休哈特控制图：停止对噪声的过度干预

到20世纪20年代初，西方电气公司的霍桑工厂正在大规模制造电话设备，彼时产品不一致的代价高昂：零部件必须在全国网络中互换，而面对偏离目标的测量结果，标准应对方式是去调整机器。这种习惯看起来像是尽职尽责——密切关注产出，一旦偏离就进行调整。

在检验工程部门工作的物理学家沃尔特·A·休哈特却看出，这种直觉正是问题所在，而非解决办法。每一个过程都会因无法识别来源的原因而波动，针对这些波动进行调整并不能消除它们，反而会在原有波动之上叠加一种新的变异。缺失的并非更严密的监控，而是一套区分两类变异的方法。

1924年5月16日，休哈特给上级递交了一份仅一页的备忘录，其中三分之一篇幅是一个简单图表——这被公认为第一张控制图。图表周围的文字阐述了基本原则：过程变异或源于随机原因，这类原因是系统固有的，会产生稳定且可预测的波动区间；或源于可查明原因，即具有可追溯来源的真实扰动。

将测量值绘制成图并设置统计界限：界限内的波动是噪声，应予以忽略；界限外的信号是真实异常，需要采取行动，从而避免因过度干预而增加变异。

人们自然而然地会为每一次波动寻找原因并采取行动，从而引入新的变异。

控制图预先定义了常见的随机波动，减少了主观判断，避免了过度干预。

图表简单易懂，适合车间操作人员，便于广泛应用。

只对超出控制限的信号采取行动，能够将精力集中到真正的干扰上，进而提升稳定性。

在应对指标变化之前，先了解其正常波动范围；只针对异常值采取措施，否则你的“修正”只会增加噪声。

1924年的控制图成为统计过程控制的基础，在二战期间被美国军方强制采用，后来由戴明传到日本；统计过程控制成为全球制造业的标准实践，是六西格玛和现代质量管理体系的直接先驱。直至今日，休哈特控制图仍在许多领域被原样使用和传授，包括医院质量改进，美国医疗改进研究所将其作为核心工具教学。