简单说说SPC，SPC控制图建立在数理统计学的基础上，把统计学中的“发现异常”作为控制生产过程中的一种工具。因此，“发现异常”成为SPC控制图的基础。它利用有效数据建立控制界限，一般分上控制限（UCL）和下控制限（LCL），上控制限通常设为控制中心线CL+3σ，σ为标准偏差，下控制限设为CL-3σ。如果该过程不受系统原因影响，那么，得到的观测数据将不会超出控制界限。

正态分布的图形如下：

正态分布的概率密度函数就可以得出：大概68%的测量数据会在μ-σ和μ+σ这个区间，大概95.5%的测量数据会在μ-2σ和μ+2σ这个区间，大概99.73%的测量数据会在μ-3σ和μ+3σ区间，还有最小的0.135%和最大的0.135%落在了μ-3σ和μ+3σ以外。

一、目前SPC系统应用存在的问题

1、奇丑无比的图表

在SPC工具里面，这个图表算好看的了。

2、大部分使用单机版的minitab

单机版需要单独在每一台机器安装并购买许可，数据需要从质量应用系统导出再导入到minitab

3、专业QMS软件或质量分析软件

带有强大的SPC功能，但不一定每一家公司都采用价格高昂的专业工具，功能强大但用到的常用功能不多，性价比很差。

4、客户端问题

很多需要安装客户端软件，对用户友好性不好，移动端应用不好或没有。

5、价格

无论是单机版的minitab（单机许可）还是专业QMS软件或质量分析软件，价格都非常高，如果你想用简单的SPC就非常不划算，或许根本申请不到费用预算。

二、解决方案

我们需要一个方案解决上述的问题，寻求一个简单的、常用的、低成本的解决方案。让我们简单看看一个方案。

简单美观实时：

可以灵活拖动数据图放大缩小。

可以自由选择判定规则：

选择SPC异常判定规则后，自动更新图表上的异常点显示，关注你只关注的内容。

可以解决：

• 任何人都可以远程通过浏览器使用，无需安装任何插件和应用程序
• 只解决一个SPC最常用的问题，不需要购买强大的专业工具
• 成本非常低、部署非常简单、实施周期非常短
• 动态美观的控制图
• 可以自由选择SPC异常判定规则是否在图表上显示
• 自动频率分布直方图

三、简单的系统架构

只关注单值移动极差控制图，通过B/S浏览器架构，动态显示控制图。通过一个简单的系统架构实现。