工序預控制是目前在國外公司廣為使用的一種過程控制方法，與國內公司使用較多的統計過程控制（SPC)相比，工序預控制具有簡便、高效等特點。

    

    統計過程控制（SPC)的實際問題

    

    統計過程控制方法自20世紀20年代在貝爾試驗室發明以來，廣為各公司使用，已被證明為過程控制的強有力工具，到目前為止仍被認為是過程控制的最有效方法，但在實際使用過程中，也發現其具有一些缺陷，表現在以下幾個方面：

    

    1.收集數據工作量較大。

    

    控制圖一般需要收集20組以上的數據才能作判斷，這可能需要較長時間，如果在過程普遍采用，將大大增加作業人員工作量，或需另設專人進行數據收集、分析和處理工作。

    

    2.計算公式較為復雜。

    

    控制圖是基于統計分布理論發展出來的方法，每種控制圖都有對應的計算公式，對這些公式的理解需要一定的統計基礎。在實際中常發生用錯公式的現象。

    

    3.判定條件繁多。

    

    控制圖有一套復雜的判定程序，在實際使用時容易顧此失彼，或得出不符合過程實際狀況的結論。

    

    4.不適合小批量生產過程。

    

    控制圖要求收集數據20組以上方可作出過程穩定與否的判定，但在小批量生產條件下，這一要求往往難以滿足。

    

    基于控制圖的以上實際問題，統計學家欲尋找一種更為簡便、高效的過程控制工具來解決控制圖所存在的問題，經過努力，發明出了工序預控制圖。

    

    工序預控制圖的基本思路

    

    1.為了解決過程控制圖控制界限計算復雜和難以理解的問題，以控制對象的規格界限（Tu,TL)來代替過程控制圖中的控制界限，這樣任何使用者都可理解。

    

    2.需增加一個預控制界限來發現工序可能的特殊變異，預防工序問題（因為僅以規格界線作為控制界限時，等控制對象超過規格界限，不良已經產生，起不到控制的目的）,為了靈敏地發現工序特殊變異，又不至于在過程正常波動時頻頻誤報警，預控制界限應設置于適當的位置。

    

    3.為解決過程控制圖數據量過大，增加了過程人員工作量和不適合小批量生產過程的問題，預控制方法的數據量要盡量小。

    

    4.為解決過程控制圖判定復雜的問題，預控制的判定規則需簡單明了。