企业全球化市场的成功取决于质量。一贯生产高质量产品的企业将在市场竞争中赢得胜利,而忽视质量的企业最终将难逃失败的厄运。其实企业并非有意生产低质量产品。低质量产品通常是由生产的某个过程阶段的某个变差所引起。因此产品质量的好坏取决于对生产过程的控制能力。这也是统计过程控制(SPC)的来源。SPC是统计质量控制(SQC)的重要工具。它主要运用相关的统计方法(如控制图等)对过程各阶段进行监控与诊断,对过程异常波动提出预警,为质量管理提供信息和依据,从而及时采取措施,消除异常,保证产品质量。但常见的传统控制图仅适用于正态独立同分布过程,然而由于现代制造环境中操作人员、机器设备、测量方法等因素往往导致过程输出存在不同程度的相关性。因此针对自相关过程的监控,本文做了以下几个方面的工作:首先,对传统的EWMA控制图进行了改进。针对自相关过程,对EWMA控制图统计量的方差进行重新估算,对控制线进行相应调整,从而实现对自相关过程的监控。并将改进后的控制图用于实际案例分析其性能。接着将状态空间分析法引入到自相关过程控制中。先将自相关过程的时间序列模型转化为状态空间模型,然后讨论了SPC与工程过程控制(EPC)的整合。通过零极点配置方法来设计EPC控制器,并通过研究平均运行链长(ARL)来分析极点与控制器的性能关系。而且应用该方法分别针对一阶和二阶动态过程设计了EPC反馈控制器,并分析了其监控效果。最后针对自相关过程输出数据间的相关性,采用小波分解实现对数据的解相关,利用小波的多分辨率分析实现对信号多尺度监控。并通过Monte-Carlo模拟方法,研究了小波分解深度对自相关过程监控的性能影响。