控制图，作为监控和生产过程质量控制的一种统计工具，其应用广泛且富有实效。以下是其常用的计算与分析方法概述：
一、控制图类型
根据数据的性质和目的，控制图主要分为两大类：
（一）计量型控制图，用于连续性数据的监控，例如均值-极差控制图（X-R图）、均值-标准差控制图（X-S图）等。
（二）计数型控制图，适用于离散数据的分析，如不良品率控制图（P图）、不良品数控制图（np图）、缺陷数控制图（C图）等。
二、计算方法详解
（一）均值控制图（X-bar Chart），通过计算样本均值并绘制控制图实现，中心线代表样本均值，上下控制线通常设定在±3个标准差的位置。
（二）极差控制图（R Chart），计算每个样本的极差（即最大值与最小值之差），并据此绘制控制图。
（三）标准差控制图（S Chart），此方法与极差控制图类似，但使用的是样本标准差而非极差，更适用于样本量较大的情形。
计数型控制图的运用，如P图和np图，涉及对不合格品率或不合格品数的计算，并据此绘制相应的控制图。
三、数据分析的诀窍
（一）八大判异准则，用于识别控制图中异常点，包括超出控制线的点、连续多个点在中心线一侧、连续上升或下降的点等。
（二）过程能力分析，通过计算过程能力指数（如Cp、Cpk）和过程性能指数（如Pp、Ppk），评估过程是否满足质量要求。
四、统计分析及其他工具
（一）抽样检验，采用抽样方法收集数据并进行统计分析，用以判断过程是否处于受控状态。
（二）趋势分析，用于分析控制图中的数据趋势，以识别潜在的过程变异。
（三）其他分析工具，如CUSUM控制图，用于监控过程的累积变化，特别适合于检测微小的偏差；EWMA控制图，即指数加权移动平均控制图，则主要用于监控过程均值的变动。
凭借这些精准的计算和分析方法，控制图能显著提升企业监控生产过程的能力，及时察觉异常状况，确保产品质量的稳定和一致。