随着科学技术的快速发展和人们对于高品质生活的不断追求,企业提供的产品和服务如果没有过硬的质量保证就很难在激烈竞争的全球化市场中立足。控制图方法作为统计过程控制的核心,是控制质量的重要手段。而传统控制图方法由于对检测过程质量出现的小偏移效果并不是很好而且往往造成监控资源的浪费,在追求精益质量管理的今天已很难适应。自适应设计策略在控制图设计中的应用很好地解决了传统控制图的这些不足,因此受到很多学者的关注和研究。本文试图在前人研究工作的基础上对自适应控制图设计做进一步的研究探讨。本文首先对工业生产制造中常用的传统控制图-np控制图和X控制图提出改进设计。在第二章中通过引入双抽样动态调整抽样时间间隔的自适应设计策略和多重状态相依抽样策略对传统的休哈特控制图(以np控制图为例)做了两方面的改进。一是采用自适应设计策略使得控制图可以根据样本信息实时调整抽样(抽样样本容量和抽样时间间隔),提高了控制图检测能力的同时又有效避免了监控资源的浪费;二是引入多重状态相依抽样策略,克服了进程监控往往只依赖于当前抽样样本信息而忽略历史样本信息的不足,使得控制图能够更快地监测到进程质量的偏移。实验结果表明改进后的控制图设计模型对于进程参数的波动具有鲁棒性;相较于两类所对比的传统控制图模型,可以获得较大的经济成本上的节约。第三章在Wu和Spedding[1]研究工作的基础上对传统的X合成控制图做出改进设计,主要是在传统X合成控制图设计的基础上增加了动态调整抽样样本容量和抽样时间间隔的自适应设计策略以及对传统的X合成控制图发信号的规则重新做了调整。改进后的X合成控制图要始终优于传统的X合成控制图,能够更加快速及时地发现过程质量出现的小偏移。除了以控制图为代表的统计过程控制方法,维护管理也是保证产品和服务质量过程中常用的手段。实际生产中这两者在过程控制中存在着相互补充、互为强调的密切关系。因此,将维护管理和控制图设计结合起来研究是符合逻辑且十分有必要的。但在实际应用和文献研究中,人们往往将它们独立开来,分别研究。本文对两者的结合研究也展开了讨论。在制造业环境下,我们在第三章中将不完美维护策略和X合成控制图改进设计相结合,建立了一个控制图-维护集成模型,并构造了集成模型的成本函数。同时通过最小化集成模型单位时间总成本得到最优的控制图设计方案和最佳的维护策略,并结合具体的数值例子对模型做了灵敏度分析。分析结果显示:1)维护策略和控制图设计集成模型相较于两个独立运行的模型,即维护策略模型和控制图模型,能够带来平均2.64%张的成本节约;2)集成模型对于系统参数的波动具有鲁棒性。控制图虽然是在制造业环境下开发和使用的,但它在服务业中同样适用。关键是确定适宜的、可监控的质量指标。在第四章中,本文在服务业环境下的一个M/M/1缓冲区容量有限的单服务台排队系统中构建了一个维护策略和TBE(Time-between-events)控制图的集成模型,并同时考虑了完美的被动性维护和不完美的计划性维护两种维护策略。在模型中,服务台故障间隔时间通过TBE控制图监控,设备故障发生后,根据控制图信号判定是否需要对设备执行被动性维护;当服务系统进入空闲状态时,系统有一定的几率进入到计划性维护当中。我们通过建立模型的成本函数来验证模型的有效性,并采用RG因式分解法给出了模型的稳态分析。数值分析结果显示,在排队系统中引入控制图策略有助于系统总成本的节约,在拥塞的排队系统中,这种表现更为突出。第五章在一个医疗服务环境下考虑了控制图设计和维护管理的结合问题。在文章中,我们首先给出了医疗服务诊断前瞻性检测中伯努利扫描统计量控制图的介绍;其次,将一个特定的伯努利扫描统计量控制图引入到一个M/M/1缓冲区容量无限的单服务台排队系统中,监测医疗诊断进程中事故发生强度的变化。最后,采用矩阵几何解(Matrix-geometric Solution)的方法给出了模型的稳态分析。另外,文章还建立了一个系统可用性函数,并通过数值实验分析了各系统参数变化对于可用性函数以及系统单位时间总成本的影响。最后对本文的主要结果和关键创新点进行了总结,并提出了几个值得进一步研究的问题。本文对控制图在制造业和服务业中的应用提供了一定的指导意见,同时在一定程度上拓展了现有控制图设计问题的相关研究,有一定的理论意义。