控制图的用途及判断标准　　　　　　
　　（一）各个控制图的用途　　　　　　
　　1.-R控制图
　　对于计量数据而言，这是常用最基本的控制图。它的控制对象为长度、重量、纯度、时间和生产量等计量值的场合。　　　　　　　　　　　　　　　
　　2.-S控制图　　　　　　
　　当样本大小n>10或12，这时应用极差估计总体标准差的效率降低，需要用S图来代替R图。　　　　
　　3.-R控制图　
　　用中位数图代替均值图。由于中位数的计算觉得，&考&试大$所以多用于现场需要把测定的数据直接记人控制图进行控制的场合，这时为了简便，当然规定奇数个数据。　　　　
　　4.-Rs，控制图
　　多用于下列场合：对每一个产品都进行检验，采用自动化检查和测量的场合；取样费时、昂贵的场合以及如化工等过程，样品均匀，多抽样也无太大的意义的场合。由于它不像前三种那样能取得较多的信息，所以它判断过程变化的灵敏都也要差一些。　　　
　　5.p控制图　　　
　　用于控制对象为不合格品率或合格率&考&试大$等计数值质量指标的场合。常见的不良率有不合格品率、废品率、交货延迟率、缺勤率、差错率等等。　　　　　
　　6.np控制图　　　　　
　　用于控制对象为不合格品数的场合。由于计算不合格品率需要进行除法，比较麻烦，所以样本大小相同的情况下，用此图比较方便。　　　　　　
　　7.c控制图　　　　
　　用于控制一部机器，一个部件一定的长度，一定的面积或任一定的单位中所出现的缺陷数目。　　　　　
　　8.U控制图
　　当样品的大小保持不变时可用C控制图，而当样品的大小变化时则应换算为平均每单位的缺陷数后再使用U控制图。　　　　
　　（二）控制图判断标准
　　控制图判断异常的准则有两条：点子出界就判断异常；界内点排列不随机判断异常。　　　　
　　1.判断稳态的准则　　　　
　　稳态是生产过程追求的目标。那么如何用控制图判断过程是否处于稳态？为此，需要制定判断稳态的准则。　　　　　　
　　判稳准则：在点子随机排列的情况下，&考&试大$符合下列各点之一就认为过程处于稳态：　　　
　　（1）连续25个点子都在控制界限内；
　　（2）连续35个点子至多1个点子落在控制界限外；　　
　　（3）连续100个点子至多2个点子落在控制界限外。　　　　
　　2.判断异常的准则　　　
　　在讨论控制图原理时，已经知道点子出界就判断异常，这是判断异常的最基本的一条准则。为了增加控制图使用者的信心，即使对于在控制界限内的点子也要观察其排列是否随机。若界内点排列非随机，则判断异常。
　　判断异常的准则：符合下列各点之一就认为过程存在异常因素：
　　（1）点子在控制界限外或&考&试大$恰在控制界限上控制界限内的点子排列；
　　（2）链：连续链，连续7个点以上排列在一侧；间断链，大多数点在一侧
　　（3）多数点靠近控制界限（在2～3倍的标准差区域内出现）
　　（4）倾向性与周期性。