作为质量管理信息系统中的关键技术之一，SPC(统计过程控制)技术对于整个系统的运作起到了至关重要的作用。SPC 可以对质量数据进行分析，以便对过程的异常提出预警，帮助恢复过程的稳定性，从而提高产品的质量。 本文主要针对 SPC 技术的控制图部分展开研究，在借鉴国内外研究和应用技术的基础上，提出了 SHEWHART 控制图和 EWMA 控制图相结合的控制图模式。 论文对 SHEWHART 控制图、CUSUM 控制图以及 EWMA 控制图性能进行了较为详细的研究，主要工作包括： (1) 借助 Matlab，确定平均运行长度的计算程序，得出样本大小n对控制图性能的影响。 (2) 运用平均运行长度为度量标准，确定控制图参数，对三种控制图检测大小偏移的性能进行比较，得出其在不同情况和参数下的优劣。 (3) 根据研究结果，分析不同控制图对不同偏移的性能并提出 SHEWHART 控制图和 EWMA控制图相结合的控制图模式以获得对各种偏移的良好识别能力。 (4) 将所提出的控制图模式应用于系统开发当中，开发过程采用 Java 语言进行，系统实施方面则采用适用于本系统的 C/S 体系结构。 通过实例验证，发现该控制图模式能有效地识别大小偏移，弥补了单一控制图的局限性。既保留了 SHEWHART 控制图在识别大偏移上的优势又改进了其在识别小偏移上的不足。 本论文的内容对提高控制图的灵敏性具有理论与应用价值，进而提高了质量管理信息系统的性能，提高了企业产品质量和经济效益。