有助于保持任何商品或服务质量的最重要行动之一是随着时间的推移持续收集相关数据，绘制它，并仔细检查图表。所有统计过程控制图表都绘制数据（或根据数据计算的统计数据）与时间的关系，控制限制旨在提醒分析师注意超出正常抽样变异性的事件。
我们的STATGRAPHICS Centurion SPC软件包提供了最广泛的控制图表集合之一。所有控制图表都可用于第一阶段研究，其中数据确定控制界限的位置，以及第二阶段研究，其中数据与预先制定的标准进行比较。还提供了一个特殊程序来帮助设计具有可接受功率的控制图表。当点数超出控制界限或违反运行规则时，可以使用我们的SPC软件包生成电子邮件警报。
| 程序 | Statgraphics Centurion 18/19 | Statgraphics Sigma express | Statgraphics stratus | Statgraphics Web 服务 | StatBeans |
|---|---|---|---|---|---|
| 单样本分析 |  | | | | |
| 异常值识别 | | | | | |
| 比较两个独立样本 | | | | | |
| 比较两个配对样本 | | | | | |
| 比较多个样本 | | | | | |
| 比较比率和比例 | | | | ||
| 均值的等价性和非劣效性检验 | | ||||
| 方差的等效性和非劣效性检验（仅限 V19） | | ||||
| 幂转换 | | |
基本变量图表
控制图的经典类型最初是在20世纪30年代发展起来的，它是通过定期收集数据并绘制数据与时间的关系来构建的。如果同时收集了多个数据值，则会绘制统计数据，如平均值、范围、中位数或均方差。控制极限被添加到绘图中以表示与中心线的异常大偏差，并使用运行规则来检测其他异常模式。
更多：X-Bar和R图表. pdf，X-Bar和S图表.pdf，X-Bar和S-Squared图表.pdf，中位数和范围图表.pdf，个人控制图表.pdf
基本属性图表
对于属性数据，例如来自PASS/FAIL测试，最常用的图表绘制比率或比例。当样本量变化时，控制限制取决于样本的大小。在大多数控制图表上，彩色区域可用于指示到1、2和3 sigma的距离。
更多：P Chart. pdf，NP Chart.pdf， U Chart.pdf， C Chart.pdf
移动平均线和EWMA图表
当数据一次收集一个样本并绘制在个人图表上时，控制界限通常相当宽，导致图表在检测失控情况时能力不佳。这可以通过绘制数据的加权平均值而不仅仅是最近的观察来纠正。最常见的“tme加权”图表是移动平均线（MA）图表和指数加权移动平均线（EWMA）图表。这种图表的平均运行长度通常比简单的X图表短得多。
Cusum图表
CUSUM图表是绘制连续过程测量值的有用图表，它在每个时间点绘制截至并包括最近观察值的目标值的所有偏差之和。当使用Cusum图的“V-掩码”格式时，如果图表上的所有点都落在掩码内，则该过程被视为处于控制之中。如果任何点落在掩码之外，如左侧的图表所示，则会生成失控警报。
更多：缓冲曲线（V-Mask）. pdf，缓冲曲线（表格）.pdf
多变量控制图
当收集到多个变量时，经常为每个变量绘制单独的控制图。如果变量是相关的，这可能会导致错过失控信号。对于这种情况，STATGRAPHICS提供了几种类型的多变量控制图：T平方图、广义方差图和多变量EWMA图。在两个变量的情况下，可以将点绘制在控制椭圆上。
更多：多元T平方控制图. pdf， 下载=””>多元EWMA控制图.pdf
ARIMA控制图表
在今天的自动化数据采集系统中，样品经常以紧密间隔的时间增量收集。任何类型的过程动力学都会在连续测量中引入相关性，这会对假定连续样品之间独立的标准控制图造成严重破坏。在这种情况下，必须使用捕捉过程动态的控制图来正确检测异常事件的发生。
这种情况的合适图表是ARIMA控制图，它基于过程动力学的参数时间序列模型。这种图表要么绘制每个时间段系统的残余冲击，要么根据提前一段时间的预测值显示不同的控制极限。
更多：ARIMA Charts. pdf工具类图表
控制图也可用于监控平均测量值预计会随时间变化的过程。这通常发生在监控工具磨损时，但也发生在其他情况下。这种情况的控制图有一个中心线和遵循预期趋势的控制极限。
更多：工具图. pdf
验收控制图表
对于具有高Cpk的过程，要求测量值保持在中心线的3 sigma以内可能是不必要的限制。在这种情况下，只要过程不太接近规格限制，就可以允许漂移。在这种情况下，一种有用的控制图是验收控制图，它根据规格限制而不是过程平均值来定位控制限制。
更多：验收图表. pdf
Cuscore图表
当监控真实世界的过程时，可能发生的失控情况的类型可能会提前知道。例如，一个泵开始出现故障，可能会在特定频率的测量中引入振荡。在这种情况下，可以构建专门的CuScore图表来观察特定类型的故障。
STATGRAPHICS将构建CuScore图表来检测：尖峰、斜坡、已知持续时间的颠簸、阶跃变化、指数增长、已知频率和相位的正弦波，或者用户希望指定的任何自定义类型的模式。
过分散属性数据的控制图
P’Chart和U’Chart程序为属性数据创建控制图，而不假设数据遵循二项式或泊松分布。相反，图表允许平均比例或速率在采样周期内变化，这种现象称为过度分散。
更多：P’Chart. pdf，U’Chart.pdf或观看视频
罕见事件的控制图表
G图和T图程序根据罕见事件发生之间的时间间隔创建控制图。他们使用几何分布和威布尔分布来模拟事件之间的时间。这些类型的图表在健康科学中经常用于监测手术后感染等事件的发生。
更多：G Chart. pdf， T Chart.pdf或观看视频
过程能力控制图表
该程序为监测能力指数（如Cp和Cpk）构建第二阶段统计过程控制图。给定一个基于可变数据分析被认为能够满足规定要求的过程，这些图表监测对这些要求的持续遵守情况。
控制图设计
为了使控制图有效，它必须能够区分过程按预期运行的情况和它严重偏离其目标值的情况。STATGRAPHICS提供了设计控制图的程序，该程序将在可接受的时间内检测到指定幅度的偏差。在典型应用中，用户在检测到该幅度的偏差之前指定目标平均值和所需的平均运行长度。
然后，该程序确定将实现所需性能的样本数量和/或平滑参数。
更多：控制图设计. pdf
电子邮件提醒
控制图程序可以利用软件的动态更新功能实现自动化。在这种情况下，每当发生异常事件时，生成电子邮件警报会很有用。当控制图上的点超出控制限制或违反运行规则时，可以创建警报。如果正在绘制的变量存在规范限制，则当估计的能力指数低于阈值或估计的DPM过大时，也可以生成警报。
