Parasti ražošanas procesā izmantotā statistikas procesa kontrole (SPC) izmanto statistikas faktus, kas iegūti, izmantojot statistisko analīzi, lai gan uzraudzītu, gan kontrolētu praktiski jebkuru procesu, kurā var izmērīt izlaidi. SPC izmanto dažādus šai metodei raksturīgus rīkus, lai iekļautu eksperimentēšanu, kontroles diagrammas un nepārtrauktas uzlabošanas procesus. Galvenā atšķirība starp SPC un citām procesa kontroles metodēm ir koncentrēšanās uz kvantitatīvo analīzi, nevis uz viedokli, analizējot procesa variācijas. Pielietojot plašu procesu klāstu, izņemot ražošanu, statistikas procesa kontrole koncentrējas uz izmaiņu avotu identificēšanu un šo izmaiņu apjoma noteikšanu. Pamatojoties uz šādu informāciju, vadītāji var pieņemt lēmumus par to, vai izmaiņas ir pieņemamas, ja tās norāda uz problēmu vai pozitīvu cēloņsakarību, kas ir jāatkārto.
Sākot ar pieņēmumu, ka jebkurai izmērāmai produkcijai būs atšķirības no parastiem, dabiskiem cēloņiem vai īpašiem, piešķiramiem cēloņiem, statistikas procesa kontrole cenšas noteikt, vai izmaiņas tiek kontrolētas statistiski. Izmantojot kontroles diagrammas, analītiķi meklēs procesa variācijas diagrammā norādītajā laika periodā. Identificējot šīs variācijas, analītiķis izmantos diagrammu, lai noteiktu variācijas izcelsmi un to, vai šī variācija ir iepriekš noteiktā, noteiktā diapazonā. Ja identificētās variācijas ietilpst iepriekš noteiktā, noteiktā diapazonā, process tiek definēts kā statistiski kontrolēts. Ja nē, tad process tiek uzskatīts par ārpus statistikas kontroles.
Tiek uzskatīts, ka variācijas, kuras ir ārpus statistikas kontroles, rodas īpašu, attiecināmu iemeslu dēļ. Šādas variācijas parasti nosaka faktiskais process, un nepieciešamo aprēķinu veikšanai bieži tiek izmantota statistikas programmatūra, kas pēc tam tiek attēlota kontroles diagrammā. Statistiskā procesa kontroles mērķis ir noteikt, vai process tiek statistiski kontrolēts, jo, ja tas ir, tad process un tiek prognozēts. Precīza procesa rezultātu prognozēšana sniedz analītiķiem svarīgu informāciju, piemēram, cik ilgs laiks būs nepieciešams, lai izpildītu noteikta veida ražošanas pasūtījumu. Pēc tam SPC metodes mērķis ir panākt, lai process atkal tiktu pakļauts statistiskai kontrolei, lai varētu ticami prognozēt rezultātus.
Kad tiek noteikts, ka process ir ārpus statistikas kontroles, tiek meklēti piešķiramie cēloņi un noteikti, vai tie ir procesam pozitīvi vai negatīvi. Negatīvie cēloņi tiek novērsti pēc izmeklēšanas, lai noskaidrotu un novērstu cēloņsakarību, un pēc tam process tiek atkārtoti analizēts ar SPC, līdz problēma tiek novērsta. Pozitīvie cēloņi parasti seko vienam un tam pašam procesam, bet ar mērķi īstenot cēloņsakarību vienmēr procesa laikā.