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常規控制圖要求從過程中以近似等間隔抽取的數據。此間隔可以用時間來定義(例如：每小時)或者用數量來定義(例如：每批)。通常,這樣抽取的子組在過程控制中稱為子組，每個子組由具有相同可測量單位和相同子組大小的同一產品或服務所組成。從每一個子組得到一個或多個子組特性，如子組平均值X、子組極差R 或標準差s。常規控制圖就是給定的子組特性值與子組號對應的一種圖形，它包含一條中心線(CL)，作為所點繪特性的基準值。在評定過程是否處于統計控制狀態時，此基準值通常為所考察數據的平均值。對于過程控制，此基準值通常為產品規范中所規定特性的長期值，或者是基于過程以往經驗所點繪特性的標稱，或者是產品或服務的隱含目標值。控制圖還包含由統計方法確定的兩條控制限，位于中心線的各一側,稱為上控制限(UCL)和下控制限(LCL)，參見圖1。

     常規控制圖的控制限分別位于中心線兩側的3s距離處。其中，為所點繪統計量的總體組內標準差。組內變異是用來度量隨機變差的，s可用子組標準差或子組極差的適當倍數進行估計。s的這種度量不包括組間變差，僅包括組內變差。3s 控制限表明，若過程處于統計控制狀態，則大約有99.7%的子組值將落在控制界限之內。換句話說，當過程受控時，大約有0.3%的風險，或每點繪的1000次中平均有3次，描點會落在上控制限或下控制限之外。這里使用“大約”這個詞，是因為如果對基本假定(例如對數據分布形式的假定)有偏離，將會影響此概率數值。

     應該注意，有些專業人員寧愿采用3.09來代替3，以使標稱概率值為0.2%，或平均每1000次中有兩次虛報1)。但是休哈特不主張采用精確概率值而選擇了系數3。同樣地，某些專業人員對非正態分布的控制圖采用真實的概率值，例如：極差圖、不合格品率圖等。但是休哈特為了強調經驗解釋，常規控制圖仍采用土3s控制限，而不采用概率值控制限。

    描點超出控制限確實是由偶然事件引起而非真實信號的可能性被定得很小，因此當一個點超出控制限時，就應采取某種行動，故3s控制限有時也稱為“行動限＂。

    許多場合，在控制圖上另外加上2s控制限是有益的。這樣，任何落在2s界限外的子組值都可作為失控狀態即將來臨的一個警示信號，因此，2s控制限有時也稱作“警戒限＂。

    應用控制圖時可能發生兩種類型的錯誤。第一種錯誤稱作第一類錯誤。這是當所涉及的過程仍然處于受控狀態，但有某點由于偶然原因落在控制限之外，而得出過程失控的結論時所發生的錯誤。此類錯誤將導致對本不存在的問題而去無謂尋找原因而增加費用。

    第二種錯誤稱作第二類錯誤。當所涉及的過程失控，但所產生的點由于偶然原因仍落在控制限之內，而得出過程仍處受控狀態的錯誤結論。此時由于未檢測出不合格品的增加而造成損失。第二類錯誤的風險是以下三項因素的函數：控制限的間隔寬度、過程失控的程度以及子組大小。上述三項因素的性質決定了對于第二類錯誤的風險大小只能作出一般估計。

常規控制圖僅考慮了第一類錯誤，對于3s控制限而言，發生這類錯誤的可能性為0.3%。由于在給定情形下，對于第二類錯誤的損失作出有意義的估計通常是不實際的，而且任意選擇一個較小的子組大小(例如4或5)也很方便，故采用3s 控制限，并將注意力集中于控制和改進過程本身的性能，是適宜且可行的。

    當過程處于統計控制狀態時，控制圖提供了一種連續檢驗統計原假設的方法，該統計原假設為過程未發生變化并保持于統計控制狀態。由于通常不預先確定過程特性對于有關目標值的具體偏離情況，加之第二類錯誤的風險，以及未根據滿足適當的風險水平來確定子組大小等原因，故常規控制圖不應在假設檢驗的意義上加以研究(參見ISO7966和GB/T17989)。常規控制圖強調的是控制圖用于識別偏離過程“受控狀態＂的經驗有效性,而非強調其概率解釋.某些使用者確實在認真研究控制圖的操作特性曲線,將其作為一種手段進行假設檢驗解釋。

   當一個描點值落在任一控制限之外，或一系列描點值反映出如第7章中所述的異常模式，則統計控制狀態不再被接受。此情形一旦發生，就應開始進行調研以確定可查明原因，過程可能被終止或進行調整。一旦可查明原因被確認并消除，則過程恢復受控狀態，隨時可以繼續。如上所述，對于第一類錯誤，在極少的情況下，可能找不到可查明原因，于是必須作出結論：雖然過程處于受控狀態，但是某個偶然原因造成了描點落在控制界限之外，這表明一種非常罕見的事件發生了。

    當為某過程最初建立控制圖時，常常會發現此過程當時未處于受控狀態。根據這種失控過程的數據計算出的控制限將會導致錯誤的結論，因為這些控制限的間距太大。為此，在固定的控制圖參數建立之前，總是有必要將過程調整到統計控制狀態。下列各章將討論為某過程建立控制圖的方法。