统计过程控制主要是运用各类控制图对过程进行监控,以确保过程处于平稳状态。当过程出现异常情况时,控制图要能够及时的发出警报。传统控制图的建图前提是基于过程独立同分布,然而现实生产中往往存在自相关现象。当过程存在自相关时,运用传统的控制图对过程监控就会发出大量的虚发警报,给生产带来极大的损失。本文对于存在自相关现象的过程进行了研究。首先通过自相关函数和偏自相关函数判断过程是否存在自相关,当过程存在自相关时,就用相应的时间序列模型对质量特性值进行拟合,然后求得残差。通过正态性检验和自相关函数、偏自相关函数验证,得出残差序列不存在自相关现象,这符合传统控制图制图前提。然后以残差为研究序列建立各种控制图。本文主要研究的是AR(1)时间序列模型,并在第4章对过程进行了仿真模拟。在过程处于平稳和非平稳时,本文分别对相应的AR(1)模型中不同的自相关系数做了仿真,并且做出了单值控制图、残差控制图、残差EWMA控制图和残差CUSUM控制图。通过对比研究,最后得出残差EWMA控制图和残差CUSUM控制图对过程均值的小偏移特别灵敏。在本文的第5章,通过对实例的研究分析,进一步证明了该结论的可靠性。因为残差EWMA控制图和残差CUSUM控制图能够充分利用历史数据,对于数据采集难和数据少的生产过程特别适用。所以本文建议在多品种小批量的生产过程运用残差EWMA控制图和残差CUSUM控制图对过程进行监控。