为了更好地满足市场和顾客的需要,印刷电路板(PCB)的生产方式往往以小批量多品种为主。利用传统的统计过程控制(SPC)方法,很难保证统计所需的样本容量,而当采集到了足够的样本时,加工任务或许已接近尾声,也就失去了预防质量控制的意义,因此对适用于小批量多品种生产的SPC方法还需进一步研究。　　 本文分析了PCB板在小批量多品种生产过程中质量控制研究的现状。提出了利用逆向思维,从生产中出现的问题入手,进而确定关键参数的思想；结合PCB生产过程的特性,提出了应用于PCB生产的统计过程控制方法及工序能力改进手段；针对小批量多品种生产中数据不足的问题,给出了扩充数据样本容量的方法,即通过成组判断现有小批量多品种PCB产品关键参数与历史先验数据的相似性,利用数据变换方法扩充数据样本容量,绘制统计过程分析、控制图；并提出了基于有历史先验值和无先验值两种情况的生产质量控制方法。　　 通过应用本文中研究与提出的方法和技术,关键参数集对过程质量状态的反映更加全面、准确,成组过程质量信息库可以更加快速地判断数据相似性,质量过程分析和控制变得更加全面、快速、准确。通过减小偏移量,提高工序能力、降低标准差和扩大精度范围等工序能力改进手段,使PCB生产过程控制更加合理,误报率更低。　　 本文利用SPC技术,分析了小批量多品种生产中可能出现的问题,但是不能自动诊断错误,而统计过程诊断不仅能提出问题,而且能判断问题出现的因为,是将来发展的重点,也是以后工作的研究方向。