SPC统计过程控制通过数理统计方法监控生产过程，及时发现并消除系统性因素，确保过程在受控状态下运行。
统计过程控制（SPC，Statistical Process Control）是一种借助数理统计方法对生产过程进行分析评价和实时监控的工具，它通过对生产过程中的数据进行收集、分析和解释，及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。
SPC的核心目标是通过持续监控生产过程的数据，确保过程稳定且符合质量标准，当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态；当过程中存在系统因素的影响时，过程则处于统计失控状态，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。
实施SPC的过程一般分为两大步骤：首先用SPC工具对过程进行分析，如绘制分析用控制图等；根据分析结果采取必要措施，可能需要消除过程中的系统性因素，也可能需要管理层的介入来减小过程的随机波动以满足过程能力的需求，第二步则是用控制图对过程进行监控。
控制图是SPC中最重要的工具之一，它通过按时间顺序绘制数据点，帮助我们识别过程中的波动模式，每一张控制图都会包含三条关键线：中心线（表示过程的平均值）、上控制限（UCL）和下控制限（LCL），这些控制线通常是基于历史数据计算得出的，并作为衡量过程稳定性和可预测性的标准。
在SPC分析过程中，Cp、Cpk、Pp和Ppk是衡量过程能力和稳定性的关键指标，Cp和Cpk评估的是过程的潜力和实际表现，帮助企业了解生产过程是否能够满足设计规格要求，Pp和Ppk则侧重于从历史数据的角度评估过程的稳定性和偏差。
SPC不仅适用于生产过程中的实时监控，还能够帮助企业持续改进流程，确保产品质量的一致性，通过SPC的应用，企业可以提高产品合格率，降低生产成本，提高企业效益；降低产品售后服务费用，包括因质量原因引发的退货、换货、修理；实时监控企业质量管理过程，全面掌握质量动态，及时发现质量变异；获得采购商对质量管理的认可，从而获得更多客户；提升现代管理及信息化建设水平，改善企业形象。
随着全球化的产品竞争日益激烈，越来越多的企业开始重视并采用SPC统计过程控制来提升自身的质量管理水平，SPC已成为企业质量管理必不可少的工具和质量保证手段。
SPC统计过程控制通过科学的统计方法和技术手段，帮助企业实现对生产过程的有效监控和管理，提高产品质量和生产效率，降低生产成本和风险。
