控制图具有代表过程

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输入：输入是执行该过程所需的材料、数据或资源。它们是在过程中经历转变的原材料或信息。识别输入有助于了解流程所需资源的质量和可用性。 流程：流程组件表示将输入转换为输出所涉及的活动或步骤的序列。它概述了流程中发生的行动、决策和转换。定义流程有助于确定关键步骤和潜在的改进领域。 输出：输出是过程生成的结果或可交付成果。它们可以是产品、服务、报告或任何其他有形或无形成果。识别输出有助于理解流程创造的价值并评估其满足客户要求的有效性。 客户：客户是流程输出的接受者或受益者。他们可以是组织内部或外部的，可能包括个人、部门或其他利益相关者。识别客户有助于了解他们的需求、期望和满意度，这对于提供高质量的输出至关重要。

统计过程控制 (SPC) SPC是一种通过分析数据来 巴西 WhatsApp 号码数据 监视和控制过程的工具。它有助于识别流程何时失控，并提供有关如何使其恢复受控的反馈。 历史： SPC 是由贝尔实验室的统计学家  20 世纪初开发的。休哈特的工作为现代质量控制和质量保证方法奠定了基础。 统计过程控制的主要原则： SPC 遵循以下几个关键原则： 流程变化： SPC 认识到每个流程都会出现变化。它区分两种类型的过程变异：常见原因变异和特殊原因变异。 共因变异是过程固有的，代表随着时间的推移发生的自然变异。另一方面，特殊原因变异是由可以识别和解决的特定因素引起的。 控制图：控制图是 SPC 中使用的主要工具。它们提供随时间变化的过程性能的图形表示。

控制图具有代表过程平均值的中心线以及定义可接受的变化范围的控制上限和下限。 通过在控制图上绘制数据点，组织可以确定过程是否稳定或表现出特殊原因的变化。 控制图的类型： 统计过程控制中使用了多种类型的控制图。适当控制图的选择取决于所测量的数据类型和所监控过程的特征。最常用的控制图包括： X-Bar 和 R 图表： X-Bar 和 R 图表用于监控过程均值（平均值）和过程变异。它由两个图表组成：跟踪过程均值的 X 条形图和监控过程范围（最大值和最小值之间的差）的 R 图。该控制图适用于可变数据，其中测量是在连续范围内进行的。 X-Bar 和 S 控制图：与 X-Bar 和 R 控制图类似，X-Bar 和 S 控制图用于监控过程均值和过程变异。然而，它不是跟踪过程范围，而是监视过程标准偏差 (S)。该控制图也适用于可变数据。 个体 (I) 图表：个体图表用于监控过程的个体测量。它随着时间的推移跟踪数据点，并帮助识别任何异常或失控的情况。个体图表适用于进行个体测量的可变数据。