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企業在用SPC統計過程控制系統做品質控制的過程中，需要用到的工具手段就是控制圖，控制圖主要是一個統計管理工具。
在SPC統計過程的，為不同的數據應用不同的控制圖來統計。首先數據主要分為兩大類，一個是計量型數據，另一個是計數型數據。
製圖在眾多現代化工廠中得到了普遍應用，並憑藉其強大的分析功能，為工廠帶來豐厚的實時收益。最初的控制圖分為計量型與計數型兩大類，包含七種基本圖表。
計量型控制圖包括：
- IX-MR（單值移動極差圖）
- Xbar-R（均值極差圖）
- Xbar-s（均值標準差圖）
計數型控制圖包括：
- P（用於可變樣本量的不合格品率）
- Np（用於固定樣本量的不合格品數）
- u（用於可變樣本量的單位缺陷數）
- c（用於固定樣本量的缺陷數）
雖然最初被引入企業的只有7種基本SPC控制圖，但很多企業仍從這7種圖表的有效運用中獲得顯著收益。而隨著科技的發展，SPC控制圖的種類也不斷豐富。目前，已有數百種SPC控制圖可供企業選擇。只需根據企業實際情況選擇合適的SPC控制圖，您的企業就可以完美、精確地對生產過程進行分析。
針對企業的特殊生產條件，如何選擇最適合自己的SPC控制圖？解決這個問題根本在於掌握定義圖表類型的要素有哪些。但在此之前，讓我們先對控制圖下個定義：
SPC控制圖究竟是什麼？
控制圖是：
1. 實時圖表化反饋過程的工具。
2. 設計的目的是告訴操作者什麼時候做什麼或不做什麼。
3. 按時間序列展示過程的個性/表現。
4. 設計用來區分信號與噪音。
5. 偵測均值及/或標準差的變化。
6. 用於決定過程是穩定的（可預測的）或 失控的（不可預測的）。
控制圖不是：
1. 不是能力分析的替代工具。
2. 在來料檢驗的過程中很難用到（沒有時間序列）。
3. 控制圖不是高效的比較分析工具。
4. 不應與運行圖或預控制圖混淆。
- 運行圖是時間序列圖，但沒有基於統計計算的界限。
- 預控制圖將描點與公差限比較。
控制圖應用“界限”區分過程是否有顯著變化或存在異常事件。由於控制限的設定要以數據為基礎，所以在收集一定量有代表性的數據之前是無法確定控制限的。如果錯誤使用控制限，不但會對使用者造成困擾，而且還會對那些通過圖表監控以實現過程改進的措施起反作用。
控制限是：
1. 基於期望的描點值的波動界限。
2. 根據數據點的均值及標準差（極差）計算得出（從收集到的有代表性的數據點計算得出）。
3. 通常描述為所描點的+/-3倍標準差 （不是總體分佈的標準偏差）。
4. 過程改進後，需要更新控制限。
控制限不是：
1. 根據公差限得出的某個百分比。
2. 75% 的公差限。
3. 生產界限。
4. 與任何公差限或期望的界限有關。
選擇正確的控制圖一方面要清楚，企業希望通過圖表看到哪些內容？
即，您希望控制圖回答什麼問題？另一方面還要明確，“為什麼要收集這些零件的數據？”
這些問題的答案可以為抽樣方案的制定、樣本量以及需要進行任何特殊處理來拓展傳統控制圖功能的特殊需求提供重要支撐。本文將對樣本量、目標值控制圖及連續變量的多過程流數據著重加以闡述。
樣本量
樣本量是對給定測試的測試值數量。
它用收集的數據來代表一個“時間快照”，通常用符號n表示。
例如，如果每30分鐘抽取連續3個灌裝瓶的重量，則樣本量為3，抽樣間隔為30分鐘。需要說明的是：樣本量不代表描在圖上的點數。
生產中，有三種樣本量需要注意區分：
1. 樣本量為1 （n=1）
2. 樣本量為2到9之間 （2 ≤ n ≤ 9）
3. 樣本量大於或等於10 (n ≥ 10)
當樣本量為1時，應使用單值移動極差圖（ IX-MR）；樣本量為2到9之間時，應使用均值極差圖（Xbar-Range）；樣本量大於或等於10 時，則應使用均值標準差圖（Xbar-Sigma）。這三種核心變量控制圖是基礎。絕大多數其他變量控制圖都源於這三種控制圖中的某一種。
過程流數量
在實時SPC軟件解決方案中，過程流被定義為零件、過程及測試。
單一的過程流通常代表來自某個零件、過程及測試的一系列描點。
例如，灌裝頭A的50ml瓶裝重量就是一個過程流；灌裝頭B的50ml瓶裝重量則是另一個過程流。
因為灌裝頭A與灌裝頭B有各自獨特的統計個性，所以將來自兩個灌裝頭的數據混入一個子組中是不正確的。
比較好的抽樣方案是將每個灌裝頭的數據作為一個獨立的數據流。
如果要分析一個產生多過程流的生產過程，您可以選擇每個過程流用一張控制圖，或者用特殊的圖表將所有過程流放在同一張圖上。
這種同時監控多個過程流的圖表叫做組圖（Group Charts）。
相同特性，不同目標值
相同過程通常都會用來生產不同的產品。
大多數情況下，換線意味著改變過程設定，從而生產其他產品。
繼續上文所說的灌裝案例，當生產線從50ml 瓶裝換至100ml 瓶裝，雖然用相同的灌裝頭，但灌裝程序要設定為100ml 瓶裝。
如果要監控過程保持設定值的能力，那麼不管生產什麼產品，都可通過數據對多個設定值進行整合。
您只需要通過實際測量值減去設定值就可以了。
例如，灌裝量為100.3，則圖表上鵝描點為0.3。
通過減去目標值，一張圖可以按時間順序對過程保持設定值的能力進行監控，而無需考慮生產產品的公差值。這類圖叫目標值控制圖。
只要這些產品具有相似的波動，多個零件就可以放在同一張圖上。目標值控制圖特別適用於多品種、小批量的生產環境。
莫非8125
相對於傳統的以過程計算控制線的當時，當前的將公差帶打折控制的方式更實用
