六西格玛（Six Sigma）是一种旨在减少过程变异并提高过程控制水平的方法论和一套技术工具。在六西格玛框架中，控制图用于监测和控制工艺，以确保其稳定性和性能的一致性。以下是在六西格玛中使用的一些先进控制图技术：

1. DMAIC与控制图：在六西格玛的DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）方法论中，控制图通常在最后的“Control”阶段使用，以确保改进措施的持续性。
2. 融合多种统计方法的控制图：例如，结合了过程能力分析（如CPK指标）和控制图的技术，可以更全面地监控和分析过程性能。
3. 复杂过程控制图：如适用于自相关数据的时间序列控制图、适用于批处理过程的多变量控制图，以及为服务业和软件开发特别设计的控制图。
4. 自适应控制图：使用统计算法来调整控制限，这些控制图可以适应过程的动态变化，而不是静态的。
5. 预测控制图：结合历史数据和统计预测模型（如ARIMA模型），在过程出现异常之前预警。
6. 机器学习辅助的控制图：应用机器学习技术来增强控制图的分析能力，例如，使用分类算法来区分自然变异和特殊原因变异。
7. 实时控制图：通过实时数据流和物联网技术，可以实现几乎无延迟的监控，从而在问题发生前采取行动。
8. 集成系统控制图：将控制图数据与企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）等其他企业信息系统集成，以实现跨部门的数据共享和决策支持。
9. 人工智能和自动化决策：控制图的输出可以作为智能系统决策的输入，用于自动调整生产参数或预测维护需求。
10. 增强现实（AR）与控制图：通过AR技术，操作员可以在生产线上即时看到控制图和相关数据分析，以辅助现场决策。

六西格玛重视数据驱动的决策，先进的控制图技术能够为决策者提供更深入的洞察，并有助于维持和改善过程性能。然而，使用这些高级工具需要相应的专业知识，企业必须投资于员工培训和系统开发，以确保从中获得最大收益。