1.       SPC代表统计过程控制，不幸的是在北美统计方法常用于零件而不是过程。应用统计技术来控制输出（例如零件）应仅仅是第一步。只有当生产输出的过程成为我们努力的重点。这些方法才能在改进质量，提高生产率，降低成本上发挥作用；

2.       尽管本书的每一点是通过已完成的例子来说明，要真正理解这些知识需要进一步与过程实际相联系。研究读者自己的工作场所或相似的部门中的实际例子是对本书的重要补充。然而，现有过程信息不能代替实际工作经验；

3.       本书可看成应用统计方法的第一步。它提供从经验中得到的法则，这些法则在许多方面得到了应用。然而，还是存在不能盲目使用这些法则的例外。本手册不能满足初学者对统计方法和理论知识的进一步需要，我们鼓励读者寻求正规的统计教育。在读者的过程和统计方法的应用已经比本手册所述的内容更先进的地方我们也鼓励读者向具有一定的统计理论知识与实践的人员请教。以便了解其它技术；

4.       测量系统对合适的数据分析来说很重要，并且在收集过程数据之间就应很好地了解它们，如果这样的一个系统缺少统计控制或他们的变差占过程数据总变差中很大比例，就可能作出不适当的决定。在手册中，假设该系统处于受控状态并且对数据的总变差没有大影响。为了更详细的了解这些内容读者可参考AIAG出版的测量系统分析（MSA）手册。