Sa pangkalahatan, halos lahat ng mga organisasyon ay may pangangailangan upang matiyak na ang kanilang mga produkto o serbisyo ay walang mga depekto, upang maiwasan ang mga gastos sa pagbawi, muling pagtatala, pagbabalik ng customer, atbp, nang hindi isinasaalang-alang ang pinsala sa imahe para sa tatak ng kumpanya.. Isasaisip ng mambabasa na ang pag-inspeksyon sa lahat ng mga bolts na gawa ng isang kumpanya na gumagawa ng mga bolts sa rate ng 100,000 yunit bawat araw ay may isang ipinagbabawal na gastos. Ang paraan upang gawin ito ay sa pamamagitan ng CEP o Statistics Proseso ng Pamamahala, na tinitiyak na ang maximum na bilang ng mga produkto o serbisyo na ginawa ay walang ginawa ng mga depekto, at nang walang kahulugan na ito ay kinokontrol ang 100% ng mga yunit ng produkto.
Sa ganitong paraan, ang kontrol sa istatistika o CEP ay hindi inilalapat upang makontrol ang mga produktong gawa, ngunit upang maiwasan ang hitsura ng mga depekto sa panahon ng paggawa.
Sa katotohanan, ang sampling na kinakailangan ng CEP ay hindi mahal ngunit ito ay isang preventive control upang ang mga depektibong produkto ay hindi gawa. Ang Pamamaraan sa Pagproseso ng Istatistika ay isang sandalan na nagbibigay ng pang-agham na batayan para sa pagtukoy ng pinakamainam na mga kontrol na pumapalit sa pangangailangan na kailangang suriin ang lahat ng mga produkto, sa gayon mabawasan ang mga gastos sa kontrol habang nagbibigay ng katiyakan na halos 100% ng naihatid na mga produkto ay walang mga depekto.
At narito kinakailangan na gumawa ng isang saklaw. Sa kaso ng mga nasasalat na produkto, kung ang aming tagagawa ng bolt ay hindi nag-aaplay ng mga tool tulad ng mga kontrol sa istatistika na proseso o ilang uri ng mga aparatong error-proof (Poka-Yoke) sa paggawa nito, ang ilang mga yunit ng bolt ay malamang na may depekto. Gayunpaman, palagi kang magkakaroon ng pangalawang pagkakataon upang makontrol ang 100% ng mga produktong gawa, upang makita at maiwasan ang paghahatid ng isang may sira na produkto sa customer. Hindi bababa sa maililigtas nito ang imahe ng kumpanya. Gayunpaman, sa kaso ng mga kumpanya ng serbisyo, ang pangalawang oportunidad na ito ay hindi umiiral dahil ang serbisyo ay naihatid dahil ginawa ito. Walang pangalawang pagpipilian.Kung ang serbisyo na naihatid ay mahirap, ang kasiyahan ng customer ay kaagad, at ang pinsala sa imahe ng tatak ng kumpanya. Sa kabilang banda, kung ang depekto sa serbisyo ay lumiliko na mapanganib para sa gumagamit, ang pag-iwas sa pagkakamali ay ang tanging magagamit na opsyon, at ang kontrol sa proseso ng istatistika ay makakatulong upang maiwasan ang anumang kakulangan sa panahon ng paggawa, at paghahatid, ng isang serbisyo. Halimbawa, sa isang paggamot sa radiotherapy, kung ang mga pasyente ay hindi inilagay nang maayos sa makina, magagalitin at sisirain ang mga malulusog na tisyu sa halip na sirain ang mga tisyu ng tumor.
Ang tanong ay: Marka o Pagiging produktibo? At malinaw naman ang sagot ay dapat na "pareho." Sa iba pang mga post na tinalakay namin na ang anumang labis sa kalidad o pagiging produktibo ay makakasira sa mga resulta. Ang mga kumpanya ay dapat maging produktibo, ngunit dapat din silang mag-alok sa kanilang mga customer ng pinakamataas na kalidad ng mga produkto na nagbibigay-daan sa kanila ang mga mapagkukunan na mayroon sila. Nakikita mula sa pananaw ng kontrol sa istatistika, at dahil hindi posible na obserbahan ang lahat ng mga yunit ng bolt upang matukoy kung may depekto sila o hindi, ang solusyon ay karaniwang halimbawa ng mga obserbasyon at masukat ang bilang ng mga pagkakamali na mayroong sa bawat isa sa mga halimbawang nakolekta. At tungkol dito mas mababa ang mga resulta.
Ang pagkakaiba-iba ay nangyayari sa anumang proseso. Sa pamamagitan ng pagkakaiba-iba ay naiintindihan namin ang mga hindi maiiwasang pagbabago o mga pagkakamali na nagbabago sa proseso (maliit man o halos hindi kanais-nais) at pagkatapos nito ay nakakaapekto sa produkto na ginawa o serbisyo na inaalok. Ang mga pagkakamali dahil sa karaniwang (random) na sanhi ay palaging nangyayari sa anumang proseso. Samakatuwid, kinakailangan munang matukoy ang pagkakaiba-iba ng pagkakaiba-iba na nauugnay sa karaniwang mga dahilan upang matukoy kung katanggap-tanggap ang proseso. Kung hindi, kakailanganin upang ipakilala ang isang pagpapabuti sa proseso na may posibilidad na mabawasan ang nasabing pagkakaiba-iba. Sa sandaling ang pagkakaiba-iba ng proseso ay nasa isang saklaw na tinukoy bilang katanggap-tanggap, masasabi nating ang proseso ay "sa kontrol na pang-istatistika."Ang isang proseso ay nasa ilalim ng kontrol sa istatistika o sa isang "matatag" na kondisyon kapag ang pagkakaiba-iba nito ay nasa loob ng naunang tinukoy na saklaw ng pagtanggap.
Upang makontrol ang katatagan ng proseso, ang mga nasa itaas at mas mababang mga limitasyon sa pagkontrol sa pagtutukoy (LSE at LIE) ay itinatag (average average: X ± 3 σ). Kung nawala ang proseso ng istatistika na kontrol, ito ay dahil sa labis na pagkakaiba-iba ng ginawa ng isang "nakatalaga na sanhi" (hindi random). Samakatuwid, kinakailangan upang matukoy ang napag-aralang sanhi at sa sandaling ito ay nagawa, gumawa ng pagkilos ng pagwawasto na nagpapahiwatig ng proseso, dalhin ito patungo sa orihinal na pagkakaiba-iba.
Tulad ng anumang pamamaraan, ang kontrol sa proseso ng istatistika ay idinisenyo upang maghanap para sa mga istatistika na pumipigil sa mga pagkakamali nang hindi nadaragdagan ang mga gastos na nagmula sa kontrol ng kalidad. Sa katunayan, posible na makabuo ng malaking pagbawas sa gastos kapag naintindihan mo nang maayos kung paano nag-iiba ang proseso at kung ano ang mga salik na sanhi ng pagtakas sa istatistika na kontrol. Kung ang mga kadahilanan na ito ay naiintindihan nang wasto, posible na mabawasan ang bilang ng mga kontrol, at pinatataas pa ang pagiging produktibo ng proseso at, samakatuwid, dagdagan ang kita ng kumpanya.
