控制图在检查制成品是否符合他们所设计的要求中特别有用。在制成品的生产过程中，利用控制图来有序地采样，并对其质量特性进行监测。任何有异常的质量特性都会被及时发现，并对其产生的根源进行识别与适当地消除。这通常是通过调整可控输入变量实现的(cf.Montgomery(2009))。变量控制图通常是基于底层过程服从正态分布的假设。但是，这个假设在实际应用中是很少被满足的。因此，非参数控制图就很有必要，它可以更有效地监控正态过程与非正态过程。本文提出了一些改善非参数和稳健控制图的策略，用于统计过程控制(SPC)工具包的附加。基于符号检验和Wilcoxon符号秩检验，本文提出的控制图策略使用了排序集抽样方案监控过程位置。使用了一些度量来评估该策略的表现能力，包括平均运行长度(ARL)，中间运行长度(MDRL)，运行长度标准差(SDRL)和一些运行长度的百分位数。分别在正态、非正态跟噪声污染过程中利用简单随机抽样和排序集抽样方案度量其表现能力。本文利用蒙特卡罗模拟比较了不同的控制图策略，并做了一些真实数据的分析，以突出其实际应用价值。　　使用排序集抽样方案的非参数设计结构的结果表明，所有提出的控制图结构比现有的参数和非参数控制图在检测过程的位置的变化中更加有效。此外，这些控制图策略更加容易实现并能提供控制过程状态的真实的图片。各类控制图的稳健性研究结果表明，相比于其它控制图，混合EWMA-CUSUM图在正态、非正态跟噪声污染过程最稳健。此外，CS-EWMA图比S2-EWMA与CUSUM-S2图更稳健。本文的结果对于研究人员和从业人员在排序集抽样方案下设计非参数控制图监控过程位置和设计稳健控制图监控过程位置与扩散过程是非常有用的。