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在进行控制图质量管理时候，需要思考两个条件，一个是规格界限，也就是产品形位公差。另一个是控制界限，就是加工的质量波动范围，当然最好是把控制的范围界限能够缩小到被形位公差包含住。

第一，  就是既然要用控制图，就要合理设置控制界限，和报警范围。这句话是什么意思，就是说，需要针对我们的工艺特点，框定好我们的“正常”的标准。最小的那个范围就是正常波动，最大的范围以外就是不合格产品，介于两者之间的，就是我们所谓的报警区间。

第二，  就是反馈的时效性问题，一般来说，这种控制图需要实时监控，一旦发现产品超出控制范围，到了报警区间，我们要立马行动进行纠偏。但实际上，这些数据是一般一个月做一次汇总，而质量会议也是一个月搞一次。这样的速度其实对于真实改善质量水平，所能够起到的作用不大。

第三，  质量控制理论是以统计学为理论依据，而根据不良品的发生频率设定一个高度合理的质量标准的样品数，也就是我们常说的AQL（acceptable quality level）直译就是可接受质量水平。这种其实本质上会让大多数思路不清的人，误以为用了科学的，符合数学原理的方法，就一定能够控制得住质量水平。

所谓的控制图法，是需要有两个条件: 第一，就是只能用来控制正常作业过程汇总的形位公差波动范围，比如加工轴他的外径尺寸是120±0.05mm。第二，它需要能够非常快的来进行抽样，结论和反馈。

这种方式最多只能将不良率往下降到一定程度的最低，但是绝对不可能实现零缺陷，因为它只是发现不良的检验，而不是不制造不良的检验。

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举一个例子，田中压铸公司，给客户送产品的时候，就用AQL的抽样，每一百件抽样，如果正好抽到不良，这一百件全检。如果抽到的是良品，就默认这一批货是好的，送给客户。即使对于客户来讲这个是可接受的不良率，但是对于真正的客户而言，这是绝对不能接受的不良品。

 最关键的两条建议：

产品的质量是内建于工序之中的；

必须促进对于“加工”的“检验”反馈功能，以进行“反馈检验”

为什么呢？因为其实对于控制图这玩意来说,有多种不同的情况会导致报警，例如单侧连续多少个点在报警区域啦，总共多少个点在报警区域啦之类的。

实际上在生产线上，生产作业员根本不可能做一个产品给你检一个产品，别说作业员不能，就算是常规的检验员都不行。所以实操上spc控制图之类的工具，只能用作事后的总结。

最近许多企业也意识到这个问题，例如三一集团就逐渐在尝试在线的气动检测内径，并且实时记录生成控制图，一旦触发报警条件就会有安灯报警。但是一旦这样做的话，不正是做到了逐次全检吗？

 所以原先使用控制图，AQL，还是因为技术手段没办法低成本地做到逐次检验，而现在技术不断突破的过程中，我们仍然不能放弃，通过逐次检验来确保零缺陷的达成。