质量控制图是由沃特·休哈特（Walter Shewhart）博士在1928年首次提出的统计工具。这一工具旨在通过观察点子与中心线、界限线的位置关系及其排列形态，识别是否存在系统性原因引起的异常波动，进而评估工艺过程是否处于可控状态。

质量控制图的核心理念是，所有方法都会受到时空影响，即使在理想条件下获取的数据，也可能存在随机误差。通过对数据的可视化呈现，质量控制图能够帮助用户快速辨别正常波动与异常波动，从而实现对过程状态的高效监测。

质量控制图由多个关键元素构成，包括预期值（中心线）、目标值（上下警告限之间的区域）、实测值的可接受范围（上下控制限之间的区域），以及辅助线（上下各一条）。其中，中心线代表期望的性能水平，上下控制限定义了可接受的变化范围，而上下警告限则提供了气象灾害预警信号。

最初的质量控制图可分为计量型和计数型两类，分别适用于不同类型的变量。计量型控制图包括Xbar-R chart、Xbar-S chart和X-MR chart，而计数型控制图则涵盖P控制图、NP控制图、U控制图和C控制图。

在实验室环境中，质量控制图被广泛应用于监测常规分析过程中的潜在误差，确保数据分析的精确度和可靠性。通过定期分析控制样品，研究人员可以及时发现并解决分析过程中的质量问题。

实施质量控制图的关键在于收集可靠、及时的数据。数据的真实性和及时性对于SPC的有效运行至关重要。数据的不真实性可能会导致错误的结论，而数据的滞后性会削弱SPC的预测能力。

数据收集有两种主要类型：计量值数据收集和计数值数据收集。前者涉及按照预定的时间间隔采集样本并进行测量，而后者的样本数量可以根据特定的产品需求进行调整。无论是哪种类型的数据收集，都需要遵循一定的规则和频率，以确保数据的准确性和时效性。