Jednak problemy praktyczne niełatwo rozwiązać, ponieważ na ogół mają one wiele przyczyn i trzeba wielu różnych środków, aby poradzić sobie z nimi. W jaki sposób odnaleźć wszystkie przyczyny wywołujące problem, w jaki sposób znaleźć skuteczne środki przeciwdziałające nawrotom defektów bądź zagrożeń, eksplozji kosztów, narastaniu zaległości lub opóźnień? Praktyczna odpowiedź brzmi: za pomocą burzy mózgów. Dobrze zorganizowana, jest niezwykle skuteczną metodą generowania jak największej liczby pomysłów.

Wykres Ishikawy służy do porządkowania informacji o zależnościach przyczynowo-skutkowych, zarówno obserwowanych, jak i wymyślonych podczas burzy mózgów. Wyróżniamy na nim najpierw przyczyny główne danego efektu, następnie przyczyny będące czynnikami wpływającymi na przyczyny główne i tak dalej kilkakrotnie. Wykres daje ludziom pojęcie o mnogości i sile oddziaływania jednych zjawisk na inne oraz wskazuje, jakimi drogami osiągnąć żądany rezultat. Odpowiednio do wyników analizy, prowadzonej przy użyciu omawianego wykresu, projekty doświadczonych Kół Jakości składają się z wielu przedsięwzięć głównych do rozwiązania problemu.

Prowadząc profesjonalne badania statystyczne, łatwo ulec fascynacji finezyjnymi i skomplikowanymi technikami, np. wielowymiarowej analizy wariancji, skalowania wielowymiarowego czy programowania liniowego. Jednak doświadczony badacz, zanim zaangażuje potężne komputery do obliczania złożonych modeli, zaczyna od arkusza zbiorczego, czyli tzw. zbiorówki - prostej tablicy, na której ołówkiem stawia kreseczki, oznaczające występowanie faktu należącego do określonych dwóch kategorii. Arkusz zbiorczy rzadko używany jest w Statystycznej Kontroli Procesów, jednak ja ogromnie cenię sobie to proste narzędzie i zachęcam do jego stosowania. Warto przy tym zwrócić uwagę, że dysponując nim, uzyskujemy nie tylko ogólny obraz zależności, których być może wcześniej nie dostrzegaliśmy, lecz możemy od razu zbadać siłę takiej zależności, wykonując kilka prostych obliczeń i równie prosty test chi-kwadrat.

Wykresy korelacji należą do najrzadziej używanych narzędzi kontroli procesów. W praktyce produkcyjnej czasem stosuje się je do "cechowania" urządzeń regulacyjnych. Szczególnie wtedy, gdy trudno jest zmieniać wartość parametru regulowanego, badając korelacje, znajdujemy parametr powiązany liniowo z kłopotliwym, lecz łatwy do zmieniania - i ten właśnie parametr wykorzystujemy do pośredniej regulacji procesu.

Kilka słów komentarza należy poświęcić wykresowi kontrolnemu x-R. Zazwyczaj wprowadzenie go do użytku na stanowisku wykonawczym wymaga pomocy fachowej przy obliczaniu położenia granic kontrolnych LCL, CL i UCL. Gdy wykres stosuje się do procesów wytwórczych, granice te nie są granicami projektowanymi jako standard, np. nie są to granice tolerancji. Granice kontrolne wynikają bezpośrednio z losowej natury procesu, wyznacza się je więc na podstawie pomiarów doświadczalnych. Jednak gdy już są wyznaczone, uzyskujemy wygodną metodę monitorowania stabilności procesu, wymagającą jedynie systematycznych pomiarów niewielkiej losowej próby produktów tego procesu. Metoda jest na tyle prosta, że można ją zautomatyzować; w wielu fabrykach pomiary wykonują czujniki, a notowanie danych na wykresie prowadzą systemy komputerowe.