？

过度的解读数据，并频繁采取措施，不仅是徒劳的，而且有时会对质量系统的稳定性造成更加不好的影响，那么这个度是什么?怎样不算过度？

统计过程控制SPC方法里面，就给出了这种判异的度（控制图判异规则）。只有遵循这些规则，才能是科学合理的控制。

现在，SPC的计算及分析，基本都在使用软件协助进行，有些公司甚至实现了SPC的全部计算机化管理。在计算机代替人脑运算分析的时候，运算精度、预警提示等等变得更加准确。

但是，要提醒大家，仍然要保持对一手数据的兴趣与敏锐直觉。控制图异常容易判断，但是，异常后面的原因寻找，以及根除原因的措施的实施更是我们需要的。如果不了解数据获取的来源、方法，不了解SPC原理，对数据没有兴趣，就无法分析出这背后的原因。

总之，对质量管理的兴趣、对数据的熟悉以及对统计过程控制SPC理论方法的掌控，这些全部叠加，才能做好过程控制，缺一不可。