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  长半径弯头传统的统计过程控制采用单变量统计过程控制方法。在spc的早期应用中，由于测量技术和数据存储分析技术的---，传统的spc采用单变量spc方法。在统计过程控制的早期应用中，由于测量技术和数据存储分析技术的局限性，生产过程中只有少数重要指标是单独由统计过程控制的，如建立了这些指标的单变量shewhart控制图。单变量统计过程的监测主要包括：休哈特控制图(测量变量与时间的关系)、移动平均(ma)、指数加权移动平均(ewma)、累积与控制图(cu累积、cumsum、测量值与目标值的累积偏差、时间映射等)并详细描述了单变量统计过程的监测方法。然而，随着测量技术的发展，人们已经能够测量出越来越多的产品性能指标。长半径弯头同时，用户对产品的要求也越来越严格，这就要求对碳钢弯头的指标和工艺变量进行监控。如果需要监测的过程变量之间存在相关性，仅采用多个单变量统计过程监测，结果往往不---。这是因为变量之间的耦合关系会改变基于变量独立性的shewhart图的统计分布规律。在碳钢弯头的生产过程中，由于变量必须满足能量流、物料流等各种内部关系，它们之间往往存在多重相关性，长半径弯头，即当一个变量发生变化时，其他相关变量也应进行调整，以---指标满足规范要求。将多元统计分析方法融入到传统的统计过程控制中，形成了多元统计过程控制的基本框架。多变量统计过程控制(mspc)综合考虑了各变量之间的相关性，实现了多变量生产过程的控制。