Qualitätsbeurteilungen basieren häufig auf Vergleichen von Qualitätskennzahlen. Dabei werden zwei Wege verfolgt: die Kennzahlen werden über eine Zeitspanne (Selbstvergleich) oder gleichzeitig mit anderen Organisationen verglichen (Fremdvergleich). Neben Risikoadjustierungen und Standardisierungen von Messungen müssen zufallsbedingte Variationen in empirisch ermittelten Kennzahlen adäquat berücksichtigt werden. In der Theorie der Statistischen Prozesskontrolle (statistical process control) werden innerhalb komplexer Prozesse natürlicherweise zu erwartende allgemeine Variabilität und besondere unnatürlich bedingte Variabilität in Messwerten unterschieden (common cause und special cause variation). Prozesse innerhalb statistischer Kontrolle sind stabil und vorhersagbar. Befinden sich Prozesse außerhalb statistischer Kontrolle, dann sollte das Management die Ursachen dafür identifizieren und handeln. Im vorliegenden Artikel werden Laufdiagramme als einfache Werkzeuge, um Kennzahlen von Prozessen und Ergebnissen über die Zeit darzustellen, vorgestellt. Diese eignen sich zum Selbstvergleich. In den nachfolgenden zwei Teilen dieser Serie werden Regelkarten und Funnel Plots beschrieben.