그동안 TQC, QM, 6시그마, TQM 등 다양한 품질이슈가 등장할 때마다 통계적 품질관리는 중요한 주축 도구로서 활용되어 왔다. 그리고 과거의 표본 데이터를 질과 양에서 압도하는 빅데이터라는 또 다른 품질 정보 이슈가 4차 산업시대의 핵심 기술로 떠오르고 있는 현재는 어떠한 측면이던 품질정보관리의 근간인 통계적 품질관리와 연계되는 것은 당연할 것이다.
하지만 기존에 집필된 대부분의 통계적 품질관리 서적은 통계적 증명을 중심으로 공식을 활용하여 어려운 계산 문제를 풀어야하는 이론 중심의 학습 형태로 구성되어 있었다. 이미 스마트폰으로 대별되는 Visual 시대를 사는 젊은이들에게 고루한 증명과 어려운 계산은 흥미를 끌지 못하는 것은 당연한 현상이다. 또한 20세기의 대량 생산방식 중심의 통계적 품질관리 사고로 이론이 구성되어 현재의 변량 생산체계와 정보관리 수준에 적합한 품질정보관리와는 거리가 있는 내용이 다수이다. 그러므로 실제 공정의 변동을 보여주는 시각적 도구로 통계적 과정이 설명되어야 하며, 변량생산체계와 빅데이터 등을 아우르는 품질정보관리를 실행할 수 있으면서 친근하게 다가갈 수 있도록 다음과 같이 본서를 구성하였다.

- 일단 통계학을 잘 모르는 직장인이나 학생들도 쉽게 적응할 수 있도록 증명이나 계산보다는 각종 그래프 중심의 시각적 도구를 활용하여 품질 업무 수행 시 발생되는 사례별 적용방법과 분석 방법을 비주얼 중심으로 설명하였다.

- 전체를 4단원으로 구성한 후, 각 단원을 구성하는 세부 주제를 2~4가지로 압축하여 각 주제에 대한 사례를 예시하고, 예시에 대한 적용 프로세스와 분석 방법을 상세히 설명함으로써 명실상부하게 SQC 시스템 구축 및 적용을 위한 실무 지침서가 될 수 있도록 하였다.

- Gage R&R, 공정능력과 관리도 등과 같이 현장에서 실제 적용되고 있는 도구들은 기존의 진부한 이론과 분석법을 탈피하여 현대적 Real 관리와 다양한 품질조건 하에서의 분석 및 모니터링 방법을 그래프를 활용하여 설명하였다.

- 4차 산업과 연계하여 통계적 품질관리 활동을 레벨 업 할 수 있도록 핵심인 빅데이터에 대한 특징과 주요 기업들의 접근 방법을 소개하고 이를 바탕으로 각 기업들이 빅데이터를 효과적으로 활용하는 방향을 정립하고 설계할 수 있는 방향을 제시하였다.