实际质量控制工作中都是使用质量控制图去判断过程是否受控,但在现实生产过程中,传统质量控制图已经不能满足过程控制的需要,因此如何有针对性的进行质量控制图设计,并最大程度节省控制图控制成本显得尤为重要。本文针对不同数据特性提出不同的控制模型。在过程受控基础上,进行质量水平的统计推断。最后针对质量控制图进行经济计算研究,找到最优质量控制图。本文从休哈特控制图出发,由该图对小偏移检测不灵敏的缺点,引出累计和控制图和加权移动平均控制图,结果表明加权移动控制图优于累计和控制图。对同时控制均值和方差的田口控制图和椭圆控制图,田口控制图优于椭圆控制图。其次对复杂数据进行过程控制,针对自相关数据提出残差控制图和改进型的EWMA控制图,经过比较分析后者优于前者。多变量数据控制图中重点探讨了自相关多变量控制图,并将其首次应用于金融领域。趋势型数据使用趋势控制图效果明显优于休哈特控制图。当控制图检验过程受控后对过程进行过程能力分析,对普通过程进行过程能力参数估计和假设检验,假设检验中给出错判概率法和拒绝域两种检验方法。并首次提出一般情形下自相关过程能力指数的统计推断系统解决方案。不仅从原理上和模拟两种方法证明了序列正自相关,导致过程能力指数被高估；反之被低估的结果。且首次提出一般自相关过程的过程能力分析方法。最后用一个实例演示。最后对质量控制图进行经济性研究,设计控制图的取样间隔、样本数和控制限,使得控制图成本最小。基于经济控制图的经典模型将该经济模型推广到中位数控制模型、极差控制模型,并首次推广到标准差控制模型中。并进一步介绍了基于田口质量损失的均值控制模型经济计算和控制图的经济统计模型,对其中各种参数进行灵敏性检验,理论分析了费用变化的原因,并在控制图的经济统计模型中首次提出了以第一类错误概率、过程检出功效和失控状态平均运行时间为新增约束条件的经济统计模型。充分的将经济统计的思想贯穿到各种控制图中。本文内容按照：原理介绍、算法研究、函数实现并应用四个步骤进行,对各种控制图以及其经济设计形成了大量的可用函数,达到了算法实现。