随着科学技术的不断发展以及产品的质量水平不断提高,低不合格品率的质量过程越来越广泛地出现在高科技行业以及医疗等行业中。如何高效而又准确的选择适用于低不合格率质量过程的控制图,从而实现对低不合格率的质量过程进行有效地监测和控制显得极为重要。由于在对过程进行监控时,过程的参数往往是未知的。这就需要对过程的参数进行估计,研究参数估计对不同控制图性能的影响。首先,本文针对基于几何分布的CCC-r控制图进行研究。基于贝叶斯参数估计方法,对过程的不合格率进行估计,然后利用二分法对求解相应估计的不合格率所对应的控制限等。研究参数估计情况下,过程处于受控状态和失控状态下,控制图的性能表现。结果表明,CCC-4控制图对参数估计相对不敏感,于此同时,能够快速检测不同程度的偏移。其次,本文将CCC-4控制图与基于几何分布的Geometric CUSUM控制图以及Synthetic控制图进行对比分析。采用马尔科夫链以及二分法求解Geometric CUSUM控制图、Bernoulli CUSUM控制图以及Synthetic控制图的参数。通过对比参数估计情况下不同Geometric CUSUM控制图、Synthetic控制图以及CCC-4控制图性能,CCC-4控制图对参数估计最稳健且能够有效监测过程的偏移。最后,采用一个案例证明CCC-4控制图的有效性。考虑到控制图对参数估计的稳健性、操作者确定控制图参数取值的难易程度以及控制图在监测过程偏移时的有效性,本文建议操作者采用CCC-4控制图对低不合格品率过程进行监控。