現代質量管理體系的形成應該從工業化時代開始。在質量檢驗的初期，人們熟知的質量管理手段僅限于質量檢驗，而統計學中“抽樣”的思想此時并沒有引入到質量檢驗中，所以大部分產品都是一個一個地進行檢驗。這種檢查有很多弊端，局限于科技條件，暴露出來的問題得不到有效解決。但是，在檢查過程中產生了大量的數據。思考如何有效利用這些數據，再加上當時統計學中各種統計方法的發展，導致了質量管理與統計學的徹底結合，從而產生了統計質量控制(spc)這一在當今質量管理領域仍具有決定性影響的技術。此后，質量管理的發展始終與統計密切相關。
六西格瑪管理作為質量管理的延伸，不能完全脫離質量管理。在生產和質量部門，六西格瑪管理仍然包括質量檢查和質量控制的功能。但是六西格瑪管理作為整個企業運營的基石，其作用并不僅限于此，與質量管理和統計的結合要緊密得多。
六西格瑪管理作為一種追求卓越的管理理念，在企業的運營中不僅對生產和質量部門起著指導作用，而且決定著企業其他部門乃至整個企業的運營形式。六西格瑪管理處倡導的基于流程的管理并不是首創，但卻不遺余力地去實施，而“工作流”是六西格瑪管理的前提。在倡導“重視工作中人的因素”的同時，要將工作流程合理化、量化，最大限度地減少工作中的人為失誤。量化流程管理使得六西格瑪管理和統計的結合更加緊密。六西格瑪管理在長期的實踐中也形成了自己獨特的管理模式。下面天行健咨詢將結合六西格瑪管理的DMAIC模型，簡要介紹六西格瑪管理的實施過程及其各個實施階段的統計工具。
六西格瑪管理實行流程管理，強調“以客戶為中心”，客戶可以是企業的外部客戶，也可以是公司的內部客戶。做法是將各種業務或工作流程分解成大小不同的流程，流程的末端是客戶，也就是流程的成果——產品或服務的接受者。
六西格瑪管理的核心是以顧客為中心，以顧客滿意為宗旨；在內部管理中，影響顧客滿意的關鍵質量特性(CQT，即Critiaclotqualiyt)是核心，而六西格瑪過程管理的每一個階段都始終圍繞著CTQ。它的主要任務是找出影響關鍵質量特性的主要因素的最優值，并對其進行控制，使過程保持穩定狀態。
1.定義階段，也就是d階段。
主要任務是確定影響客戶滿意度的CTQ。在這一階段，首先要了解客戶對產品的要求，并將這些要求以函數的形式對應到質量特性上，通過客戶要求對產品的重要性對質量特性進行評分，從而確定關鍵質量特性，即CTQ。從客戶調查到CQT的確定，通常使用以下工具:質量成本分析、過程分析、因果分析和頭腦風暴。
2.測量階段(即M階段)
這一階段的主要任務是收集產品或工藝的現狀數據。為了保證數據的真實性和準確性，在收集數據之前，需要對測量系統進行分析，制定合理的分組方案。
測量系統分析的目的是更好地了解影響測量結果的變化來源和基本信息，并確定系統的邊誤差相對于產品規格或過程誤差是否可接受。測量系統分析常用的統計工具有兩種，一種是不考慮因素交互作用的Goer-R分析，通過計算得到%R&R(測量系統誤差的標準)。一般來說，如果%R&R
3.分析階段(即階段A)
數據收集后的一個自然任務是分析獲得的數據。這一階段的主要任務是通過分析測量階段收集的數據，確定一組影響質量的變量(過程輸入變量)，即找出質量特性與影響質量變化的輸入變量之間的關系，判斷輸入變量的重要性。在分析過程中，根據不同的需要，常用以下兩種工具:圖形分析工具和通用分析工具。其中，通用分析工具主要包括:參數估計和置信區間分析、假設檢驗、方差分析、回歸分析、實驗設計分析(DOE)等。
4.改進階段(即第一階段)
在分析階段按重要性順序確定一組影響質量特性的輸入變量后，改進階段的主要任務是根據對質量特性的需求確定這些輸入變量的最優值，并將這組最優值與現有過程的實施值進行比較。如果現有的實現值與最佳值相差很大，這意味著現有的過程需要改進。確定這些輸入變量的最佳值的最重要的手段是實驗。從節約成本、提高效率和使結果更真實地反映實際情況的角度出發，統計學中的試驗設計已經成為一種必然的選擇。與傳統的測試方法相比，測試設計的優勢非常明顯。傳統的測試分析方法是，當有多個輸入變量時，意味著多個單因素測試，即多個輸入變量同時只允許有一個變量發生變化。
5.控制階段(階段C)
在改進階段，確定變量的最優值，過程只需要在最優條件下進行。為了使這一過程穩定和可持續，需要對整個過程進行分析和監控，這是質量管理中統計質量控制的主要工作，因此其在生產和質檢部門的實施相對成熟。下面是常用的統計工具:控制圖和過程能力分析。
隨著六西格瑪管理的廣泛應用，其實現方式越來越多樣化，實現范圍越來越廣，也帶來了一系列問題，其中之一就是工具的局限性。
六西格瑪管理是一種追求卓越的管理方法，每一個流程都要求最高的標準。實施改進后，工藝達到了較高的水平，但在此之后，實施工藝系統的方法仍然是傳統的SPC技術，其中休哈特控制圖是實施控制的主要手段。目前六西格瑪管理的控制階段也在使用這種技術。
休哈特控制圖對過程的運行起到了很好的監控作用，特別是在過程波動較大時，休哈特控制圖的報警準確率和時效性都很高，因此在統計過程控制中起著至關重要的作用。而休哈特控制圖對過程中的小波動不敏感，過程中出現小波動時報警準確率低。在六西格瑪管理中，因為流程經過改進達到了更高的水平，所以大波動的可能性比小波動的可能性要低得多。此時用休哈特控制圖控制過程的效果并不理想。在統計學中，已經出現了諸如累積和控制圖、EWMA控制圖等理論來解決類似問題。
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