从质量管理学科的技术发展角度看，信息化后的生产过程控制与传统生产管理存在显著差异：管理理念、管理工具及管理成果各不相同。
质量管理学科中SPC过程统计分析的技术发展
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质量管理中常用的统计技术 - 统计过程控制SPC
质量管理中常见的统计技术包括基本统计图和表，如百分比图、趋势图等。品管和新品管手法包括直方图、因果图、柏拉图、层别法、检查表、散布图、控制图，以及关联图法、KJ法、系统法、矩阵图法等。此外，SPC方法涵盖控制图、过程能力分析、抽样检验、实验设计(DOE)与田口三次设计、质量功能展开(QFD)、方差分析和回归分析，以及可靠性分析。
算法与数据结构
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极差=SPC过程统计分析步骤
极差=34；
分为10组；
控制上线=164.5；
中央线=158.5；
控制下线=152.5。
数据分布在8个区中，其中34个数据在区6中。
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SPC 过程统计分析发现过程能力不足
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不规则型-SPC过程统计分析
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顾客满意是企业避免缺陷质量特性的重要方面。通过SPC（统计过程控制）分析，企业可以有效监控和改进产品质量，从而提升顾客满意度。SPC技术帮助企业实时识别潜在问题并采取适当措施，确保产品符合顾客期望，提高市场竞争力。
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SPC过程统计分析中的控制图设计及应用
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过程受控的一般依据SPC过程统计分析
过程受控的一般依据：连续25个数据点在控制界限内，连续35个数据点中只有1个超出控制界限，连续100个数据点中不超过2个超出控制界限。
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