“西格瑪”是統計學上的專有名詞，是指在某個流程中，變異（variation）程度的度量值，以σ（讀作Sigma）這個希臘字母表示。

至于“六是什麼意思？” 如果公司隻有一西格瑪，就表示每100萬次操作機會中，會有約70萬次誤差數（DPMO，defects per million opportunities），把事情做對的機率僅30%。

以此類推，當公司做到六西格瑪，就可以說是近乎完美地達成顧客要求，亦即每百萬次操作中，僅有3.4次誤差數，達到99.9997%的良率。

當一部車被描述為具有六西格瑪的質量等級時，并不是指100萬輛車中隻有3.4輛是瑕疵品，而是指一部車在機會均等下，出現瑕疵的“關鍵質量特性”（CTQ，critical-to-quality characteristics）為：每百萬個機會中出現3.4個瑕疵。

優思學院｜六西格瑪認證課程

六西格瑪的想法，首重聆聽顧客的聲音，以了解顧客真正的需求，然後再針對重要的顧客需求，轉換為“關鍵質量特性”；亦即先從外部顧客的角度來決定CTQ，接着從内部角度，觀察哪些流程或制程會影響CTQ；最後再找出會影響流程（y）的因素（x），并借由x的改善，對y造成改變，從而改善CTQ，滿足顧客需求。

在完整的六西格瑪中，質量改善隻是工具，絕非目的；六西格瑪最終目的是提升客戶滿意度和增加企業利潤。他舉例說，某汽車制造商的業績很差，檢讨後結論是車子馬力太小，所以投下幾百萬研發新引擎，并提高售價，以節省成本，結果銷售額更低。究其原因是，客戶根本不在乎馬力，隻想要車上裝有飲料架，成本隻要5美元。

由此可見，改善不是六西格瑪的終極目标，因為如果不是顧客需要的改善，質量再好也徒勞無功。六西格瑪專注于财務績效，專案必須先确認具有财務上的效果，才可執行。

六西格瑪是從會影響“顧客滿意度”或“公司營運策略”的事項中，挑選出最重要的，尋求改善的機會。然後，應用解決問題的工具，來達成戰略性的組織成果。因此，六西格瑪是以滿足顧客需求為目的，透過對顧客需求的了解，事實與資料的分析，以及企業流程管理的改善與創新，希望能為企業獲取全面性的經濟效益。

六西格瑪在商業過程中的應用，不僅使人們采用了一種新的觀念，把制造作為大系統中的一個組成部分來看待，還摒棄了傳統方法中狹隘、不開放的缺點。顧客關心的不僅僅是一個産品制造得如何。價格、服務、付款期限、風格、實用性、更新和改進的速度、技術支持等一系列因素都是非常重要的。

六西格瑪不僅使顧客受益，随着運作過程的單位成本效益的提高和産品設計周期的縮短，公司的所有者和投資人都能受益。随着雇員生産率的提高，他們的工資也會提高。六西格瑪涉及範圍極廣，組織的利益方都能從中受益。

六西格瑪從本質上說，是一個過程質量目标，其中西格瑪(sigma)是過程變異在統計上的度量。同樣它也屬于有關過程能力的技術範疇。傳統的質量模型認為：如果過程的分布中心加減三個西格瑪後仍在工程容差範圍内，那麼，過程是有能力的。在正态分布的假設前提下，這種三西格瑪質量水平意味着過程合格率為99.73%。後來進一步嚴格對過程中心和波動的要求，縮小最小可接受的條件為：過程均值距離最近的工程要求至少四西格瑪。六西格瑪要求過程均值距離最近的工程要求至少六西格瑪。

六西格瑪同樣适用于離散數據的處理，例如計算出錯的個數，這需要把六西格瑪的要求轉化為對應的合格水平。

關于六西格瑪有一個讓人疑惑不解的地方，那就是它聲稱六西格瑪質量水平的運作過程産生100萬分之3-4的不合格率，記為3.4ppm。可是，如果查閱正态分布表就會發現，所期望的不合格率應為0.002ppm(即10億分之2)。這兩者間的差距是因為假定過程均值可以有正負1.5西格瑪的偏移。正态分布落在離均值4.5西格瑪外的概率正好是3.4ppm。由控制圖可以很容易從單個樣本中檢測到這個幅度的過程偏移，所以3.4ppm代表了不合格率保守估計的上限。

與六西格瑪質量相比，傳統三西格瑪質量标準的99.73%，即使在沒有任何偏移的情況下，也意味着2700ppm的不合格率。如果生産過程由一系列步驟組成，那麼這個過程的總合格率是每一步驟的合格率的乘積。例如，一個簡單的由2個步驟組成的過程，步驟一的合格率為80%，步驟二的合格率為90%，那麼總的合格率就是0.8x0.9=0.72=72%。優思學院認為，由一系列步驟組成的過程的總合格率會小于步驟合格率中的最小值。

在一個由10個步驟組成的過程中，如果每個步驟都達到了三西格瑪質量水平，即99.73%的合格率，過程結束的質量水平卻是驚人的：100萬個産品中将有26674個不合格品!現代生産過程的複雜性決定了生産過程遠遠不止10個步驟，因此采用六西格瑪已經是刻不容緩的，組織要生存，就需要六西格瑪。并不隻是很多步驟的制造過程才需要這種極高的質量要求。現代社會迫切地需要極高質量水平、極少錯誤的産品和服務，六西格瑪就是這樣應運而生。

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