当我们说过程处于统计受控状态时，我们是指过程不存在特有原因。

以下面的图表来说明，过程处于“不受控”状态和“受控”状态时的情况。

当过程在统计意义上是受控的，它并不意味着过程产出的产品就不会超过规定的规范，符合质量要求。

如果一个过程的总的输出在统计意义上是处于受控状态，但仍会产生20％的缺陷；这种情况被认为是过程能力或表现问题，而不是过程控制问题。

一个过程在统计意义上是受控的但却不能稳定一致地生产出满足规范要求的产品，如下图所示，出现这种情况的原因是因为过程的均值过度偏离规定的目标值，或者是因为过程的变异过大。

我们可以通过研究过程能力或表现来解释这种现象。

这种问题的原因是系统的问题（戴明这样描述），并需要作为共有原因问题来处理。

我们在六西格玛项目的分析中，是希望能够为过程创立一种控制图的使用策略，这样我们可以将共有原因（系统失效）事件与特有原因事件区分开。

一个控制图能够显示出许多特有原因问题的存在（人们也许会因此采取很多救火式的行动），同时如果过程能力/表现不充分的话，其他人也会去解决共有原因所产生的问题（过程改进）。

如果特有原因出现频繁（异常），那么过程就可以被认为是不稳定的，因此，质量工程师的工作就把特有原因找出来，制定出控制的措施。

当过程没有太多的特有原因，我们的过程就称之为稳定，当然，所谓的稳定并不是指没有不良，可能不良有很多，只是说它的波动范围是可控和稳定的意思。

当过程稳定，测量才具有意义，这个时候我们就可以透过实验设计的方法，减变异（波动），将不良率降低。