随着时代的发展，很多企业都实施了日供货，以减少库存，从而降低库存成本。这样的供货体系给进货检验带来了很大的压力，不论是采 用GB2828抽样管理办法，还是采用百分比抽样（虽然不太合理，但很多公司仍然在采用），样本量大的检验，必然造成进货检验员人 力资源的短缺。如果不增加人员来完成规定的抽样，检验员会人为降低样本量，或匆匆忙忙检查，以完成本次检验（检验不完，要停 工，要追究责任）。长期以来，进货检验不但压力大，还给企业带来了质量隐患，存在着很大的风险。
        为了缓解这一矛盾，我想到了SPC控制理论，SPC能控制生产过程，为 什么就不能控制进货检验过程呢？

        设想一下 ，每一位进货检验员每天检查不同种类配件，按规定的抽样方法，抽取样本，检验样本，记录检测数据，与标准对比，判定样本中多 少个不合格，再根据合格判定数判定本批是否合格。每批都采取数据，但未对数据进行统计分析。我们可以将统计过程控制SPC理论用 于统计分析。设想方案如下：
         第一步：每个进货检验员根据 技术要求确定每个配件的3-5个关键特性尺寸（此尺寸受控，就能保证此配件的质量）。
         第二步：针对这几个关键特性，每批进货随机抽取3-5个配件 进行测量（当然正规生产过程是连续采样），并记录数据。
         第三步：收集25组数据。
         第四步：根据SPC知识制作控制图。 （上下限考虑到风险可适当加严）
         第五步：判断此配件的进 货过程（含包装运输）是否稳定。
         第六步：稳定以后转入控 制用控制图。
         第七步：以后每批货只需检测3-5个配件的3-5 个关键特性尺寸，将平均值和极差打点于控制图（一个关键特性尺寸一张控制图）上，根据点是否出界就可判定本批是否合格。

        这样做的好处：
        1、样本量只需3-5个，大大减少了检测时间，弥补了人员不足 ，检测不完善而造成的风险。同时提高了效率，减少了浪费。
        2、可监控 此配件质量的发展趋势，及早报警，给供方提出将要产生不合格产品的信息。因为等检验再发现不合格，已经晚了。不但影响生产， 还会给供方带来运输、返工、返修等消耗费用。
        3、将运输中造成的缺陷 （或变化）也纳入了监控。
        4、可以和供应商的生产过程控制的SPC做对 比，根据控制图的趋势以发现其它未预料到的事情。
        5、必要时双方做 MSA测量系统分析，以避免供方检测的合格，而组织自身检测不合格造成的误判；也避免供方的不合格产品，被组织测量合格而误用。

        这样做的弊端：
        1、因为组间采样不连续（其实就是随机），可能引进了其它影响因 素，导致变差增大。这个主要通过加严控制线来减小误判的概率。 
        2、刚开始做时较复杂，因为需要一段时间数据和经验的积累。一旦监控起来，效果肯定优于其他抽样检验方法。  

　　 ISO/IAF16949：2016标准中的7.4.3.1款中规定“组织接收统计 数据，并对其进行评价”。我想这么做也是可行的。 
 
        SPC控制理论运用于进货检验，充分体现了组织对供方 的监视，也能促进供方对其制造过程业绩的监视。