在全面质量管理中，“无论何时、何处都会用到数理统计方法”。“这些统计方法所表达的观点对于全面质量管理的整个领域都有深刻的影响”。SPC是全面质量管理的基础。是各级管理人员的必修课。无论如何强调其重要性都不为过之。本课程对SPC做一系统的全面的介绍，将统计技术工具于生产线紧密结合，并使这门非常枯燥的学问生动起来。

一、SPC的由来和发展

1. 影响Process的因素

2. SPC基本原则、

3. SPC理论基础

二、品质管理数据收集、整理和分析的统计技术工具 

1. 数据的收集

2．数据的离散性(波动、变差)

3. 观测值的种类

4. 观测值的分布

5. 特性数据的总体和样本

6. 统计量的性质

7. 数据的整理方法 

三、直方图及频数分布分析

1. 图形分析 

2. 直方图及频数分布分析

3. 直方图与规格对比

4. 过程能力分析

四、SPC统计过程控制

1. 过程控制系统

2. 过程控制系统需进行的工作 

3. 变差普通原因和特殊原因

4. 控制图：过程控制的工具

5. SPC控制图实施的步骤：

6. 计量型数据控制图

7. 计数型数据控制图

8. 控制图的分析和判断

9. 控制图应用的若干实际问题

五、SPC子组数据采集和分组的分析

1. 基本子组数据采集方式

2. 子组数据分组的分析

 六、SPC实施

1. 意识准备阶段

1) SPC意味着转向品质预防

2) SPC是将责任和使命下放到企业底层的新型管理方法

3) SPC是建立过程能力的途径

4) 关于过程变差的观点

5) 团队工作形式和项目化管理是实施SPC的重要方式

2. 试点实施阶段

1) 是对产品质量影响较大的过程

2) 过程存在需要改进的问题

3) 针对这个过程易组织强有力的PAT

3. 扩大实施阶段

4. 全面质量体系实施阶段

5. 长期延续，不断改进的过程

七、实施SPC中的几个重要观点：

1. SPC不仅是品质部门的事，需要各相关部门的支持

2. SPC主要是发现问题的工具，而不是解决问题的工具

3. SPC要纳入整个品质体系

4. 急功近利和形式主义是SPC的大敌

八、SPC中的测量系统分析（MSA）