统计过程控制（SPC）是一个历史悠久且富有成效的质量管理工具，自从引入以来，它已在全球范围内被无数组织用于提高生产质量和效率。然而对于这一复杂的工具，不同的人往往有着不同的理解和预期，这种多样性的观点，反映了SPC的灵活性和深度。从经典统计学的严格框架到简化的过程控制技术，再到追求符合规范的质量保证SPC的不同解释和应用方式，既展示了其广泛的适用性，也带来了理解和实施上的挑战。在此背景下我们将探讨这些多元化的观点并讨论SPC在当代和未来组织中的角色与潜力。更多信息欢迎参加12月份线上免费论坛-SPC常见问题及对策。
01 One
专家：托马斯谈什么是SPC
在谈论统计过程控制（SPC）时，我预见到将会在三个关键领域发生变化：统计、过程与控制。我选择以相反的顺序探讨这些领域，因为我认为这样做能更真实地反映出管理者和工程师在面对未来的SPC挑战时所遇到的实际难题。
首先一个预测——控制已死
在探讨统计过程控制（SPC）的未来展望时，我的首先预见是“控制”这一概念的转变。“控制已死，控制万岁！”这不仅仅是一句口号。随着流程和统计方法的演进，必须采纳新的辅助技术，而这些新技术将受到全新的控制思维方式的推动。控制领域的这些变化可能会特别具有挑战性，因为它们将涉及到根本性的理念更新。
曾经的中央集权式经济模式已被丢弃进历史的尘埃。自由市场证明了自由人民在生产力、幸福感和健康状态方面远胜于计划经济下的人民。尽管在全球政治舞台上仍有一些国家坚持使用旧有的控制模式，但在许多地方，控制的旧理念已经成为过去式。
在商业组织中，尽管现代公司在某种程度上仍然依赖中央集权的决策模式，但这种情况不会持续太久。我预测，随着人们开始探究为什么某些公司的生产力远超其他同行，商业组织将逐步接纳自由市场的原则。就像纽柯钢铁公司能够在只有23名员工的情况下实现36亿美元的销售额，那些提出疑问的人会发现，成功的组织背后往往是对传统管理理念的反思和颠覆。
大卫·艾科克曾说：“如果你能了解员工的想法，你就可以管理他们。但你无法真正了解人们的思想，因为思想是自由的，而自由的思想无法被管理。”这样的理念解释了为何纽柯公司的股价在现管理层接手后能有惊人的上涨。
时至今日，美国质量界终于在其组织名称中去除了“控制”一词，虽然对ISO 9000、ISO 14000及其相关方案的持续关注仍显示出它在某种程度上还是固守着控制和规划的核心理念。但为了质量领域的长远发展，这种态度必须有所转变。
在未来，控制不再依赖于压抑性的官僚程序和管理体系。这些过时的程序往往限制了流程操作员的灵活性，要求他们在做出重大更改前经过繁复的审批流程。相反，控制将越来越多地体现为操作员在没有事先得到许可的情况下对流程进行临时性的实验和调整。
第二个预测——过程将变得普遍
在我对统计过程控制（SPC）的未来预测中，第二个预测是：过程管理将成为普遍实践。
自亚当·斯密在1776年左右提出以来，"效率源自劳动分工"这一观念已经成为现代组织的共识。工作和职权被划分到不同的职能部门，如工程、市场营销和生产制造。这种模式认为，工人通过专注于其特定的专业领域，能够比广泛涉猎的人员更出色、更高效地完成任务。这种趋势导致了进一步的专业化和工作分工，甚至到了装配线上每一个小步骤的分割。
然而，随着专业化程度的不断加深，增加价值这一核心目的有时会变得模糊不清。价值是在组织内部曲折的流程中逐步增加的，每个环节、每个部门都为此作出了贡献。在微观层面，装配线上的每一步骤都是为了增加价值。
尽管分工愈发精细，但新技术的出现使我们能够更全面地审视整个流程。其中较为关键的技术是电子网络。内部网络使组织内的人员可以无视时间和空间的限制进行沟通。外部网络则将这种沟通延伸到从供应商到顾客的整个价值链。互联网促进了全球范围内的人们和组织之间的信息交流，无论他们是否直接涉足特定过程。这些网络极大地简化了跨部门以及组织、供应商和顾客之间的质量控制活动的协调工作。在我看来，几乎所有的质量问题（及其解决方案）都涉及多个部门甚至多家公司。
这场网络革命无疑会遭遇来自传统管理者和工程师的强烈文化阻力。这种阻力可能会暂时减缓发展的步伐，但终究无法阻挡变革的潮流。质量管理专业人士正处于一个独特的位置，他们能够理解并把握这些变化所带来的价值。不同于制造或营销这样的职能专业，质量管理本质上就是一种跨职能的活动。但是，ISO 9000等体系恰恰强化了现有的变革障碍，因为它们将流程正式固化，实质上制定了更严格的程序。未来的管理者和工程师将更依赖于协作和信任，而非书面规则和程序。质量管理专业人士必须带头打破他们曾经帮助构建的官僚壁垒，以促进合作和信任的建立。
第三个预测——“统计政治正确性”终将结束
虽然基础的统计方法依然重要，但那种对采用新统计技术抱有抵触情绪的现象将逐渐消失。过去，这种抵触可能是因为新方法的复杂性和难以理解，但随着计算机技术的支持，使用先进的统计技术变得跟操作计算器一样简单。比如，指数加权移动平均（EWMA）和多元分析等技术将变得更加普及。这意味着随着人们对自己工作负责的意识增强，标准的SPC方法也将更广泛地被接受和使用。
面对经理和工程师的主要挑战是教育。尽管经典的休哈特（Shewhart）控制图因其强大而直观的特性而流行了许多年，但对于Hotelling的T²控制图这样的高级技术，情况就不太一样了。由于无法控制自由思考，如果我们希望正确应用这些复杂技术，我们就必须对操作人员进行更为深入的技术培训。
总结而言，未来的SPC将不再满足于仅仅遵循传统方法，而是会把握和应用更先进的统计工具，以适应日益复杂的生产过程。这需要在技术教育和理念更新上下功夫，确保所有参与者都能够理解并运用这些新工具。
02 Two
专家：罗伯特谈什么是SPC
统计过程控制（SPC）的本质在于预测和控制，正如已故的质量管理专家爱德华兹·戴明所言，只有当一个过程处于统计控制之下，我们才能对未来进行预测。
戴明的观点清晰明了：一个没有受特殊原因影响的稳定过程是可预测的。但是，当管理专家汤姆·彼得斯（Tom Peters）提出在混沌中管理的概念时，他指出了商业环境的不确定性，这使得我们对SPC未来的应用产生疑问。
然而，我并不打算尝试预测SPC的具体未来，我更倾向于强调它的潜在能力。我将从三个方面进行讨论：SPC在组织中的潜力、激发这种潜力的组织要求，以及在商学院课程中纳入SPC的必要性。
我曾听过《Kaizen》一书的作者今井正明（Masaaki Imai）描述一些日本顾问的观点：他们会拒绝那些仅寻求10%到15%改进的组织，只有当组织寻求100%或更大的改进时，他们才会接受合作。这种追求大幅度改进的心态后来在比尔·康威对陶氏化学公司的一次演讲中得到了体现，他回顾了使用SPC和戴明哲学使硬盘部门产量从63%提高到超过95%，而产量却增加了300%的例子。
要释放SPC的力量，组织需要做的不仅仅是对所有员工进行SPC培训。更重要的是，管理者必须建立一种文化，使每个人都知道管理层更愿意提供帮助而不是控制，这需要过程导向而非仅仅结果导向的管理。例如，一个喷漆团队通过数据收集和分析发现部分油漆工的技能不达标，但管理层并没有解雇他们，而是改进了培训体系。这种专注于解决问题根本原因的SPC方法体现了管理者帮助而非责备员工的态度。
领导层必须致力于预防而非检查，帮助员工识别和解决问题，这是实现管理专家彼得·德鲁克所描述的社会重组的关键。德鲁克认为，SPC可以确保质量和生产力的持续改进，并提供有价值的工作，这需要具有深厚知识和专注度的领导力。
其后，商学院应该在课程中包含更多的SPC内容，不仅仅是介绍理论，而且要强调其在商业中的应用。这样的课程应当使学生深刻理解SPC，并认识到其商业潜力，使他们在职业生涯开始时就能够理解并应用SPC，进而选择那些鼓励在工作中使用SPC的公司。
03 Three
专家：唐纳德谈什么是SPC
控制图作为统计过程控制（SPC）的核心技术，至今已有73年的历史。休哈特（Shewhart）曾经提出这一概念，但尽管SPC存在了这么长时间，人们对它的理解仍然充满混淆。我认为这种困惑源于人们试图根据自己的背景和经验重新定义SPC。
有人一听到“SPC”就想到经典的统计程序，试图将其纳入参数、分布假设、假设检验和置信水平的框架内，但这样的尝试会遇到理解障碍，与经典统计方法一样困难。
另一些人则将SPC视为过程控制的手段，认为它是用于维持现状的技术。他们认为一旦流程调整到令人满意的状态，就可以停下来，因为他们误解了SPC的本意，忽视了近年来发展起来的简洁算法、过程控制和建模技术。
还有一些人把SPC等同于符合规范，将其简化为仅仅生产出符合规格的产品。这种简化视角扭曲了SPC的真正价值，使得人们只能实现有限的成功，因为他们没有充分利用流程，无法享受到SPC提供的所有好处，结果只能回归到制造“足够好”的产品的老路上。
可见，有一群人被上述所有观点所困惑，虽然他们不理解前两种解释，但仍然认为数学一定有其价值，于是他们用分布假设和条件来阻碍SPC的实施，导致控制图未能得到应有的使用。
SPC的实质与单纯的统计、过程控制或符合规范无关，尽管它可以以所有这些方式被使用。SPC的核心在于优化流程的效用并不断改进这些流程和结果。
如果组织仅仅对员工进行SPC工具的使用培训，SPC是会失败的。但那些推广教育、培养思维方式的组织将会看到变革。因此，SPC的成功参差不齐，未来也将如此。
SPC远未过时。没有任何其他技术能像控制图一样，结合易用性和统计复杂性。SPC的实证方法已经占据了400年的主导地位，并且未来也不会改变。控制图在促进沟通方面的无与伦比的能力，以及它以简单的方式识别改进机会的特性，将确保它在所有希望持续改进的组织中保有一席之地。