Tootmisprotsessis tavaliselt kasutatav statistiline protsessijuhtimine (SPC) kasutab statistilise analüüsi abil kogutud statistilisi fakte, et jälgida ja juhtida peaaegu kõiki protsesse, kus väljundit saab mõõta. SPC kasutab mitmesuguseid sellele meetodile omaseid tööriistu, mis hõlmavad katsetamist, kontrollkaarte ja pidevaid täiustamisprotsesse. Peamine erinevus SPC ja muude protsessijuhtimismeetodite vahel on protsessi variatsioonide analüüsimisel keskendumine kvantitatiivsele analüüsile, mitte arvamusele. Lisaks tootmisele paljude protsesside puhul keskendub statistiline protsessijuhtimine varieerumise allikate tuvastamisele ja selle erinevuse ulatuse kindlaksmääramisele. Sellise teabe põhjal saavad juhid teha otsuseid selle kohta, kas variatsioon on vastuvõetav, kui see tähistab probleemi või positiivset põhjuslikku seost, mis vajab kordamist.
Alustades eeldusest, et mis tahes mõõdetav väljund võib varieeruda kas tavaliste looduslike põhjuste või eriliste, omistatavate põhjuste tõttu, püüab statistilise protsessi juhtimine kindlaks teha, kas variatsioon on statistilise kontrolli all. Juhtdiagramme kasutades otsivad analüütikud protsessi variatsioone diagrammi määratud ajaperioodi jooksul. Pärast nende variatsioonide tuvastamist kasutab analüütik diagrammi, et määrata kindlaks variatsiooni päritolu ja see, kas see variatsioon jääb eelnevalt kindlaksmääratud kindlaksmääratud vahemikku. Kui tuvastatud variatsioonid jäävad etteantud kindlaksmääratud vahemikku, määratletakse protsess statistilise kontrolli all. Kui ei, siis loetakse protsess statistiliselt kontrolli alt väljas.
Variatsioonid, mis leitakse olevat statistiliselt kontrolli alt väljas, pärinevad erilistest, omistatavatest põhjustest. Sellised variatsioonid määratakse tavaliselt tegeliku protsessiga ja vajalike arvutuste tegemiseks kasutatakse sageli statistilist tarkvara, mis seejärel kantakse kontrollkaardile. Statistilise protsessi juhtimise eesmärk on teha kindlaks, kas protsess on statistilise kontrolli all, sest kui see on, siis on protsess ja prognoositav. Protsessi väljundite täpne ennustamine annab analüütikutele olulist teavet, näiteks kui kaua kulub teatud tüüpi tootmistellimuse täitmiseks. Edaspidi on SPC-meetodi mureks protsessi tagasi saamine statistilise kontrolli alla, et väljundeid saaks usaldusväärselt ennustada.
Kui tehakse kindlaks, et protsess on statistiliselt kontrolli alt väljas, otsitakse omistatavaid põhjuseid ja tehakse kindlaks, kas need on protsessi suhtes positiivsed või negatiivsed. Negatiivsete põhjustega tegeletakse pärast uurimist põhjusliku seose väljaselgitamiseks ja kõrvaldamiseks ning seejärel analüüsitakse protsessi SPC abil korduvalt uuesti, kuni probleem on lahendatud. Positiivsed põhjused järgivad tavaliselt sama protsessi, kuid eesmärgiga rakendada põhjuslikku seost protsessi kogu aeg.