监理工程师在控制图异常时，可能的原因包括：
测量误差：
测量工具或方法的不准确可能导致数据异常。
操作失误：
操作过程中的错误也可能引起控制图异常。
样本分布不均：
数据样本的分布不均匀也可能导致控制图异常。
设备缓慢磨损：
长期使用导致设备性能下降。
工作者疲劳效应：
操作人员疲劳可能导致操作失误或数据异常。
不良件之累计效应：
长期生产中不良品的积累可能导致数据异常。
工作环境改变：
环境变化可能影响产品质量。
操作者技术逐渐进步：
操作人员技能提升可能导致数据分布变化。
原料均勻度缓慢改变：
原材料的变化可能影响产品质量。
测量设备已改变：
测量设备的更换或校准不准确可能导致数据异常。
数据分层不够：
数据分层不当可能导致控制图异常。
制程已经过改善：
制程改善后，变异数降低可能导致数据异常。
抽样问题：
抽样方法不当可能导致数据异常。
当发现控制图异常时，建议采取以下措施：
自我检查：
产线工人或班组长首先应自我检查是否严格按作业标准操作，并进行相邻作业员的交叉检验。
通知品质工程师和制程工程师：
若异常情况严重或无法找到原因，必须立即通知相关工程师。
现场分析：
品质工程师与制程工程师应现场分析，尝试在较短时间内（如0.5~1小时）找到产生异常的原因，并采取相应的对策。
采用5M1E分析：
分析制程中的5M1E（人、机、料、法、环、测）因素，以确定异常的根本原因。
召集相关部门开会讨论：
若无法在短时间内找到原因，应召集相关部门开会讨论，寻找根本原因。
实施纠正预防措施：
找到异常原因后，必须实施有效的纠正和预防措施，并严密监控对策的效果。
通过以上步骤，可以有效地识别和处理控制图异常，确保产品质量和制程的稳定性。