控制圖是統計過程控制（spc）理論與實踐的核心工具。我們用控制圖來監控過程、判斷過程的受控狀態，一旦控制圖出現異常的信息，就可以認為過程發生了異常，從而對生產過程進行檢討，尋找原因，制定改善措施，對過程進行修正，直到過程重新達到質量要求。
利用控制圖識別生產過程狀態------受控狀態或失控狀態，是根據圖上樣本點的位置以及變化趨勢進行分析和判斷的。判斷的依據主要有兩點：（1）如果控制圖上點所反映的過程的均值μ和/或方差σ發生（不允許的）變化，說明生產過程失控；（2）如果控制圖上點的排列發生了小機率事件，則可以認為生產過程失控。通常我們用於判斷控制圖正常還是異常的規則就是這兩點的具體化。下面分別說明。
（一）當均值μ和/或方差σ發生變化時判異
spc理論中，一個生產過程可以用其產品的計量型質量特性值的分布來表現，這個分布就是最常見的常態分配。生產過程的穩定與否就從這個分布的均值μ和方差σ的變化或趨勢來判斷。在連續的一段時間內，如果均值μ和/或方差σ的變化是在一個可以允許的誤差範圍之內，則認為過程是穩定的；反之，如果均值μ和/或方差σ發生（不允許的）變化，則認為生產過程失控。
從此出發，我們可以得到過程異常判斷的規則，包括分別反映均值μ和方差σ的規則。
反映均值μ變化的規則如：
a.有多個樣本點連續出現在中心線一側；
b.樣本點分布的水平突變；
c.樣本點分布的水平位置漸變；
d.連續多個點（7點及以上）上升或下降；
反映方差σ變化的規則如：
a.有較多的邊界點；
b.樣本點的離散度變大；
c.連續多個點集中在中心線附近；
d.這些規則主要是從控制圖上定性地判斷。
（二）當點子排列出現小機率事件時判異
從機率的角度，也可以從控制圖上判斷過程是否受控，而且這種方法給予了在控制圖上定量判斷失控的方法。如果過程正常，我們認為小機率事件是不發生的，但如果控制圖上點子出現了機率極小的排列，這種情況一旦發生，就認為過程中出現了某些系統性原因。正是這些原因，導致了過程偏離了原來的規律，出現了過程失控。
從此出發，我們也可以得到過程異常判斷的規則。
a.點子出界；
b.點子頻頻接近控制界限；
c.連續3個點中，至少有2點接近控制界限；
d.連續7個點中，至少有3點接近控制界限；
e.連續10個點中，至少有4點接近控制界限。
（接近控制界限指距中心線的距離為2σ到3σ的區域，也稱為警戒區）
a.鏈狀排列；
b.在控制圖中心線一側連續出現的點稱為鏈，鏈長不少於7時判斷點子排列非隨機，存在異常因素。
c.點子排列出現間斷鏈；
e.連續11個點中，至少有10點在中心線一側；
f.連續14個點中，至少有12點在中心線一側；
g.連續17個點中，至少有14點在中心線一側；
h.連續20個點中，至少有16點在中心線一側。
點子排列出現傾向。點子逐漸上升或下降的狀態稱為傾向。當出現連續不少於7個點的上升或下降的傾向時，判斷點子排列為非隨機，說明存在異常因素。
點子集中在中心線附近，若連續15點集中在中心線附近判異。
點子呈現周期性變化。
受控狀態下，上述情況出現的機率是與0.0027相同數量級的小機率事件，比如：p{一個點子出界}=0.0027；p{連續3個點中有2點接近控制界限}=0.0053。
以上兩種判斷失控的方法其實是一致的，它們之間有著密不可分的關係，第二種方法通常作為定量的證據支持第一種判斷方法。在實際中，判斷控制圖是否失控，往往是將這兩種方法結合起來套用。例如間斷鏈的出現就說明了有多個點出現在中心線一側，即過程的均值μ發生了較大的變化，從而就可以判斷過程失控。