统计过程控制（SPC）是一种运用数理统计与概率论的方法对制造过程进行深度分析的工具。它通过识别制造过程中的固有波动与异常原因引起的可控波动，以优化过程输出。SPC是公司提升质量管理的重要方法，它实现了“事前预防”的效果，有效地控制了生产过程并不断改进产品质量。
SPC的核心是控制图，包括计量型与计数型控制图，用于直接控制生产过程、进行质量诊断与改进。除此之外，还有直方图、排列图、散点图、分层图等，共同构成了QC的七大手法。
在物流业，SPC的应用并不仅限于制造过程。物流作为一种服务流程，同样可以运用SPC进行过程分析，确定物流过程是否稳定。事实上，物流过程与生产过程在质量特性上存在差异，但SPC作为一种过程分析工具，在制造业的成功应用使其在物流领域的应用具有巨大潜力。
物流公司如何运用SPC呢？需要设计系统，将质量管理纳入其中。这包括详细分析整个物流过程，找出关键和重要的环节、质量不稳定的环节以及关键和重要的特性参数。然后，针对选定的质量特性参数，建立既服务公司物流战略又满足客户需求的评价标准。接下来，通过系统运转获取实际数据，利用各种统计工具进行统计，为过程分析提供依据。通过绩效衡量，判断各项指标是否在控制中。
要解答这些问题，我们首先要洞悉数据的分布状况。我们将货损率进行细致分组，把最小与最大货损率之间的区间划分为若干个子区间，通常是7或9个。随后，我们将统计每一组数据落入这些子区间的频数，并通过直方图直观展示。若数据呈现正态分布，直方图的顶部线条将平滑连接。如果数据不符合正态分布，说明相关作业环节尚未进入稳定统计控制状态，可能存在不稳定因素。这时，我们需要深入探究其原因。
在确保过程处于统计稳定状态后，我们还需对照公司设定的质量特性标准。如果在控制图中观察到的变化范围超出了标准，说明当前的人员操作、设备状况、环境要素或工作方法未能满足公司对物流质量的期望。这需要我们进行具体分析，并在相应方面做出改进或加强。反之，如果变化范围远小于标准，说明某些作业条件还有优化空间，有助于进一步降低成本。
接下来，让我们探讨影响SPC实施的关键因素：
一、管理层的坚定支持至关重要
质量管理专家朱兰提出的80/20原则强调，公司领导层在解决质量问题中起关键作用。在SPC的推行中，这一观点得到了进一步印证。物流作业中人的因素占据重要地位，推行SPC更需要管理层的决心和支持。
二、培训不可或缺
对相关人员开展SPC培训是实施SPC的关键步骤。理想的培训方式是邀请外部培训机构到公司进行培训，这样可以增加受训人数并使得培训内容更贴近公司实际，提高培训效果。在公司内部进行培训也有助于营造积极的SPC推行氛围。
除了培训内容，培训过程中还应注重培养员工的统计技能与科学品格。使用统计方法需要一定的数理统计基础知识和细致、耐心、实事求是的态度。培训教育不仅要涵盖SPC技术的运用，还要注重培养员工的科学品格。
这样的分析和改进过程不仅有助于提升物流质量，还能为企业的长远发展奠定坚实基础。