统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种运用统计技术评估、监测和控制过程的质量管理方法。它通过持续收集和分析过程数据，掌握过程的运行状态与波动规律，及时识别可能影响产品或服务质量的异常变化，使过程保持在稳定且可预测的水平。
任何生产或服务过程都会存在一定程度的波动。SPC的重点并不是消除所有波动，而是区分过程中的普通原因变异与特殊原因变异。普通原因变异来自过程本身，是长期存在的随机波动；特殊原因变异则可能由设备故障、材料变化、操作失误、参数调整或外部环境改变等具体因素引起。识别这两类变异，有助于管理人员采取合适的改善行动，避免对稳定过程进行不必要的调整。
控制图是SPC中最具代表性的工具。它以时间顺序显示过程数据，并通过中心线、控制上限和控制下限判断过程是否处于统计受控状态。当数据点超出控制限，或出现持续偏移、明显趋势、周期变化及其他非随机排列时，通常表示过程可能受到特殊原因影响，需要进一步调查。
SPC也会结合过程能力指数，如Cp、Cpk、Pp和Ppk，评估稳定过程满足规格要求的能力。不过，控制限与规格限并不相同：控制限根据过程实际数据计算，用于判断过程是否稳定；规格限则来自客户需求、产品设计或技术标准，用于判断结果是否符合要求。因此，过程稳定并不代表产品一定合格，产品合格也不代表过程已经稳定。
在六西格玛管理中，SPC常用于DMAIC的控制阶段，也可应用于测量、分析和改善阶段。它能够帮助团队验证改善效果、持续监测关键指标，并在过程出现异常趋势时及时采取行动，避免问题发展为批量缺陷。SPC目前广泛应用于制造、医疗、物流、金融和客户服务等领域，为减少过程波动、维持改善成果以及提升产品与服务质量提供数据支持。
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