随着对SPC统计过程控制应用的深入,人们逐步发现了SPC统计过程控制控制图的缺点:只利用了过程当前数据的信息,而没有充分利用整个样本数据的信息,所以对过程的小变化不够灵敏。在休哈特之后,许多学者经过多年研究和实践提出了许多种弥补休哈特控制图不足的控制图,主要有:佩奇(E.S.Page)在1954年提出了累积和控制图(CUSUM,Cumulative Sum ControlChart),它可以将一系列点的微弱信息累积起来,对过程的小变动灵敏度很高,随后,许多学者对此也作出了一些重要的研究。
针对休哈特控制图对小变动不灵敏的缺点,罗伯茨(S.W.Ro berts)在1959年提出了指数加权移动平均控制图(EWMA,Exponentially Weighted Moving Average Control Chart),这是一种适用于检验过程出现小波动的控制图。还有模糊控制图、选控控制(Cause.Selecting Control Chart)等新型的控制图。针对小批量生产的过程控制特点,1969年希利尔(F.S.Hulier)与新加坡的杨中浩提出了小样本控制图,1991.1995年久森伯瑞(C.P.Qusenberry)提出了Q控制图,这类方法试图在提高控制图的敏感度和检出异常能力方面作出一些贡献。针对工序多个质量指标的时间相关性,1947年霍特林(H.Hotelling)提出了多元z2控制图,揭开了多元控制的新时代。SPC统计过程控制新延展 在SPC统计过程控制的基础上,有些专家提出SPCD(统计过程控制与诊断)的观点。休哈特在SPC统计过程控制理论方面做出了卓越的贡献,但休哈特控制图显示异常时,它并不能告知:是什么异常,发生于何处,即不能进行异常诊断。1980年张公绪提出了选控图系列,可以用来选择部分异因加以控制,从而缩小了查找异因的范围,提高了效率。