摘錄自「統計品質管制」一書 張正賢編譯 華泰出版
就品質來說，有兩個一般性的層面：
設計的品質(quality of design)和製造的品質(quality of conformance)。

 
所有的製品與服務都是在許多不同D，人們經常沒有弄清楚我們所正談論的是設計品質或是製造品質，就使用這個術語。
要達成設計的品質需要在產品或程度設計階段中即有明確的決定，以確保某些特定的功能要求能讓人滿意。

 
舉例來說，一個辦公室影印機的設計者可能用較多的元件設計一個電路零件，因為他知道這將提高產品的可靠性，而且將使影印機故障平均時間增加，售後服務的要求因而減少，消費者將更加滿意產品的效能。
以這種方式設計品質的產品經常有較高的生產成本，然而，這些增加成本實際上是預防成本，也是為了預防產品生命週期末階段發生品質上的問題。
製造品質經常藉著改變品質保證系統中的某些方面而改良，諸如使用統計的程序管制方法、改變檢驗程序的型態等。
較高的製造品質常意味較低總成本，因為它導致廢料和製品修改數減少和較少的產品不良率和服務。
品質管制是工程和管理的活動，藉此衡量產品的品質特性，以規格和需求來比較品質特性，一但發現實際功能與標準間有差異時，就採取適當的補救措施。

 
大部分的企業均認為他們無法提供客戶毫無瑕疵的產品。
其最大的理由在於變異性(variability)，這也就是為什麼沒有兩件產品是完全相同的道理所在。
例如，一個噴射渦輪引擎推進器的扇葉，即使在同一個推進器之內其厚度都有不同，更遑論在不同推進器之間，如果這個差異很小，則對顧客並不影響；若太大，則將無法為顧客所接受。
產品差異性的成因來自原料的差異，製程設備在運作上和表現上的差異，乃至操作員工作上表現的差異等等。
因此，吾人乃定義品質改善(quality improvement)為製品與製程變異性的降低。
由於只有統計才是表達變異性的最好工具，因此，統計方法成為品質改善工程上不可或缺的工具。