适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。

中位数－极差控制图

x-R图：计算简便，宜在现场采用；提供信息少；但检出能力差。

适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。

单值－移动极差控制图

x-MR图：简便省事，能及时判别工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。

因各种原因（时间或费用）每次只能得到一个数据或尽快发现并消除异常因素。

计数型控制图

不合格品数控制图

np图：较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。样本含量较大。

样本含量相等。

不合格品率控制图

p图：样本取样量大，且计算量大，控制线凹凸不平；检出能力与样本容量n有关。

样本含量可以不等。

缺陷数控制图

较常用，计算简洁，作业人员易于掌握，要求样本量大。

样本含量相等。

单位缺陷图控制图

U图：计算量大，控制曲线凹凸不平；检出能力与样本容量n有关。

样本含量可以不等。
　　类别名称符号特点适用场合
　　计量型控制图均值－极差控制图xBar-R图最常用，使用范围广；提供信息多；判断工序是否正常的效果好，计算R值的工作量小。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。
　　均值－标准差控制图xBar-S图常用，判断工序是否正常的效果最好，但计算s的工作量大。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。
　　中位数－极差控制图x-R图计算简便，宜在现场采用；提供信息少；但检出能力差。适用于产品批量大且生产正常、稳定的工序。
　　单值－移动极差控制图x-MR图简便省事，能及时判别工序是否处于稳定状态。缺点是不易发现工序分布中心的变化。因各种原因（时间或费用）每次只能得到一个数据或尽快发现并消除异常因素。
　　计数型控制图不合格品数控制图np图较常用，计算简洁，作业人员易于掌握。样本含量较大。样本含量相等。
　　不合格品率控制图p图样本取样量大，且计算量大，控制线凹凸不平；检出能力与样本容量n有关。样本含量可以不等。
　　缺陷数控制图C图较常用，计算简洁，作业人员易于掌握，要求样本量大。样本含量相等。
单位缺陷图控制图U图计算量大，控制曲线凹凸不平；检出能力与样本容量n有关。样本含量可以不等。

　　三、SPC应用步骤
　　实施SPC分为两个阶段，一是分析阶段，二是监控阶段。在这两个阶段所使用的控制图分别被称为分析用控制图和控制用控制图。分析阶段的主要目的在于：一是使过程处于统计稳态；二是使过程能力足够。
　　分析阶段首先要进行的工作是生产准备，即把生产过程所需的原料、劳动力、设备、测量系统等按照标准要求进行准备。生产准备完成后就可以进行，注意一定要确保生产是在影响生产的各要素无异常的情况下进行；然后就可以用生产过程收集的数据计算控制界限，作成分析用控制图、直方图、或进行过程能力分析，检验生产过程是否处于统计稳态、以及过程能力是否足够。如果任何一个不能满足，则必须寻找原因，进行改进，并重新准备生产及分析。直到达到了分析阶段的两个目的，则分析阶段可以宣告结束，进入SPC监控阶段。
　　监控阶段的主要工作是使用控制用控制图进行监控。此时控制图的控制界限已经根据分析阶段的结果而确定，生产过程的数据及时绘制到控制上，并密切观察控制图，控制图中点的波动情况可以显示出过程受控或失控，如果发现失控，必须寻找原因并尽快消除其影响。监控可以充分体现出SPC预防控制的作用。
　　在工厂的实际应用中，对于每个控制项目，都必须经过以上两个阶段，并且在必要时会重复进行这样从分析到监控的过程。
　　分析用控制图作图步骤
　　1）选取控制图要控制的质量特性；
　　2）根据质量特性及适用的场合选取控制图类型；
　　3）确定合适样本组、样本大小和抽取间隔，并假定在样本组内波动为系统因素引起；
　　4）收集并记录20～25个样本组的数据，或使用以前所记录的数据，通常每组样本量n=4-5个，这样保证控制过程的检出率为84％～90％；
　　5）计算各组样本的统计量（均值、标准差，极差等）；
　　6）计算中心线和控制限；
　　7）绘制控制图（画坐标轴，画中心线和上下控制限，根据样本值打点，记入相关事项）；
　　8）分析样本点的排列形状，判断过程是否受控。
　　控制用控制图作图步骤
　　当分析用控制图中点子均在控制限之内或排列无缺陷时，能表明生产过程稳定、无系统因素影响生产过程，尚不能说明不合格率小于允许值。因此，在分析用控制图基础上需要绘制控制用控制图。相关步骤如下：
　　1）消除系统因素。依据分析用控制图提供的信息判断生产过程是否稳定，即是否有系统因素在起作用。如果存在系统因素，应设法消除。
　　2）重新计算控制限。剔除分析用控制图中无代表性的数据（如落在界限外点子的数据）后，重新计算中心线和控制限。
　　3）确认分布范围位于公差界限之内。只有当生产过程稳定且产品质量特性值分布范围位于公差界限之内时，才能保证不出现大量不合格品。因此应该利用分析用控制图的数据绘制直方图，并与公差界限比较，或直接计算工序能力指标，进而采取相应措施。
　　4）控制用控制图的使用。在确认和平过程稳定并具备足够的工序能力后，便可开始批量生产，并用控制图控制生产过程，即根据控制图类型抽取样本进行计算、绘图和分析。
　　四、SPC应用的好处和不足
　　SPC利用控制图，强调全过程监控、全系统参与，并且强调用科学方法（主要是统计技术）来保证全过程的预防。SPC不仅适用于质量控制，更可应用于一切管理过程（如产品设计、市场分析等）。正是它的这种全员参与管理质量的思想，实施SPC可以帮助企业在质量控制上真正作到事前预防和控制，SPC可以：
　　对过程作出可靠的评估；
　　确定过程的统计控制界限，判断过程是否失控和过程是否有能力；
　　为过程提供一个早期报警系统，及时监控过程的情况以防止废品的发生；
　　减少对常规检验的依赖性，定时的观察以及系统的测量方法替代了大量的检测和验证工作；
　　区分散布的正常原因和异常原因，作为采取局部措施和对系统采取措施的指南。
有了以上的预防和控制，应用SPC还可以促进企业：
　　降低成本；
　　降低不良率，减少返工和浪费；
　　提高劳动生产率；
　　提供核心竞争力；
　　赢得广泛客户；
　　更好地理解和实施质量体系。
　　应用SPC对生产进行工序质量控制时，可能会出现两类错误。如图所示：
　　第I类错误：把处于统计控制状态下的生产工序误判为处于非统计控制状态，称为第I类错误。把犯第I类错误的概率称为第I类风险，记为α。
　　第II类错误：把处于非统计控制状态下的生产工序误叛为处于统计控制状态，称为第II类错误。把犯第II类错误的概率称为第II类风险，记作β。
　　一般情况下，要同时避免两类错误是不可能的。当样本大小一定时，α越小，则β越大，反之，α越大，则β越小。实践证明，3σ范围可使两类错误造成的总损失最小，较为经济合理。
　　五、SPC的最新发展
　　经过近70年在全世界范围的实践，SPC理论已经发展得非常完善，其与计算机技术的结合日益紧密，其在企业内的应用范围、程度也已经非常广泛、深入。概括来讲，spc的发展呈现如下特点：
　　1、分析功能强大，辅助决策作用明显。 在众多企业的实践基础上发展出繁多的统计方法和分析工具，应用这些方法和工具可根据不同目的、从不同角度对数据进行深入的研究与分析，在这一过程中SPC的辅助决策功能越来越得到强化。
　　2、体现全面质量管理思想。随着全面质量管理思想的普及，SPC在企业产品质量管理上的应用也逐渐从生产制造过程质量控制扩展到产品设计、辅助生产过程、售后服务及产品使用等各个环节的质量控制，强调全过程的预防与控制。
　　3、与计算机网络技术紧密结合。现代企业质量管理要求将企业内外更多的因素纳入考察监控范围、企业内部不同部门管理职能同时呈现出分工越来越细与合作越来越紧密两个特点，这都要求可快速处理不同来源的数据并做到最大程度的资源共享。适应这种需要，SPC与计算机技术尤其是网络技术的结合越来越紧密。
　　4、系统自动化程度不断加强。传统的SPC系统中，原始数据是手工抄录，然后人工计算、打点描图，或者采用人工输入计算机，然后再利用计算机进行统计分析。随着生产率的提高，在高速度、大规模、重复性生产的制造型企业里，SPC/" target=_blank>SPC系统已更多采取利用数据采集设备自动进行数据采集，实时传输到质量控制中心进行分析的方式。
　　5、系统可扩展性和灵活性要求越来越高。企业外部和内部环境的发展变化速度呈现出加速度的趋势，成功运用的系统不仅要适合现时的需要，更要符合未来发展的要求，在系统平台的多样性、软件技术的先进性、功能适应性和灵活性以及系统开放性等方面提出越来越高的要求。