人类的质量管理思想与实践活动早在三千多年前就已经出现了，随着社会的发展与进步，人们将质量管理分为三个阶段：质量检验阶段、统计质量控制阶段、全面质量管理阶段。而我们如今所处的时代就是全面质量管理的时代。

全面质量管理的宗旨可概括为：顾客为中心、预防为主、数据说话、遵循PDCA循环，其中的预防为主、数据说话也正是SPC的功能所在，换句话说，现代制造企业的全质量管理离不开SPC。

预防为主

全面质量管理要求以预防为主，分析影响产品、服务的各种因素，并在生产、服务过程发生之前进行控制。这与SPC的工作内容不谋而合。SPC应用统计技术对生产、服务过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品和服务符合规格。一旦生产、服务过程出现变异事件，即所生产的产品将要不符合规格时，SPC将立即触发报警机制，工作人员通过分析SPC的重要监测工具——控制图来判断产生变异事件的不良因素并及时消除。这就预防了生产过程中废品的产生，为企业减少损失与浪费，从而达到全面质量管理的目的。

数据说话

产品、服务质量是通过一些定量化指标反映出来的，对产品、服务质量形成过程中的质量数据进行记录、整理、分析，便于管理者发现质量问题，掌握质量变化的规律，提出改进和提高产品、服务质量的措施。SPC之所以能够监测生产过程的偶然波动和异常波动，正是以数据作为背后的支撑和依据，即用数据说话。SPC工作过程最重要的环节之一是收集数据，根据数据计算样本极差、样本标准差，然后绘制SPC控制图进行过程监控。可见SPC所反映的状态均始于数据收集这一环节，如果没有数据，那么SPC也“巧妇难为无米之炊”了。但是，如何采集数据？以何种频率采集数据？是否采集的数据越多越好？这都是在数据采集过程中值得注意的几点。

全面质量管理方法和手段很多，但没有哪种工具能够如实时SPC这样切合全面质量管理的宗旨，并为全面质量管理的贯彻实施推波助澜，用尽极致。

【文章摘自，盈飞无限（InfinityQS）SPC知识库。】