过程的持续改进工具里，SPC 过程统计算是比较好上手又挺实用的一套思路。嗯，适合你在产线质量控制或者日常数据场景里用，稳定又可靠。基本上只要你接触过控制图，像 Xbar-R 图这类的，用起来就不会太陌生。

极差的步骤其实挺清晰，页面上整理得蛮有条理。点开这篇极差=SPC 过程统计步骤，你会发现它讲得细，从数据收集到计算再到图形判断，步骤一步到位，适合照着练练手。

至于Xbar 图那篇也别错过。探索 D＝D＝A＝∑Xbar=∑R=-SPC 过程统计的提示，虽然标题看起来有点抽象，但内容里提到的几个参数方式还蛮实用。是∑Xbar和∑R在判断过程能力时怎么组合用，有讲到实际操作小技巧。

我个人建议是，先了解下 SPC 基础原理，再搭配这两篇文章边看边做，效率比较高。如果你已经在用Excel或Python做数据，这类统计图也可以顺手画出来，响应也快，报告也清晰。

如果你平时做质量控制、设备异常预警，或者需要跑些趋势，可以把这套流程嵌进去，事半功倍。