ISO 9000:2000（JIS Q 9000:2000）「品質マネジメントシステム−基本及び用語」において、品質マネジメントと品質管理を区別して次のように定義されている。
1999年5月に廃止されたJIS Z 8101:1981では次のように定義されている。
QC（Quality Control：品質管理）とは、よい商品を作るための管理技術のことである。
品質管理で扱う品質には、次のようなものがある。
買い手である顧客が要求する品質は、使用段階での機能（働き）に関する品質であり、真の特性を持つ。真の特性は性能特性として測定できるため、真の特性で規定される品質を機能品質という。
しかし、直接測定することが困難なものもある。例えば、肌触りや使いやすさなどといった人の感性によって評価・判断される官能特性などである。こういったものは直接計測が困難であるため、技術的に翻訳される。このような特性のものを代用特性という。よって、計測困難なものは代用特性に置き換えて設計、規定された品質規格を基準として製造が実行される。
消費者の要求する品質を満たしていなければ売れなかったり、売れても不満が残ってしまう。そこで、従来の生産者の立場を優先したプロダクトアウトの考え方ではなく、消費者志向のマーケットインの考え方を重視した活動が企業存続において必要である。
また、消費者の品質要求が多様化している傾向からも、設計や生産の方式を合理化しなければならないといえる。
大量生産・大量消費の時代では、製品の社会に対する影響も大きくなる。個人が要求する品質だけでなく、個人周辺である社会が要求する品質も満たす必要がある。こうした社会が要求する品質を過程に分けると次のように分類される。
[補講]欠陥製品を使用した者または第三者は、その欠陥のために受けた損害に対して製造業者や販売業者が賠償責任を要求することができる。この法律を製造物責任法（PL法）という。 ◇
企業は、多くの従業員で組織が構成されている。そのため、上司からの指示と命令の下で業務が遂行される。その業務の流れを円滑にするための潤滑油的な役割を果たすのが、報告・連絡・相談（ほうれんそう）である。指示・命令されたことに対して、上司や同僚、業務を依頼した取引先に、タイムリーにその経過や現状、そして結果を知らせることである。
流動化するビジネスの現場では、不測の事態が発生することが多い。この不測の事態の被害を最小限にするために、この「もうれんそう」は大切である。
報告・連絡・相談は、いずれも5W1Hのポイントを押さえ、正確かつ簡素かつ明瞭かつ具体的にすることが必要である。できる限り具体的な数字で表現するとよい。
常に5W1Hの6つの要素が盛り込まれているかという視点から行動や実体を見つ直し、落ち度がないように心がけることが大切である。
三現主義とは、現場・現物・現実の3語をまとめた表現である。「経営管理や改善の基本が、現場で現実を見ながら、現実的に検討することが重要であること」を示す言葉である。
この三現を大切にすることにより、問題の解決、種々の改善をより着実に進展させることに結び付く。
三現主義に原理・原則を加えて、5ゲン主義と表現することがある。この「ゲン」はカタカナで表記するのが一般的である。
現場において単に眺めていても問題は発見・理解できない。そこで三現主義を実施する中で、原理・原則に照らし合わせて、ある種の基準を持って物事を見ることにより、問題点が浮き上り、事実がよくみえることができる。
全社的品質管理を進めるには、いつも事実に基づいて行動することが大切である。このために、調べたい事柄を正しく表しているようなデータを集め、これを正しい方法で、整理して事実を掴むことが必要である。
そこで、よい商品を作るという仕事の中で、特に統計手法を有効に使おうとする活動をSQC（Statistical Quality Control：統計的品質管理）という。そして、品質管理のために使われる統計手法をQC手法という。
QA（Quality Assurance：品質保証）とは、お客様が安心して、満足して買うことができ、長く使うことができることを保証することである。品質保証をする責任は生産者にありますが、どんな品質を要求するかという情報を与える責任は使用者にある。
品質第一の考え方を強調して、さらに徹底したものとして品質至上という表現がある。
物作りにおいては、品質はもちろんのこと、安全も必ず確保されなければならない。安全を基板として、その範囲内で諸活動を実施することになる。
QC活動を支援するソフトウェアであるSWQC（SoftWare Quality）が、ソフトウェア業界において定着しつつある。
管理（control）とは、ある仕事を目標どおり達成するための効果的な方法のことである。例えば、製造部門の品質管理とは、目標通りの品質を持った製品を生産するために、安定した工程を作り上げることをいう。
管理を進めるには、次の4つの手順がある。これを管理のサイクルという。
| 手順1 | Plan | 計画 | 目標達成に必要な計画を立てる。 |
| 手順2 | Do | 実施 | 計画通りに実施する。 |
| 手順3 | Check | 評価 | 実施の結果を測定・解析し、評価確認する。 |
| 手順4 | Action | 処置 | 評価の結果が計画に比べて差があれば、必要な修正処置を取る。 |
このP→D→C→A（PDCAサイクルという）からなる管理のサイクルを、休みなく回転しながら、前進させることが管理の活動を続けることになる。
また、過去の経験が十分にあったり、技術が確定されたりしている場合には、PDCAのPlan（計画）の代わりに、すでに明確になっているよい方法を標準化（Standardization：S）して与えることがある。このときのサイクルがSDCAサイクルである。その標準通り仕事をしていればほとんど問題はないが、時には問題が発生することがある。それは標準と異なるやり方で仕事をした場合や、標準通りの仕事をしても標準自体が適切でなかった場合などである。
お客様に喜んで買ってもらえる製品は、品質・価格・納期（時期）の3条件が、備わっていなければならない。製造メーカーはいかにして、この3条件を備えた製品を作るかで、他社と競争しているといえる。
この3つの条件を略してQ・C・Dと表記する。QはQuality（品質）、CはCost（価格）、DはDelivery（納期）を意味する。この3つの総合的な品質のことをQCDという。
さらに、Sefety（安全）を加えて、QCDSと考えることもある。
改善とは、経営システム全体またはその中の一部分を常に見直し、能力の向上を図る活動のことである。改善活動というと、現状の作業などにおける問題点を発見し、問題を解決してよりよい作業の状態を生み出す活動のことである。
[補講]改善（KAIZEN）という単語は、海外でも通じる。
改善活動においては、要求される製品やサービスの品質を確保することができる仕事のやり方を常に考える必要がある。代表的な改善の方法として、ムダ・ムリ・ムラ（3ム）に着眼して、それらを追及して排除する方法がある。
改善活動が盛んなか企業では、品質の改善、工程の改善、仕事の改善などを目指す組織的かつ継続的な活動を行う。同じ職場内で、品質管理活動を自主的に行う小グループのことをQCサークルという。またこうしたグループによる活動を小集団活動（QCサークル活動）という。
さらに、QCストーリーなどの問題解決手段を活用するなど、特徴的な活動を行っている企業もある。このような改善活動の考え方は継続的活動と呼ばれ、ISO 9000シリーズやISO 14000シリーズの原則になっている。
製品はどれも、急に製品の形に出来上がるわけではなく、いくつもの加工段階を経て製品になる。これらの段階のことを、品質管理では工程（プロセス）という。
一つ一つの工程を考えるとき、インプットとアウトプットの概念が重要である。
例1：加工の工程のとき、原材料がインプットであり、加工後のアウトプットである。 ◇
例2：事務スタッフの業務であれば、ある特定の情報がインプットであり、作成した資料や分析した情報などがアウトプットである。 ◇
つまり、工程はインプットに付加価値を加えてアウトプットとして出力すると考えることができる。
工程の繋がりをインタフェースという。特に、ある工程に直接つながって、前後関係にある工程のことを前工程、後工程という。
品質管理の活動において、工程に対する考え方を表す格言として、「品質は工程で作りこめ」「後工程はお客様」などがある。
工程の要素を追求していくと、多くの場合、Man（人）・Machene（機械・設備）・Material（原材料）・Method（方法）の4つがその構成要素として考えられる。この4つをまとめて、生産の4Mという。つまり、よい仕事をするには、この4Mを確実に管理すればよいのである。
QCサークル活動は、問題点（テーマ）を見つけ出し、解析、再発防止、そして管理の定着へと進めていく。そのためには、職場において、QC手法を習得し、QC手法の実践活用をやっていかなければならない。その問題点を解決していくQC手法には次の7手法があります。これらをQC手法の7つ道具という。
[補講]層別の代わりに、管理図とグラフを分割して考える場合もある。
QC7つ道具は、主に数値を扱うものが中心の手法である。一方、数値によらない言語データを扱う手法として新QC7つ道具もある。
品質管理においては、事実に基づく判断、即ち過去の技術や経験だけに頼らずに、事実をデータ（観測地・測定値）として正しく把握して客観的な判断を下すことが大切である。 つまり、品質管理では事実に基づく管理（fact control）を重視しなければならない。経験や勘だけに頼らずに、客観的な事実を示すデータを取り、それを整理し情報を得て、その情報を基に処理や決定を行うのである。同じ条件・状態で実験や作業を行ったつもりであっても、把握しきれていない様々な要因によって、結果が必ずばらついてくるからである。よって、取られたデータには常にばらつきが含まれているわけである。しかしながら、個々は一見不規則だが、うまく整理することにより規則性を発見できる。その結果、データのばらつきに惑わされることなく、真の姿を捉えることができる。
数個のデータだけで良否を決めてしまうと、処置を誤る可能性がある。データに現れた結果を鵜呑みにしないで、データのばらつき具合を見て、たまたまそうなったのか、あるいは本当にその結果通りであるかということを考える必要がある。
このようにデータはばらつきを持つため、ばらつきの存在を考慮してサンプル（資料・標本）を測定して得たデータから、母集団についての何らかの判断をする必要がある。
データとは、解析対象となるものを観察、あるいは測定した結果を記録したものである。一方、情報とは、解析の目的に合致するようにデータを加工し、データから取り出したものである。
よって、データが持つ情報の量と質を確保するためには、対象を正しく観察し、記録し、整理することが大切である。
品質管理で取り扱うデータには、計数値と計量値がある。
品質管理におけるデータを取る目的は、次に挙げられる。
このようにデータを取る目的は、その結果によって何らかの行動や処置を取ることであり、処置を取る対象は測定を行った一部のものに対してではなく目的としているもの全体（母集団）である。よって、データに基づいて事実を把握するためには、事実をゆがめてデータを取ったり、自分の都合のよいデータを取ったりしてはならない。
品質管理において統計的な考えが重要なのは、品質とは絶えず変動するからである。品質の変動、即ちばらつきには統計的な規則性があるのである。個々の品質の良し悪しはもちろんだが、品物の集団としての良し悪しを品質の分布の姿として統計的に捉えて、統計的な推測に基づいて行動するのが統計的品質管理の基本である。
統計的に捉えるためには、個々のばらつきではなく、集団全体に注目して全体としての規則性を求めることを意味する。なぜならば、個々のものはたくさんの解析不可能な原因によって不規則にばらつくが、集団全体を見ると全体に対する影響を与える何らかの原因を見出すことができるからである。
個々の対象を集めた集団全体を母集団という。母集団全部からデータを抜き取るのではなく、母集団から一部の個々の対象を選ぶ。この作業をサンプリングといい、選ばれた対象をサンプルという。そして、サンプルに対して測定を行い、データを集める。
例1：受入検査の場合は、たくさんの品物の中からいくつかのサンプルを取り出し、ある品質特性を測定し、その結果からロット全体を受け入れてよいかどうかを判断する。このとき、測定された個々のデータが規格を満たしているかどうかということよりは、それらのデータから見てロット全体が満足なものであるかどうかを推論することが目的である。 ◇
例2：製造工程で一定期間ごとにサンプルを取り、ある品質特性を測定し、管理図を書いている場合には測定した個々の特性データを知ることが目的ではなく、こうして得られたデータを統合してその工程が安定状態にあるかどうかを知り、異常が起きていればできるだけ早期に発見しようとすることが目的である。 ◇
以上のように、サンプルは母集団の姿を偏りなく正しく代表するように取らなければならない。この無作為により抜取をランダムサンプリングと呼ぶ。また、ばらつきを考慮した統計的な考え方を積極的に有効に利用することも重要である。
母集団からサンプルを抽出し、それらを測定することでデータが得られる。このように母集団からサンプルを抽出する行為をサンプリングという。サンプルを測定して得られたデータから母集団の姿を捉えることが目的なので、サンプルは母集団の姿をできる限り反映していなければならない。そのため、偏りなく無作為にサンプルを取る（一様ランダムに選択する）必要がある。これをランダムサンプリングという。ランダムサンプリングとは、母集団を構成する要素が、いずれも等しい確率でサンプルに含まれるようなサンプリング方法のことである。
[補講]コンピュータではsamplingアルゴリズムが用いられる。実際にサンプリングを実現化するアルゴリズムがあるため、コンピュータを使ってもよいことになる。
事実を正しく把握し、管理・改善などを効果的に進めるために、データをとる場合は次のことに注意する。
同じ条件・状態で実験や作業を実施したつもりでも、データはばらついてしまう。そのため、母集団の状態・傾向を、サンプルを測定して得たデータから掴むときには、平均だけでなく、ばらつき程度も見る必要がある。
抜取検査の考え方は、検査ロットから所定の検査方式を用いてサンプルを抜き取り、試験し、その結果をロット判定基準と比較して、そのロットの品質の可否を判断するものである。
検査方式は、統計的品質管理の典型的なツールであり、次のような種類がある。
仕事をした結果を表す項目を特性という。そして、数量化された特性を特性値という。特に品質の評価の対象となる特性のことを品質特性という。
例：製品の特性として次が挙げられる。
さらに、生産量、不適合品数、不適合品率、不適合品の発生による損失金額、時間、納期遅れの件数、生産性、コスト、故障件数、故障率などのように管理の対象となる特性（あるいは特性値）もある。
品質特性だけで管理できれば楽であるが、そうでない場面もある。
例：品質特性であるA成分の含有率で反応工程を管理するとき、A成分の含有率の測定に3〜4日もかかれば反応工程を管理するための特性値としてなじまない。このような場面では、反応中の泡の状態など、工程の状態がそのつどわかる特性を用いた方がよい。 ◇
このように、目で見て、手で触って、耳で聞いて、口で味わうなど人間の五感で感じる特性（値）のことを代用特定（値）という。代用特性（値）は真の特性（値）と創刊のあるものでなければならない。
品質（結果）にばらつきを与える原因系の総称を要因という。要因には計数的な要因と軽量的な要因がある。
例：
品質に影響を与える要因を正しく捉えるためには、4MやQCDSなどの項目を考慮すると有効である。特に、4Mは品質に最も影響を及ぼす要素であるため、品質問題が発生しデータを取る必要があるときはまず4Mから一般的に追求される。
知り得るデータのばらつきには、母集団の変化に起因するいつもと違う異常原因によるばらつきと、突き止められない偶然原因によるばらつきがある。
品質管理ではばらつきをこの2つに分類し、日常のデータの中から偶然原因によるばらつきの大きさの程度を把握して、母集団である工程やロットの条件変化を検出することが重要である。
ある特性を時系列で見た場合（例えば折れ線グラフや工程能力図など）、様々な型に分類される。その型に応じて、要因の調べ方も変更すると効果的な場合がある。
例えば、型が次のような状態であるときにおける、有効な調べ方を示す。
問題に対して対策を実行し再発防止ができたとしても、類似の製品や工程において同じような原因で同類の不適合品や欠陥の発生する危険性はないかどうかを検討し、欠点を未然に予防する対策について水平展開をすることは重要である。
さらに積極的な活動として、非常によい実績を示した場合には、なぜそんなによいのか、どんな条件で行うとよい結果が得られるのかを探求する考えを持つのも有効である。
多くの人が仕事に従事する企業には、企業を円滑に運営していくために、また職場生活を充実したものにするために決められたルールがある。そのルールを定めたものが就業規則であり、各企業によってその内容は独自のものになっている。
企業人として就業規則を順守することは当然だが、それに記載されていないことであっても、企業人として常識的に守らなければならないことがある。これがマナーと呼ぶ。また、業界や世間ごとに、常識・道徳・倫理は異なる。これがコンプライアンスである。
職場の管理の前提になる「整理」「整頓」「清掃」「清潔」「しつけ」について、日本語ローマ字表記の頭文字を取って、5Sと表現される。
「整理」「整頓」「清掃」「清潔」の4Sを特に意識することなく、自然体で実施展開できるまでに定着させるために4Sの他に「しつけ」のSが加えられる。
