统计程序控制（SPC）和柏拉图图表是监测ESS能力的原始工具。从包含在FRACAS数据库中提炼数据整理成报告，这些报告被用来监测ESS参数以已经建立的需求为背景。典型的关键ESS参数包括潜在的缺陷，应力筛选强度，潜在的缺陷残余，缺陷趋势分析和现场观察的失效。
SPC图表给出了一个实际要求结果的图表比较。所期望的统计变量根据其样本的大小由泊松分布来计算。这个变量通常以±3的标准的误差量来表示，同时与实际的结果一起绘制在同一表中。
柏拉图用来展示故障失效原因的并有利于显示缺陷频率。往往在柏拉图中报告出来的实际的结果防止被期望的高或低的期望结果。
ESS过程是一个闭环过程，而且依靠通过监测得到的信息来评估和改进所应用的筛选。仅仅通过其中的反馈系统，ESS计划能够有效地保持缺陷排除和花费之间的平衡。因为一定的早期ESS不是一种测试，而且不应该被看作是一种僵硬的要求。随着时间的推移，新的关键参数可能出现，先前的关键参数不在是人们所关心的。生产技术上的变化可以消除一些隐藏的缺陷但可能又会产生新的隐患，因而ESS计划必须不断更新进化。
