前一节，就统计上的制程管理（SPC）进行了图表说明。在SPC中，如图6-7-1所示，当某管理项目的量测值，超出管理界限（上限、下限），必须立即停止该批次的生产，并厘清原因。

若该制程能够以重做（re-work）解决，则该批次将被送去重做。若无法以重做解决，该批次（或是部分危险批的晶圆）则必须进行报废处理。同时，为了找出该管理项目有影响的制程及装置、设备，必须透过处理该产品批次的装置、设备的机号层别，进行生产履历的调查与分析。

若调查结果发现，特定装置、设备有不良情形，则必须停止使用该装置，并进行改善及修复。

即使在管理界限内，也能看出征兆

SPC除了上述的界限管理外，也有预测、预防的管理方法。

一般称此种管理方法为“倾向管理”，主要透过管理图表上即使是在管理界限内的数据，也能依其漂移倾向，借助电脑，来进行统计上的数据处理及判断。

此时，针对什么样的状况下，必须视为异常征兆，而发出警示，可透过软体自由设定爱更。例如下述这些判断标准经常被使用。

◦        相对于中心值，整体呈现向上或向下的偏移

◦        数据持续增加、或持续下降（例如连续七次出现同一倾向变化）

◦        数据上下变动很激烈

◦        数据的漂移倾向具有时间规则性

虽没有发现特定异常，但相较于前一段期间数据（例如一周前、一个月前），变化量较大。

上述这些统计倾向，均可以视为“发生异常征兆”，或表示相关的装置、设备其性能上产生了变动。接收到警示的负责技术人员，借由厘清原因并进行必要的对策，则能够快速的提出改善。

倾向管理，对于产品或装置、设备的不良，具有预测、预防的功用，对于安性的生产及品质的维持及改善，具有贡献。