随着世界经济的高速发展和工业化竞争的日益激烈,促使了买方市场的形成,产品的个性化需求不断增长。同时多品种、小批量、短周期生产已逐渐成为企业经营的主要模式。如何对这种生产方式进行有效的质量管理和控制就成为摆在人们面前不可回避的问题。由于SPC从产生之日起,就是面向大批量生产,以充足的样本数据做为基础,但在多品种、小批量生产环境下,由于产品的样本数量比较少,给SPC的应用带来了很大困难。SPC作为过程质量控制的重要工具,丰富和发展多品种、小批量生产条件下的SPC控制理论和技术,为当今实行多品种、小批量生产的企业和组织在过程质量控制方面提供理论指导有着重要的意义。本文主要对生产过程的工序相似性识别、工序稳定性,工序能力控制以及产品质量的综合评判等方面进行了一系列的具体研究。通过对多品种、小批量制造模式特点的分析,提出了运用物元理论,构建工序相似性识别的模型,对小批量制造工序进行相似性评判,找出最符合相似原则的工序,并划分为同组工序,同组工序的数据即为同类型分布的数据,然后运用相对公差法,对质量特征数据进行拟合处理,把它们变换成为符合同一状态分布的数据,积少成多,这就扩大了样本数量,然后在同一张控制图上进行控制,实时监控工序是否处于受控状态。这就为SPC应用于多品种、小批量制造模式提供理论基础。基于扩大了的样本数量,并通过对影响工序质量的主要因素(5M1E)进行分析,本文将工序能力指数应用于多品种、小批量的过程控制当中,并给出了工序能力指数的计算方法和评价准则。这就使工序能力的控制具体的量化了,一旦出现问题,分析计算出的工序能力指数,就能及时的给出解决方案,从而控制工序质量。控制工序质量的目的就是为保证最后的产品质量,本文提出了一种产品质量的综合评定方法,应用物元理论分析建立多指标性能参数的质量评定模型,该方法结合了专家知识经验,使评判结果更准确,并结合实例验证了该方法的可行性和有效性。