相同点：都是质量工具
不同点：七大工具用于数据收集和质量问题的解决（我按自己的理解做以下整理）
检查表：搜集存在的问题（是否存在问题）
分层图：数据/问题分类
直方图：归纳问题/数据的分布特性进行评估分析
乌龟（因果）图：找出问题发生的所有相关的原因
散点图：找出相关关系，问题发生的原因的强弱相关关系
柏拉图：找出问题的分布特点，前三项
管制图：通过数据管制产品（初学的时候一度分不清楚这个跟SPC），后来发现两者的表现目的不一样，管制图是通过界限管控（产品身上属性是否满足），SPC是正态分布管控（批量不合格产品的数量是否正常）
SPC是监控过程稳定性的特别是针对关键尺寸的监控，衡量流出不良的概率（正态分布）。
我不同意谁包含了谁，我觉得两者各有所用，没有包含关系

以上，是个人学习过程中的理解，可能有偏差，欢迎大家纠正。

首先，对质量厨师提出的几点注意点，我真的是感触颇深，忍不住要与你讨论讨论：
对1点：操作者不懂UCL、LCL与USL、LSL的真正意义上的区别，一个控制界限，一个是规格界限；两者区别很大；
对2点：操作者未拿出分析用控制图－－初始研究的数据分析表；
对3点：未明确多久更换或调整控制界限，即重新分析、重新制订控制界限，像我们公司，定为3月调整一次，一般来说

，该规定可于指导书类三级文件里指明；
对4点：很重要，控制图上给出了讯号，但没有实施行动的记录证明，说明空有其表，失去统计意义，相关部门人员应

提出事故发生第一时间内的处理记录，如纠正预防措施表、设备仪器临时检查等；
对5点：其实就是先去分析、后将分析出的结果应用于现场进行管理有效，分析出的结果是要让大家特别是基层员工知

道、看到的；仅在办公室里作验证分析，对产品质量是不会提高的，因为办公室人员不是产品的直接生产者；
对6点：很简单，未对相关人员进行培训；操作人进行记录的，那就对操作员进行培训；过程检验员进行定时记录的，

就对检验员进行培训；（一定要说明判异准则：一个基本准则和8个图示判定准则，最好用图，因为比较容易让人记住

，提高印象，工人与管理人员的区别就是用脑频度的多少区别，让工人去背你就不用对他们期望太大了）
对7点：操作者不理解控制图的真正用意，不然一些必要的参数是一定要计算出来并显示出来的；
对8点：两种可能：1.不敢拿出真实的数据，因为真实数据算出来的结果可能不满足要求；
　　　　　　　　2.不是在过程受控的情况下计算过程能力的，也就是说没有拔去超界点重新计算控制限，也许图上仍

有反应出过程有异常时他就已经开始在算过程能力分析了；
对9点：不排除两种可能：1.数据造假；2.不顾公司生产成本或不理解过程能力代表的意义；
对10点：如果分析者将计算过程详细写出的话，这种情况应该是可以查得出问题的根源的，如计算错误，公式错误等等

；
对11点：直方图未正态分布，那很有可能是凑数据造假的，因为我以前也做过，我输入规格范围内的数字，来提高CPK

值，可当时没有真正理解，所以做下来，CPK提高了，可是直方图却是离岛型或缺齿型或双峰型，呵，满足了这个，可

另一个却不行了；所以对这个我是感触颇深；

现在，我已经真正理解了，因为我曾经也走过这样一个“虚有其表”计算SPC的过程，所以为了防止以上的行为，相关

学习SPC者或已经开始实施SPC者一定要注意不要忘了几点哦：首先，马上对相关实施人员进行培训（不同层次的人员就应有不同的培训方法和教材，像昨天我看的一位同仁上传的SPC培训教材，我看了，真的不错，可我觉得并不适合操作人员，因为数理统计较多，不知你感觉如何？我是这样想的）因为你不可能一直去监视着的，最重要人员就是第一生产线上的人员，要他们知道SPC是什么，为什么要做，怎么做，有什么目的？图示讯号的判断方法怎么看？有了警讯又该怎么办？无论你在指导书上还是岗位职责上还是程序文件上你可以有文件化的书面规定，也可以定期开会宣传这一思想，总之，你的目的是越多人知道怎么做越好，对你来说工作也会比较轻松哦

呵呵！

过程的评价有两个方面，一个是稳定性，一个是过程能力或性能。

稳定性和Cpk或者Ppk是两个独立的概念。

看了大家的帖子，感觉很多人可能学SPC比较早，现在居然还在谈短期能力和长期能力的概念，连AIAG的新版SPC手册现在都不谈短期能力和长期能力了，就是因为这个短期和长期的谈法导致了越来越多的人混淆了。你们为什么还要谈呢？

Cpk和Ppk其实很好理解的，如果你们看了AIAG新办得SPC手册的话。

Cpk是过程能力（过程本质上所具有的）。Ppk是过程性能（过程实际上所表现出来的）。

举个面试的例子：
你实际上是一个非常有能力的人，但是由于在面试的时候，压力很大，导致你很紧张，所以所表现出来的性能很差。换句话说，你的Cpk值很高，但所表现出来的Ppk值很低。
或者实际上你没有什么能力，但是由于面试你的人能力更差，所以你没有压力，你发挥得非常好。换句话说，你的Cpk值很低，但是你所表现出来的Ppk值很高。

这个就是Cpk和Ppk的区别。

觉得好的话，给我加分！

好就加分，没钱了。

五大手册的关系图

什么叫过程能力？当过程稳定后，就可以用这些数据来分析过程的质量，确保产品的质量。所谓过程能力就是指6个过程标准差，也叫六个西格玛。当过程固有因素（人、机、料、法、环）确定以后，这个西格玛值就确定了，过程能力也确定了。过程能力和公差，或者说和顾客要求是没有关系的。过程能力取决于过程固有因素和这些因素的相互作用。
b）什么叫过程能力指数？我们人为的建立过程的目的，就是要生产产品或者提供服务，满足顾客要求，因此，我们必须确保过程稳定后，知道自己的过程能力有多大。再联系公差要求（如果正确反映顾客要求的话，也就是顾客要求），得到的是过程能力指数，增加了一个“指数”，说明了过程能力满足顾客要求的程度。也就代表过程的质量了。Cp是公差中心和数据中心对准时候，公差除以6个标准差（西格玛）这个指数叫Cp。如Cp=1，也就是从统计学上来说，产品在这个特性的99.7%合格的。Cp=公差/6倍标准差（西格玛）
c）什么叫Cpk？如果过程数据的中心和顾客要求（公差名义值中心）对准的话，过程能力指数叫Cp。如果中心偏移了，那么，我们关心偏移后接近公差边缘小的那一边，计算得到的过程能力指数就是Cpk。
Cpk=K*公差/6倍标准差（西格玛）

什么叫过程性能？ 当我们测量得到的数据中不仅仅有普通原因引起变异，也可能包括特殊原因引起的变异的时候，我们得到的就不叫过程能力了，叫过程性能（业绩、表现）了。过程性能是过程实际表现的结果。过程能力是最高能达到的水平，可以做到的水平，过程性能是实际做到的水平。也就是说，不改变过程的固有因素，过程能力是提高不了的；当公差不变的情况下，过程能力指数也就不可能提高的。当我们测量得到的数据中，包含有普通原因和特殊原因引起变异的时候，利用这样数据计算得到的和过程能力指数Cp 、Cpk 对应的，就是过程性能（不是能力）指数 Pp、Ppk了。通过Cp和 Pp，通过Cpk和 Ppk两对数据的对比，就可以知道过程有多少潜在的能力没有发挥，可以依靠基层管理者来消除特殊原因的角度来改进了。如果这两类数据非常接近，要改进，必须改变过程的固有因素，也就是只能靠最高领导层来解决了。
源于：
http://www.qilongtan.com/

举个例子：
APQP 相当于windows XP 其它四大的工具相当于四个软件，所有的软件都得在这么平台上运行。其余的四个软件相当于你在做不同的事用到的不同的软件。
SPC 与MSA的关系相当于 WORD 与搜狗拼音输入法的关系，你在使用WORD必须要安装搜狗拼音来保证你的又快又准确的输入。
FMEA相当瑞星杀毒软件，为了能够保证你工作的正常 运行，必须每次启动的来一个扫描杀死潜在影响你电脑运行的病毒。
PPAP 相当于 超级免子或者鲁大师，电脑够不够快，性能好不好，能不能满足你玩大型游戏的要求，要用这个软件来测一测。

都出现不良了 控制图不受控了 还计算什么CPK
再者 你25组中其中一组数据集体偏差了 但是这组的极差比较小 就会造成 PPK小 CPK很大

以前看别人说读书就觉得很做作，读了有用吗？恨读书少读书晚。后来自己总结实践的道理：要常读书，吸取营养，取缔糟粕，困惑时更要读书，指引方向。后来就读了很多书，发现大学的教材现在去看别有一番领会，按照教学大纲认真理解掌握应用的话，你就是一个超级牛逼的人，只可惜很多人死背了书，不知道怎么用。所以大学毕业的尖子生还是业绩平平。。。最后把大学教材又过了一遍，受益匪浅，一年弄个10来万很轻松了，但是发现还是停留在很基本的阶段，很多时候工作还是不能豁然开朗，为什么呢？是什么困住你的发展了？最终发现，限制发展的事自己的心，你的心理状态，你的思维方式，你的哲学理念，你的世界认知！所以赶紧去读哲学，历史，统筹。。。。。。后来发现自己可以很轻松的找到自己满意的工作，30万，40万，50万，只要有目标有计划的努力了，都实现了。。。。。再后来就是现在了，到了瓶颈，为了突破瓶颈，外部的知识也在学，但是感觉只要用心了就没什么难度，再难能难过高考多少呢。最大难度主要是自我突破，如何克服自己的性格缺点，如何用逻辑和理性辩证的眼光看透人生和世界，就像王阳明那样，一旦看透突破，随即会在各方面取得成就。举个例子，一旦你解决了这些自我内心的哲学问题，你的周围的一切都会变化，基本上要什么有什么。干好工作赚个高薪太简单了吧。你说呢。
所以我希望大家给我推荐些能理清思路和逻辑的书，能解答内心疑惑的书。

鸡蛋，从里面突破是涅槃的生命，从外面突破时一顿早餐而已！！！！
综合历史5000年的文明遗迹和书籍知识来看，任何时代都有关注内心哲学的大师，孔子孟子，鬼谷子，朱熹王阳明，，，，等等等等，他们存在意义是什么，他们为什么强调这些东西，如果没有用的话，为什么流传千年，为什么指引那么多人成功？大师们都是脑残没事写这个玩吗，这是实践的升华和总结，血泪换取的经验！

上帝就在身边，你发现了吗？经典到处都是有人拿来擦屁股，有人看了大彻大悟，同样的环境，不同的命运，你选哪个》？？？？

随感而发
谢谢啦。

1：对双边规格CPK=min（CPU，CPL）和CPK=（1-Ca）*Cp一样的；但是单边规格没有Cp和Ca;只能前一个公式计算CPK；
2：以X-R控制图为例：其余控制图类似
以极差估算过程标准差=Rbar/d2
西格玛=标准差/n^0.5
UCL=Xbar+3 西格玛=Xbar+3 Rbar/（d2*n^0.5）
又有UCL=Xbar+A2*Rbar
且A2=3*Rbar/n^2
故两者是等价的。

个人浅见。
PS：为什么乘号（星号）打出来看不到。

楼主：
1.首先要弄清楚两个问题：什么是SPC；使用SPC的目的是什么。我的理解就是一句话：把某一过程的数据输出进行统计、分析进而控制和改进使该过程稳定受控。什么是稳定受控？就是可以预测未来的趋势。

做SPC管控先要有上中下控制线（UCL、CL和LCL），以这个控制线为标杆，来看未来的过程是否和这个标杆过程一致。那么控制线怎么来的，是计算出来的，怎么计算呢，具体可以看本论坛分享的SPC手册（http://www.6sq.net/question/157047）。一般做均值极差控制图，计算的时候有几个关键点：1.子组，一般是连续不间隔取件5件；2.子组频率，一般一小时一次，子组的频率一定要仔细分析过程，确保过程是随机的正态分布，也就是说要保证人机料法环稳定；3.子组数，一般是25组，首次使用控制图最好35组，以便到时调整；楼主您说到提到会漏发报警或者异常不会暴露出来这样的疑问，这就需要您做好子组频率的分析了，定了合理的频率不会漏发报警的。
这样就计算出来了上下控制线，那么平时就按照你之前算上下控制线是用的子组&子组频率&子组数的条件来获得数据。那么怎么来用数据进行有用的分析呢？这里就有好多原则或者条件了。控制图判断异常的准则有两条：1.点出界就判断异常；2.界内点排列不随机判断异常。稳定受控是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳定受控呢？为此，需要制定判断稳定的准则：1.连续25个点都在控制界限内； 2.连续35个点至多1个点落在控制界限外； 3.连续100个点至多2个点落在控制界限外。知道了这个就知道你过程稳不稳定了。
那么如何来判断过程异常呢？原则好多了，不过正如一楼所说，一般公司做好这三点就很可以了：1.超出管制界限；2.连续六点上升或者下降；3.连续七点在中心线同侧；
不过说实话，做到前面1和2点还是可以的，做到第3点的话说明说明制程非常好了（具体怎么好可以算算CPK），一般情况下做好前两点就可以了，如果客户规定必须做到这三点的话：一，您可以看看当初这个项目量产时提交给客户的数据是什么样子的，如果这些数据满足这3点就说明初始能力可以达到，只是后来能力减退了，经过一番努力消除特殊原因和减少普通原因后应该还是可以回到最初的水平的；二，您也可以看看项目期间跟客户签的协议里有没有规定过程能力指数cpk要达到多少，如果有只能满足客户了，如果没有而现在要做到，那就意味着废品率变大，成本增加，可以提议要求客户对这个项目增加投入了，从经济上讲做到了公司也不划算；

最后回答你的问题：
Q1.你的UCL和LCL是如何定出来的？从你的图中可以看出有多点超出控制线，这肯定是不可控。要得到更多的信息还是要在SPC图；
Q2.从图中可以看出你的上下公差定的有问题（过松），因为你的值都集中在一起了，很难超出公差。你要剔除小概率的点算出来的是CPK，CPK是看你的制程是否有能力；不剔除小概率点算出来的是PPK，PPK是看你的制程实际表现
就这么多了楼主，另外你去学学minitab，这个软件来分析SPC非常快，非常有用