制造业的传统方法有赖于制造产品的生产,有赖于检验最终产品并筛选出不符合规范的产品的质量控制。这种检验策略通常是浪费和不经济的,因为它是当不合格品产生以后的事后检验。而建立一种避免浪费、首先就不生产无用产品的预防策略则更为有效。这可以通过收集过程信息并加以分析,从而对过程本身采取行动来实现。

　　 控制图是一种将显著性统计原理应用于控制生产过程的图形方法，由休哈特(Walter Shewhart)博士于1924年首先提出。控制图理论认为存在两种变异。第一种变异为随机变异,由“偶然原因＂(又称为"一般原因")造成。这种变异是由种种始终存在的、且不易识别的原因所造成,其中每一种原因的影响只构成总变异的一个很小的分量,而且无一构成显著的分量。然而，所有这些不可识别的偶然原因的影响总和是可度量的,并假定为过程所固有。消除或纠正这些偶然原因,需要管理决策来配置资源、以改进过程和系统。

　　 第二种变异表征过程中实际的改变。这种改变可归因于某些可识别的、非过程所固有的、并且至少在理论上可加以消除的原因。这些可识别的原因称为 "可查明原因" 或 "特殊原因" 。它们可以归结为原材料不均匀、工具破损、工艺或操作的问题、制造或检测设备的性能不稳定等等。

　　 利用从可重复过程所得到的数据,控制图有助于检测出变差的异常模式,并提供统计失控的检验准。当过程变异仅由偶然原因造成时,过程处于统计控制状态。这种变差的可接受水平一经确定，则对此水平的任何偏离都假定由可查明原因造成，对这些可查明原因应加以识别、消除或减轻。

　　 统计过程控制的目的,就是要建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平、以确保产品和服务符合规定的要求。要做到这一点，所应用的主要统计工具就是控制图。控制图是一种图形方法，它给出表征过程当前状态的样本序列的信息，并将这些信息与考虑了过程固有变异后所建立的控制限进行对比。

　　控制图法首先用来帮助评估一个过程是否已达到、或继续保持在具有适当规定水平的统计控制状态，然 后用来帮助在生产过程中，通过保持连续的产品质量记录，来获得并保持对重要产品或服务的特性的控制与高度一致性。应用控制图并仔细分析控制图。可以更好地了解和改进过程。