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天行健咨詢:通過觀察，知道企業必須找到并明確問題，然后詳細解釋那些未被滿足的需求。在上述案例的定義階段，項目組繪制了腸衣生產流程的流程圖和SIPOC流程模型(供應商、輸入、過程、輸出、客戶)示意圖。

2.測量階段

在測量階段，企業必須收集與過程相關的數據。這項工作看似簡單明了，但有時并非如此。首先，企業需要進行測量系統分析，以確保其數據的可信度。在上述案例中，項目團隊研究了測量的重復性和再現性，以確認測量系統生成的數據的準確性和可靠性。雖然這一步很關鍵，但它并不需要太長時間，涉及的范圍也相對較小——以自行車鏈條制造商為例，只需要兩名操作人員每人拿著兩個千分尺來測量10個襯套樣品。

3.分析階段

之后，項目組在軟件的幫助下應用了各種數據分析工具。首先，他們通過抽取在相似條件下生產的20個樣本(分成五組)來分析過程能力。這里需要注意的一個關鍵問題是總百萬分率(PPM)，它等于通常所說的每百萬樣本的缺陷率(DPMO)或每百萬機會的缺陷數。在這個例子中，每百萬個機會中的缺陷數量大約等于80，000(或者缺陷率是8%)。另一種稱為Z-bench的流程能力評估用于報告生產流程的西格瑪級別。一般來說六西格瑪質量水平的生產工藝意味著每百萬機會的缺陷數為3.4。考慮到Z值通常偏離1.5，自行車鏈條制造商的生產工藝似乎只能達到3 西格瑪的質量水平，即每百萬次機會會有超過66000個缺陷。

因此，毫無疑問，企業有很大的提升空間。這種初步的分析也使得項目團隊得到相應的判斷，并在此基礎上考慮他們需要對流程做出的改進。

4.控制階段

團隊的改進建議實施后，下一步就是收集新工藝的相關數據，評估該工藝是否對降低套管廢品率起到了應有的作用。因此，項目組再次以20組(每組5個樣品，共100個樣品)的形式從改進過程中生產的套管中收集樣品。此時ppm(即每百萬機會的缺陷數)下降到0.02，而Z基值或西格瑪能力得分達到5.52。相比原工藝8%的拒識率和1.4 Z的基礎分數，是一個驚人的進步！然而，顯著的成績并不意味著改進過程的結束——新生產過程的參與者必須保證改進的連續性，因此控制階段遠未結束。為了實現持續改進的目標，組織需要使用均值范圍控制圖來確保持續跟蹤改進過程。

上面提到的改進項目描述六西格瑪對這個小型制造企業產生了根本性的積極影響。通過實施項目組的建議，企業生產過程的西格瑪質量水平提高到了5.5，每月的腸衣廢品率下降了近8萬PPM，每年節約成本約12萬美元。對于任何規模的企業來說，這都是值得稱道的成就。