이 책은 총 5부로 구성되었다.

1부는 소개 부분이다. 1장에서는 품질향상에 대한 철학과 기초개념을 소개한다. 품질은 주된 비즈니스 전략으로, 품질을 성공적으로 개선하는 조직은 생산성을 향상시킬 수 있고, 시장 침투를 증대시키며, 큰 수익성과 강한 경쟁우위를 달성할 수 있다고 설명한다. 2장에서는 정의(Definition), 측정(Measurement), 분석(Analysis), 개선(Improvement), 관리(Control)를 의미하는 DMAIC에 관하여 설명한다. DMAIC 과정은 품질개선 프로젝트를 수행하는 데 사용되는 탁월한 체제이다. DMAIC은 종종 6시그마와 연관되어, 조직의 전략적 접근 방법과는 무관하게 품질 전문가들이 사용하는 탁월한 전술적 도구이다.

2부에서는 품질향상에 유용하게 사용되는 통계적 방법인 샘플링, 기술통계학, 확률과 확률분포의 기본적 표현, 모수의 점추정 및 구간추정, 통계적 가설검정을 설명한다. 이 방법들은 일반적으로 통계학의 기초 강의에 포함되지만, 이 책에서는 품질공학적 관점에서 서술하였다.

3부에서는 통계적 공정관리(Statistical Process Control; SPC)의 기본 방법과 공정능력분석 방법에 관한 내용이다. 몇몇의 SPC 도구가 소개되지만, 주된 초점은 Shewhart 관리도이다. Shewhart 관리도는 분명히 새로운 것은 아니지만 최신 비즈니스와 산업에서의 사용은 막대한 가치를 가지고 있다.

4부에서는 더 진보된 SPC 방법을 설명한다. 즉, 누적합과 지수가중이동평균 관리도(9장), 몇몇 중요한 단변량 관리도(10장), 다변량 관리도(11장), 피드백 공정 조정 절차(12장) 등이다. 이 중 일부는 3부의 내용보다 더 발전된 것으로, 학부 고학년이나 대학원 첫해 학생들에게 적절한 내용이다. 이 내용들은 통계적 품질관리와 향상에서 두 번째 강의의 기초가 된다.

5부는 통계적 실험계획이 공정계획, 개발과 개선에 사용되는 방법을 설명한다. 13장에서는 실험계획의 기초와 함께 요인설계 및 부분실시 요인설계를 설명한다. 이때 2수준 요인에 특히 초점을 두고 있다. 이러한 계획은 요인 선별과 공정 특성화를 하는 산업에서 광범위하게 사용된다. 비록 내용이 포괄적이지 못하고 정식 실험계획 과정을 대체할 수는 없지만 실험계획의 다양한 예를 접할 수 있다. 또한 14장에서는 반응표면분석과 진화적 공정을 소개하고, 통계적 실험계획이 공정 로버스트 연구에 어떻게 사용될 수 있는가를 설명한다. 특히 통계적 공정관리와 공정향상을 위한 실험계획 간의 중요한 상호 관련성을 강조하고 있다.

이번 제8판에서는 품질 개선 구현, 비제조 환경에서 품질 도구 적용, 베르누이 프로세스 모니터링, 결함 수준이 낮은 프로세스 모니터링, 프로세스 및 제품 개선을 위한 실험 설계를 포함하여 여러 주제에 대한 새로운 내용이 추가되었다. 또한, 책의 많은 부분이 다시 작성되고 업데이트되었으며, 새로운 문헌이 참고문헌에 추가되었다. 이러한 작업들이 여러 주제에 대해 보다 명확하고 최근의 경향에 맞는 설명을 이끌어냈다고 생각한다.