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  在SPC的早期应用中,由于测量技术和数据存储与分析技术的局限性,传统的SPC采用单变量SPC方法。在统计过程控制的早期应用中,由于测量技术以及数据存储和分析技术的局限性,统计过程仅对生产过程中的一些重要指标进行了单独控制,例如建立了单变量Shewhart控制这些指标的图表。

  单变量统计过程的监视主要包括:Schuthardt控制图(测量变量与时间之间的关系),移动平均值(MA),指数变化移动平均值(EWMA),累积和控制图(Cu累积,求和,测量值累计)偏离目标值,时间映射等),并详细描述了单变量统计过程的监控方法。但是,通过测量技术的发展,人们已经能够测量越来越多的产品性能指标。同时,用户对产品质量的要求越来越严格,这就要求监控碳钢弯头的质量指标和工艺变量。如果需要监视的过程变量之间存在关联,则仅使用多个单变量统计过程监视,并且结果通常是不可靠的。

  这是因为变量之间的交换关系在碳钢弯头的生产过程中,因为变量必须满足各种内部关系,例如能量流和材料流,所以它们之间通常存在多种相关性,即变量发生变化时,其他相关变量也应进行调整,以确保质量指标符合规范。将多元统计分析方法集成到传统的统计过程控制中,形成了多元统计过程控制的基本框架。多变量统计过程控制(MSPC)全面考虑了各种变量之间的相关性,以实现对多变量生产过程的质量控制。