随着市场经济的快速发展,企业间的竞争也愈演愈烈,企业如果想更快更好地发展,就需要保证产品的质量,保证产品的质量是企业成功最重要的因素,所以企业就需要采用一定的技术手段去对产品的生产过程进行有效的监控,来确保生产产品的高质量,且尽可能地降低产品质量成本。而统计过程控制(SPC)就是一种保证生产产品质量过程稳定性的控制技术,它通过利用控制图来对生产过程的各个阶段进行监控,若发生过程的异常,则控制图立刻发出报警信号,对过程异常进行诊断,消除过程中的异常因素,保证过程处于受控状态。在实际生产企业中,评价产品质量的标准不仅仅局限于一个特征,例如某化妆水的配置过程,影响其产品质量的因素为其不同的成分含量,因此针对这种多元数据,需多方面评价,则需利用多元质量控制图用来监控多个质量特性。但常见的多元质量控制图用来监控普通数据的多个特征,但当这几个质量特征存在一定的定和限制时,即成分数据,若直接将其用来监控成分数据显然是不合理的。本文面向用来监控成分数据这一特殊结构的协方差矩阵的偏移这一问题,先给出了处理成分数据这一定和限制的特殊结果处理方法:即成分数据的变换和插补,常见的将成分数据转换为欧式空间普通数据的三种变换方法,及基于单形空间成分数据的插补法。其次比较了四种常见的多元质量控制图用来监控普通数据协方差矩阵偏移的敏感度,进行模拟实验,将监控结果可视化展示。在此基础上,提出了基于成分数据的多元质量控制图,将成分数据进行处理,转换为欧式空间的普通数据,根据监控步骤进行监控,并提出了一种新的用来监控成分数据协方差矩阵偏移的控制图,即:基于成分数据的主成分分析控制图,进行模拟实验,将监控结果可视化展示,可以发现这种新的方法与其它多元质量控制图相对,监控效果较好,且操作方便,节省监控时间及成本。最后,将化妆品配置过程的真实数据应用到本文提出的控制图做实例分析,将监控结果可视化展示。