MSA和SPC區別：

MSA是SPC的基礎和根據，只有MSA可依賴了，SPC工作才能意義。

2.MSA使用數理統計和圖表的方法對測量系統的解析度和誤差進行分析，以評估測量系統的解析度和誤差對於被測量的引數來說是否臺適，並確定測量系統誤差的主要成分。

而SPC用來確定過程的統計控制界限,判斷過程是否失控和過程是否有能力，為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況以防止廢品的發生，減少對常規檢驗的依賴性， 定時的觀察以及系統的測量方法替代了大量的檢測和驗證工作。

3.MSA瞭解測量過程，確定在測量過程中的誤差總量，及評估用於生產和過程控制中的測量系統的充分性。MSA促進了解和改進(減少變差)，對過程做出可靠有效的評估。

SPC依其特性所收集的資料，透過過程能力的分析與過程標準化，發掘過程中的異常，並立即採取改善措施，使過程恢復正常的方法。

CPK是在SPC之後發展出的,且比SPC更加科學、準確和有效。兩者之間存在著必然聯絡,Cpk資料可以做SPC控制圖,SPC資料可以計算CPK數值。SPC(統計過程控制),CPK(過程能力指數);一個是使過程受控,一個是對受控過程進行評定。CPK小於1.0時，做SPC無意義。客戶關注CPK，工廠關注SPC。

QC七大手法：檢查表，直方圖，控制圖，特性要因圖，散佈圖，層別法，柏拉圖。

SPC:統計過程控制。MSA測量體系分析。PPAP生產件批准程式。APQP事行產品品質計劃。FMEA失效模式與效應分析。PDCA戴明迴圈。