国标中规定，制定分析用控制图时，在合适分组的前提下，至少要采集25组数据，用来计算控制限 。如有越界者要根据实际情况判定是否确实出现异常原因（简称异因），确有异因者可以删除此组数据，未发现异因者必须保留此组数据且增大观测组数 。
分析用控制图阶段要解决的第一个问题是：调整过程、消除异因，以使过程受控；分析用控制图阶段要解决的第二个问题是：在过程受控后，再改进过程，以确保过程能力指数Cp或Cpk等能达到顾客要求 。一旦过程实现了上述两点，就可以延长控制限作为控制用的控制图，进入控制用控制图阶段，在线使用 。在此阶段，一旦判异，应停产检查找出异因，并在消除异因后再恢复生产，以保持过程的统计控制状态 。
（四）控制图解析
GB/T4091《常规控制图》的解释：控制图理论认为存在两种变异：第一种变异为随机变异，由“偶然原因”（又称“一般原因”）造成 。
这种变异是由种种始终存在的且不易识别的原因所造成，其中每一种原因的影响只构成总变异的一个很小的分量，而且无一构成显著的分量 。
然而，所有这些不可识别的偶然原因的影响总和是可度量的，并假定为过程所固有 。消除或纠正这些偶然原因，需要管理决策来配置资源，以改进过程和系统 。
第二种变异表征过程中实际的改变 。这种改变可归因于某些可识别的、非过程所固有的，并且至少在理论上可加以消除的原因 。
这些可识别的原因称为“可查明原因”或“特殊原因”，它们可以归结为原材料不均匀、工具破损、工艺或操作的问题、制造或检测设备的性能不稳定等 。
局部问题与对策和系统改进 。由异常原因造成的质量变异可由控制图发现，通常由过程人员负责处理，称为局部问题的对策 。统计资料表明，这类问题约占过程问题的15％ 。由偶然原因造成的质量变异可通过分析过程能力发现，但其改善往往耗费大量资金，需由高一级管理人员决策，称为系统改进 。
控制图的作用是及时告警 。只在控制图上描描点子，是不可能起预防作用的 。必须强调要求现场第一线的工程技术人员来推行，把它作为日常工作的一部分，而质量管理人员则应该起到组织、协调、监督、鉴定与当好领导参谋的作用 。
（五）绘制控制图
某钢管厂连续生产的钢管，壁厚是一个重要尺寸 。对钢管壁厚进行控制，每隔1小时抽样1次，每次抽取5根钢管，共抽样25次，测量并记录数据 。经检验，钢管壁厚服从正态分布，绘制Xbar-R图，如表所示 。
计算机软件MINITAB的实现 *** 如下：
指定“图表的所有观测值均在一列中”为“壁厚”，指定“子组大小”为“5”，如图1-25所示 。指定也可根据数据选择“子组的观测值位于多列的同一行中” 。
标准差这个概念在多个质量工具中体现 。
统计学中最核心的概念之一是：标准差及其与其他统计量（如方差和均值）之间的关系 。入门课程中老师常告诉学生「记住公式就行」，但这并非解释概念的最佳方式 。本文将对标准差这一概念提供直观的视觉解释 。
假设你有一个成绩单，在本案例中这即是现实测量（real-world measurements） 。我们想将这些测量中的信息「压缩」为一组量，以便后续对比不同班级的成绩或不同年份的成绩等 。鉴于认知能力有限，我们不想挨个查看分数，来找出平均分更高的班级 。这时就需要总结数字，描述统计学就派上用场了 。
总结数字的方式有两种：量化其相似性或差异（difference） 。
量化数字的相似性即「集中趋势量数」（measures of central tendency），包括平均数、中位数和众数；
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