本書章節組織與主題範圍
　這本書共有六個部分，第一部分是簡介。第一章是品質改善的原理與基本觀念介紹。本章內容指出，品質已經成為一項主要的企業策略，而成功改善品質的組織可以提升產能、擴大組織的市場滲透，達成更高的獲利性，以及更強的競爭優勢；內容也包括品質改善的一些管理與執行觀點。第二章說明「DMAIC」，是定義(define)、衡量(measure)、分析(analyze)、改善(improve)、管制(control)五個英文字第一個字母的縮寫。「DMAIC」通常與六個標準差有關，但不論一個組織因為策略性考量所採用的方法為何，「DMAIC」常常是品質管制專業人士使用的一項絕佳策略性工具。

　　第二部分說明品質改善中，很有用的統計方法。主題包括：抽樣與敘述統計、機率與機率分配的基本概念、參數的點估計與區間估計，以及統計的假設檢定。這些主題通常都包括在統計方法的基本課程裡；不過在本書當中，是以品質工程的觀點呈現。我過去的體認是，即使具有豐富統計知識背景的讀者，也會發現這本書的內容很有用，而且跟一般標準的統計教科書有些不同。

　　第三部分有四章，涵蓋統計製程管制(SPC)的基本方法與製程能力分析的方法。儘管這部分的內容，討論了數種統計製程管制解決問題的工具(例如，柏拉圖、因果關係圖)，不過最主要的焦點還是蕭華特(Shewhart)管制圖。雖然蕭華特管制圖並不是最新方法，然而蕭華特管制圖在現代企業與產業的使用上，卻仍然有著極高的價值。
　　
　　第四部分有四章，說明更進階的統計製程管制(SPC)方法。內容包括累積和與指數加權移動平均管制圖(第九章)，一些重要的單變量管制圖，如短期生產的程序、自我相關資料、多注頭製程(第十章)，多變量製程監控與管制(第十一章)，以及回饋調整技術(第十二章)；這裡有些內容比第三部分更進階的程度，但絕大部分的內容對大三、大四或研究所一年級的學生來說，是很容易理解的。這些內容提供讀者，第二個統計品質管制與改善的課程基礎。

　　第五部分有兩章，說明依照統計所設計的實驗，如何應用在製程設計、發展與改善。第十三章說明實驗設計基本的概念，並且介紹因子與部分因子設計，其中特別強調兩階段的系統設計。這些設計在產業的因子篩選與製程特性中被普遍使用。雖然這個主題的論述並不是很廣泛，也不能代替實驗設計的正式課程，它卻可以讓讀者領略，實驗設計更複雜的範例。第十四章介紹反應曲面法與設計，針對製程監控說明進化操作法，並且顯示統計所設計的實驗，如何用在製程穩健的研究。第十三章與第十四章強調，對於製程改善的統計製程管制與實驗設計，彼此之間重要的相互關係。

　　第六部分有兩章是關於允收抽樣，雖然第十四章有些討論是關於連續抽樣與「MIL STD 1235C」，不過主要的焦點是逐批允收抽樣計畫。其他介紹的抽樣主題，包括允收抽樣計畫設計的各種觀點，討論「MIL STD 105E」、「MIL STD 414」(以及它們在一般應用時，配對的人或物、ANSI/ASQC Z1.4、ANSI/ASQC Z1.9)，以及其他方法，如連鎖抽樣和越批抽樣。

　　這本書提供了在廣泛、不同情形下選擇適當統計方法的指導方針。除此之外，大量的期刊刊物與其他專業參考文獻，將可以幫助讀者應用所提到的這些方法。書中同時也指出不同的方法，是如何在DMAIC製程中使用。

　　本書第八版的新增內容包括：品質改善實施、在非製造業領域的品質工具應用、伯努利(Bernoulli) 製程監控、低缺點水準的製程監控，和應用實驗設計進行製程與品質改善。此外，本書的許多章節也重新改寫，並增列新的參考文獻及共計120題的作業題目於各章中，讓讀者對於各章主題能有更深入的理解。