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1924年休哈特提出了“事先控制，预防废品”的概念，并提出了过程控制理论以及监控过程的工具一控制图。世界上第一张控制图是休哈特在1924年5月16日提出的P控制图。道奇与罗明(H．G．Romig)则提出了抽样检验理论，并设计了可以运作的“抽样检验表'。这两个研究组研究工作的影响是深远的，在他们之后，质量控制统计方法至今都未能跳离这个大框框，现今的SPC统计过程控制理论与当年的休哈特理论并无本质的区别。 休哈特的过程控制理论的最大成果就是控制图在生产、服务行业的广泛应用，极大地促进了产品质量的提高。SPC统计过程控制的观点认为：当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态；当过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态。由于过程波动具有统计规律性，当过程处于统计控制状态时，过程特性一般服从稳定的随机分布；而处于统计失控状态时，过程分布将发生改变。SPC统计过程控制就是利用过程波动的统计规律性对过程进行分析控制的。因此，在生产过程中，我们需要关注的就是产品质量的异常波动，也就是由系统因素造成的质量波动，应用休哈特控制图能及时发现异常波动，并逐个除去异因，最终可以达到统计控制状态。统计控制状态是每个企业生产所追求的状态，因为在这种状态下生产，对产品的质量有保证，而且经济成本也最低。 随着对SPC统计过程控制应用的深入，人们逐步发现了SPC统计过程控制控制图的缺点：只利用了过程当前数据的信息，而没有充分利用整个样本数据的信息，所以对过程的小变化不够灵敏。在休哈特之后，许多学者经过多年研究和实践提出了许多种弥补休哈特控制图不足的控制图，主要有：佩奇(E．S．Page)在1954年提出了累积和控制图(CUSUM，Cumulative Sum ControlChart)，它可以将一系列点的微弱信息累积起来，对过程的小变动灵敏度很高，随后，许多学者对此也作出了一些重要的研究。 针对休哈特控制图对小变动不灵敏的缺点，罗伯茨(S．W．Ro berts)在1959年提出了指数加权移动平均控制图(EWMA，Exponentially Weighted Moving Average Control Chart)，这是一种适用于检验过程出现小波动的控制图。还有模糊控制图、选控控制(Cause．Selecting Control Chart)等新型的控制图。针对小批量生产的过程控制特点，1969年希利尔(F．S．Hulier)与新加坡的杨中浩提出了小样本控制图，1991．1995年久森伯瑞(C．P．Qusenberry)提出了Q控制图，这类方法试图在提高控制图的敏感度和检出异常能力方面作出一些贡献。针对工序多个质量指标的时间相关性，1947年霍特林(H．Hotelling)提出了多元z2控制图，揭开了多元控制的新时代。 选控图是利用数学变换来实现选控的，在统计过程诊断理论中具有重要的作用；1982年张公绪提出两种质量诊断理论，开辟了统计诊断理论的新方向，从此SPC统计过程控制上升为SPCD，也即进入了SPC统计过程控制发展的第二个阶段。 从90年代起，SPCD又发展为SPCDA(Statistical Process Control，Diagnosis Adjustment，统计过程控制，诊断与调整)，国外称之为ASPC(Algorithmic Statistical Process Control，算法的统计过程控制)，这也是SPC统计过程控制的第三个发展阶段。到目前为止，SPCDA尚无实用性成果，仍在发展过程之中。
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