Els gràfics de control s'utilitzen per controlar els resultats d'un procés en particular, fent-los importants per a la millora de processos i l'optimització del sistema. Encara que aquestes eines estadístiques tenen aplicacions generalitzades en entorns de servei i fabricació, tenen alguns desavantatges.
Alarmes falses
Els gràfics de control estan dissenyats per mesurar la variació dels processos, incloent la variació de la causa comuna i la variació de la causa especial. La variació de la causa comuna es considera una variació aleatòria normal dins d'un procés, mentre que la variació de causa especial es deu a maquinària trencada o a algun altre defecte del procés. Una taula de control de vegades pot indicar que un procés està fora de control i que hi ha una variació de causa especial on no existeix cap. Aquestes falses alarmes poden causar temps d'inactivitat i retards innecessaris, que poden costar diners comercials.
Assumptes defectuosos
Hi ha dos supòsits principals subjacents a les cartes de control, que dicten la precisió de la informació proporcionada als usuaris. El primer és que la funció de mesurament que controla un paràmetre de procés té una distribució normal. Tanmateix, en realitat, això pot no ser el cas, és a dir, un quadre de control no produirà dades significatives. El segon suposat és que les mesures són independents entre si, que també poden no ser certes. Si ambdues hipòtesis són d'alguna manera defectuoses, els gràfics de control no seran útils.
Formació especial
Tot i que els quadres de control no són difícils d'entendre matemàticament, requereixen formació especial per crear i utilitzar. Els gràfics de control utilitzen estadístiques bàsiques, com ara la mitjana i la desviació estàndard. Les organitzacions petites amb recursos d'entrenament limitats i una experiència limitada amb les tècniques d'assegurament de la qualitat probablement tindran dificultats per implementar i utilitzar taules de control. Les empreses han de decidir si poden capacitar o no als seus empleats en eines magres i Six Sigma abans d'utilitzar aquestes eines de qualitat per ajudar a millorar els seus processos.
Límits de control incorrectes
Els límits de control superior i inferior s'afegeixen als taulers de control per ajudar a determinar quan un procés està fora de control. Els límits de control es poden establir massa a prop o molt lluny de la mitjana del procés, distorsionant la informació produïda pels taulers de control. Si els límits de control estan establerts massa lluny, els operadors poden ignorar que la variació de causa especial està afectant la qualitat dels resultats del procés. De la mateixa manera, els límits massa propers a la mitjana poden generar falses alarmes quan un procés encara està en control.
