众所周知，质量控制的重点在于过程质量的控制而不是单纯产品的质量控制，产品的质量应该由生产过程的质量来保证。在制造型企业中，就应该着眼于制造过程的质量控制。生产过程的控制(Process Control)在质量控制领域里的就是对过程的监测、调整，以达到控制质量的目的，它是以概率统计为理论基础的控制学科。质量控制技术又可以分为两类：自动过程控制(APC)与统计过程控制(SPC)。本文将为大家简单分享何为自动过程控制APC和统计过程控制SPC，以及两者间的关系。
【图示】自动过程控制APC与统计过程控制SPC
在过程工业中，很多因素难以通过简单的调整达到控制过程质量的目的，如温度、气压等，这些难以控制的因素通过反馈、前馈等补偿的方式来控制和调整生产过程，保持过程的稳定，这就是APC。自动过程控制APC形成于工业自动化发展过程之中，是工业自动化的一项重要内容。
质量控制的另一个重要的技术就是统计过程控制SPC，它起源于零件加工业，是指应用数理统计的方法，分析过程的样本统计数据，以此判断生产过程的波动是否处于可接受状态，在必要时，调整过程参数，以降低产品质量特性值过多地偏离目标值，使整个过程维持在仅受偶然因素影响的稳定受控状态，以提高过程的效能，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产品和服务稳定地满足顾客的要求。
自动过程控制APC与统计过程控制SPC都是质量控制的技术与手段。这是两种不同的控制策略，自动过程控制APC从统计的观点看待问题，统计过程控制SPC则通过反馈以补偿的方式控制和调整生产过程。在大多数时候，这两种方法是应用在不同环境中，但它们的工作目标都是：监测调整工序使其永远保持在原来的设计水平上。
统计过程控制SPC和自动过程控制APC最初来自不同的工业背景。统计过程控制SPC起源于零件加工工业，而自动过程控制APC则起源于过程工业。零件加工工业要求质量特性围绕设计目标值的波动尽可能的小，而过程工业主要关心的是工序输出均值的大小，如：产量、化学转化的百分比、纯度等。由于影响零件加工工业的许多因素相对于过程工业来说，更便于调整，如：人的操作行为，进刀进料的速度等。因而人们多采用统计过程控制SPC技术来进行工序控制。自动过程控制APC是对过程的主要工艺参数，如温度、流量、压力、PH值等的连续控制，利用工序观测值序列的相关性进行某种预测，然后将信息反馈到电脑对过程进行调节，使在随机干扰下的质量波动得到补偿。但自动过程控制APC不能消除过程中的异常因素，如果某些异常原因使受控参数值超出所控制界限，则自动过程控制APC失效，需要人工进行干预。
这两种方法谁也替代不了谁，各有其用武之地。从90年代起，世界质量界开始考虑将统计过程控制SPC与自动过程控制APC相结合，集中二者的优点，既能控制主要工艺参数，又能进行质量控制与诊断，从而使得产品质量保持在更高的水平。
