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什么是统计过程控制？6西格玛培训对它的理解为：统计过程控制又叫SPC，是应用统计技术分析过程中的品质特性，从而达到控制过程变异的目的。SPC的最终目标在于“预防问题的发生”及减少浪费。
一、SPC的起源与发展
6西格玛培训根据收集的资料进行整理和分析，得出以下信息：
1、1924年修哈特博士在贝尔实验室发明了品质控制图。
2、1939年修哈特与戴明合写了《品质观点的统计方法》。
3、二战后英美两国将品质控制图方法引入制造业，并应用于生产过程。
4、1956年，戴明到日本演讲，介绍了SQC的技术与观念。
5、SQC是在发生问题后才去解决，是一种纠正措施，浪费较大，所以发展出SPC。
6、美国汽车制造商福特、通用等公司亦对SPC很重视，SPC得以广泛应用。
7、1S09000体系亦注重过程控制和统计技术的应用，有专门要素要求。
二、SPC控制图的基本原理
1、SPC控制图按3Sigma原理来设置控制界限。
SPC的控制界限设在X±3Sigma的位置上。在过程正常的情况下，大约有99.73%的数据会落在上、下控制限之内。所以6西格玛培训认为观察控制图的数据位置，就能了解过程情况有无改变。
2、使用控制图的基本步骤。
6西格玛培训把控制图的使用步骤分为3步，分别是：
（1）收集数据。
收集被研究的产品或过程特性的数据，并将其转换成可画到控制图上的形式，这些数据可能是一个零件尺寸的实测值、一匹布上的缺陷数、记账的错误数目等。
（2）控制。
利用数据计算试验控制限，将其画在图上作为分析指南，6西格玛培训认为控制限不是规范值或目标值，而是对基于过程的自然变化的把握。画好后比较数据与控制限来确定变差是否稳定，是否仅由普通原因引起。如明显存在变差的特殊原因，应对过程进行研究，从而进一步确定影响它的是什么原因，在采取措施后，再进一步收集数据，如有必要可重新计算控制限，若还出现特殊原因，则继续采取措施。
（3）分析及改进。
当所有特殊原因被消除后，过程在统计控制状态下运行，可继续使用控制图作为监控工具，也可计算过程能力。如由于普通原因造成的误差过大，则过程不能生产出始终如一的符合顾客要求的产品。必须调查过程本身，而且须采取管理措施来改进系统。
通过不断重复以上三阶段从而不断改进过程。
三、控制图的作用
据6西格玛培训所知，合理使用控制图有助于过程在质量上和成本上持续保持良好水平以使过程达到：
——更高的质量
——更低的单件成本
——更高的有效能力
成功区分引起变异的特殊原因和普通原因，为采取纠正预防行动提供指南。
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