管理大師彼得·德魯克曾說過：「你無法衡量的東西，就無法管理。」簡單地講，就是企業必須精準了解自己的運營情況，而六西格瑪恰恰為這種精準提供了方法。

六西格瑪最重要的核心步驟就是DMAIC，即定義（Define）、測量（Measure）、分析（Analyze）、改進（Improve）和控制（Control）。為什么呢？因為它能系統地幫企業找到并徹底解決問題，而不靠直覺或經驗。

不過，我們要理性一點，別盲目把六西格瑪當作企業的“萬能神藥”。一些人看到像GE、摩托羅拉這些大公司靠六西格瑪賺得盆滿缽滿，就誤以為學了這個方法就一定能成功。但事實并非如此。這些企業能成功，是因為他們確實有認真執行六西格瑪的方法，而在背后下了大量功夫——持續的高管支持、大量資源投入，以及對數據的執著。

具體到實操，DMAIC每個步驟都有核心工具：

• 定義階段（Define）：項目章程、SIPOC圖（供應商-輸入-流程-輸出-客戶圖）。
• 測量階段（Measure）：過程能力分析、數據收集計劃。
• 分析階段（Analyze）：魚骨圖、根本原因分析（RCA）、假設檢驗。
• 改進階段（Improve）：實驗設計（DOE）、FMEA（失效模式與影響分析）。
• 控制階段（Control）：控制圖、標準作業程序（SOP）。

給大家一些少走彎路的建議：

• 一定要從實際問題出發，而非盲目追求數據好看。
• 推進六西格瑪項目時，必須有公司高層支持，否則很難落地。
• 從簡單小項目開始練手，再逐步挑戰更復雜的難題。

六西格瑪中使用的關鍵工具和技術

六西格瑪質量管理依賴于六西格瑪眾多的質量工具，下面根據優思學院《六西格瑪全面入門指南》一文對幾類最常用的質量工具作一些簡單的介紹。

1. 描述性統計工具

描述性統計工具主要是對樣本的數據統計特征展開分析，包含樣平均值、中位數、眾數、方差、極差、標準差和斜扭性、偏度、峰度等特征量展開分析，并給出樣本的統計條形圖，進行概率分布擬合等。六西格瑪綠帶和黑帶學生通常要學習不同的概率分布，例如：正態分布、二項分布等。

2. 相關性和回歸分析工具

相關性和回歸分析工具主要是研究一個變量Y與其它若干變量X之間相關關系的一種數學工具，它是在一組實驗或觀測數據的基礎上。找尋被隨機性掩蓋了的變量之間的依存關系。

粗略地講，可以看作用一種確定的函數關系去類似替代比較復雜的相關關系，這個函數被稱作重歸函數，在實際問題中被稱作經驗公式。

回歸分析所研究的主要問題就是如何利用變量X，Y的觀察值(樣本)，對重歸函數進行統計推斷，包含對它進行估計及檢測與它相關的假設等。

3. 假設檢驗

假設檢驗（hypothesis testing）是推論統計中用于檢驗統計假設的一種方法。而“統計假設”是可通過觀察一組隨機變量的模型進行檢驗的科學假說。

一旦能估計未知參數，就會希望根據結果對未知的真正參數值做出適當的推論。在六西格瑪項目過程中，我們可以通過假設檢驗，來知道不同的原因（X）是否和結果（Y）有所關聯。

一張包含零假設與備擇假設兩個曲線的示意圖，兩正態分布有不同的期望值與相同的方差。

4. 測量系統分析工具（MSA）

對檢測系統的幾個特點(準確性、重復性、再現性和穩定性、線性、分辨率展開分析，以此來確認總偏差、檢測系統中測量人員偏差和測量儀器誤差的大小，并對檢測系統的實用性作出判斷。

5. 統計過程控制工具（SPC）

統計過程控制（Statistical Process Control）是通過控制圖發現異常，通過過程管理與確診理論(SPCD)找到異常的原因并予以排除。

常用的休哈特控制圖有均值一極差(x-R)控制圖，均值一標準差(x-S)控制圖，中位數一極差(x-R)控制圖，單值一挪動極差(x-Rs)控制圖和不合格品率(P)控制圖，不合格品數(Pn)控制圖，缺陷數(C)控制圖，單位缺陷數(u)控制圖等。

SPC方法是維持生產線平穩，降低質量波動的有效工具。

6. 實驗設計（DOE）

實驗設計，又稱試驗設計或設計試驗，是數理統計學的一個分支，科學探究的一部份，涉及“用何方法可更好的設計一個實驗”，屬于方法論的范疇。

因為任何實驗都會受到外來環境影響，如何設計實驗，使外來環境的變化能夠對實驗造成最小的影響，就是實驗規劃的目的。實驗設計法廣泛用于自然科學、社會科學、醫學等各學科的實驗設計里。

六西格瑪綠帶和黑帶學生通常要學習不同程度的實驗設計方法，利用不同的方法找出最優化的模型來改善現有的制程。