Несмотря на то, что гибкость современных промышленных роботов и другого оборудования, автоматизирующего производство, ослабила требования к стабильности процесса, относительная стабильность изделия и процесса является необходимой предпосылкой автоматизации. Даже рыночный спрос на изделие должен быть стабильным или возрастать, чтобы обосновать значительные капитальные вложения в оборудование для автоматизации.
Частые смены выпускаемых моделей в лучшем случае означают необходимость разработки дополнительного программного обеспечения для роботов и автоматических систем, а в худшем — потребуют дорогостоящего переоснащения и ликвидации дорогого жесткого автоматизированного оборудования.
Приемы статистической обработки данных эффективно используются для контроля за переменными процесса, особенно для контроля качества продукции и для оценки стабильности. Основное предположение, на которое опирается статистический контроль, заключается в том, что отклонения, наблюдаемые в процессе производства, не являются результатом просто случайности, а по сути представляют собой результат воздействия многих независимых случайных величин, каждая из которых оказывает малое влияние на процесс в целом. При этих условиях центральная предельная теорема [33] утверждает, что закон распределения суммы случайных величин будет иметь колоколообразную форму (гауссово, или нормальное, распределение).
Стабильность процессов