首先我们先来讨论σ（西格玛）是什么？
σ是一个希腊字母，从统计学看，σ是衡量一组数据的离散程度的指标。例如，两组数的集合 {0, 5, 9, 14} 和 {5, 6, 8, 9} 其平均值都是 7,当我们比较两组数据时，经常被用来比较的是平均值和σ，平均值两组数据相同，但明显数据2要更好，为什么呢？因为它的σ小，数据的离散程度小.
标准差也被称为标准偏差，或者实验标准差，公式为
如是总体（即估算总体方差），根号内除以n（对应excel函数：STDEVP）；
如是抽样（即估算样本方差），根号内除以（n-1）（对应excel函数：STDEV）；
因为我们大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（n-1）。
同时，实施六西格玛管理的一个重要目标就是减少生产过程中产品性能的变异；6 Sigma又是一种方法论，具体体现就是它的问题解决流程： DMAIC；Y=f(x)，我们的目标就是找出影响Y的那些关键因子X, 识别并加以控制,主要的变异来自于人机料法环测；
6 Sigma同时又是一种管理哲学，涵盖着6大原则：1. 真正关注客户；2，以事实和数据驱动管理；3，以过程为重；4，预防性管理；5，无边界的合作；6，力求完美但容忍失败；7，找出关键的因子，识别，验证，优化，并加以控制。
再来，我们回顾一下 6 Sigma 产生的历史背景和发展：
20世纪七八十年代，日本经过20多年的持续改进，产品质量显著提高，在美国市场也是如日中天。反观美国自己的企业，很多都已经到了生死存亡的时刻，这里面就包括摩托罗拉。摩托罗拉知耻而后勇，认识到自己的产品在质量的差距，于是开始了质量改善之路。其中，一位叫Bill Smith的工程师，在研究制造缺陷时发现，需要在产品设计半个公差限范围内包含6个标准差，才能从源头上确保产品不会发生缺陷。最终，这个观点被摩托罗拉整个公司理解和采纳，并且把这场质量改进运动命名为六西格玛。但 6 Sigma真正的推广是来自通用的Jack Welch.
理论6sigma不良是十亿分之二，在实际中，考虑到平均值可能含有1.5个σ的偏移，因此，6σ代表了每百万次机会中出现缺陷的个数只有3.4.同时，也要注意，6 Sigma是将产线的制造能力和产品的公差相比较，所以，产品公差设计的是否合理也就非常重要；
6 Sigma关注过程，任何过程都可以简化为： 输入，过程，输出；之所以产生缺陷，是因为过程发生了变异，如果能够把这些变异消除掉，那么，产品的特性也就更加稳定。
在实际应用中，我们经常说的6 Sigma通常指它的问题解决方法论：DMAIC, Y=f(x)
Define, 界定阶段，确认Y，确认顾客的关键需求并识别需要改进的产品或流程。确认Y,定义y,确认y的测量方法;
Measure, 测量阶段，对现有的过程的测量和评估，识别影响过程输出Y的X,并对测量系统有效性进行验证；
Analyze,分析阶段，通过数据分析，确定影响输出Y的关键X, 也就是确定过程的关键影响因素；
Improve,改进阶段，寻找最优方案，优化过程输出Y并消除或减小关键X的不良影响；
Control,控制阶段，将改进成功固化，通过修订文件等使成功经验制度化。
通过以上5个步骤，层层筛选因子，直至找到关键的X。
6个一：
一个公式： Y=f(x)
一个关注：关注过程
一个准则：用事实和数据说话
一个工具：DMAIC
一个目标：通过研究，识别，并控制过程中的关键因子，从而减少产品的波动。
一张图：
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