SPC控制图表分析
（1）控制图分析
根据质量特性、日期范围等选择条件，系统能够自动调用该质量特性对应的控制图和附属信息。由于控制图上的点呈现的变化模式不同，产生变异的原因也不同，可根据控制图各参数点的变化模式，从5M1E（即人员、设备、物料、方法、测量、环境）方面分析产生异常原因。
（2）直方图分析
直方图分析是反映产品质量数据分布状态和波动规律的统计图表。其主要用途是判断工序的稳定性，推断工序质量规格标准的满足程度，分析不同因素对质量的影响，计算过程能力等。SPC系统可以根据输入的选择条件绘制直方图，并计算得出相关数据。
(3)柏拉图分析
柏拉图是一种用于解决质量问题的简单、有效的工具。按照对总变差的影响程度对各种潜在的区域变差源进行排序。解决问题的精力集中在少量关键的原因上，而忽视多数不重要的原因。柏拉图分析包括异常柏拉、原因柏拉、措施柏拉和故障类柏拉四种，可以根据需要选择其中一种柏拉图进行分析。
(4)散布图分析
在实际生产过程中，工序过程参数及产品质量指标多、关系复杂，它们既相互联系又相互制约，既可能存在很强的相关性，也可能不存在相关性。散布图能直观而有效揭示它们之间的关系。通过绘制散布图，各参数和质量指标之间繁杂的数据就变成了坐标图上的点，其相关关系便一目了然地呈现出来。在分析质量问题时，我们总是希望能够寻找到造成质量问题的主要原因，但影响产品质量的因素往往很多，有时我们只需要分析两个具体因素之间到底存在着什么关系。这时可将这两种因素的有关数据做成散布图，就可以观察两种因素之间的关系，并对它进行相关分析。
(5)趋势图分析
通过趋势图可以观察质量指标的波动情况，通过对指标进行分析，可及时采取针对性措施。
(6)工序过程能力分析
工序过程能力指该工序过程在5M1E正常的状态下，能稳定地生产合格品的实际加工能力。过程能力取决于机器设备、材料、工艺、工艺装备的精度、工人的工作质量以及其他技术条件。过程能力指数用Cp 、Cpk表示。
(7)统计分析
对计量型和计数型数据，在质量任务定义中已经设置了可采用的相关SPC控制图类型，用户可根据质量任务调用相应的SPC分析工具对采样数据进行分析，并获取分析报告。
(8)水平测评
由质量评价结果可以寻找到质量改进机会，通过质量改进可以持续提升质量保障能力