1924年苏华特（W.A.Shewhart）博士绘制了第一张的SPC图，并于1931年出版了“加工产品品质的经济控制”（Economic Control of Quality ofManufactured Products）之后，SPC应用于各种制造过程改善便就此展开。　

SPC是一种用来分析数据的科学方法，并且利用分析结果来解决实际的问题。只要问题能以数字表示，就可以应用SPC来分析。一般收集的资料都会有变动的现象，将这些数据画在图上，抽样值在某个范围中上下变动，为何会有这些波动发生?其原因可能是原料、设备、气压、操作员生理、心理不同所造成。而SPC的基本原理如下：

1. 被量测出的产品品质特性均是由于某些偶然因素所造成的结果。

2. 某些“偶然因素下的一致现象”，是任何制造和检验的架构下所固有的。

3. 在这固有之“一致现象”的状态下的变动将无法找到原因。

4. 在该状态外的变动原因，则是可被发现而加以改正的。

由此可知，苏华特博士将影响产品品质的变异分为不可归咎变异和可归咎变异两类因素：

·不可归咎变异因素是在过程中随时都会影响到产品。

·可归咎变异因素则是在某种特定条件下的过程中才会影响到产品。

如果某一过程只受到不可归咎变异因素影响，则该过程称为稳定过程，即是产品品质特性的变异是在可预测的统计控制范围之内；另一方面，如果某一过程同时被不可归咎与可归咎两个变异因素所影响，则该过程是不稳定的，此时产品品质特性的变异将无法以统计方法来预测。SPC图(SPC Charts)正是为了判断过程是否稳定，或是区分过程究竟是被不可归咎变异因素或可归咎变异因素所影响的一种统计技术。