统计过程控制简称SPC，是应用统计原理及统计分析技术，采集生产过程数据，绘制控制图，观察控制图区分过程中产品质量的随机波动与异常波动的方法。
为计算西格玛水平，就要推测顾客所重视的关键质量特性的分布形状和标准差的数值， 但事实上这是很难实现的。在实际工作中，可以利用以下表1从DPMO值推导出西格玛水平。
在现代社会，过程质量控制对于各行各业都至关重要。不同行业、工作现场以及工作方式所执行的过程质量控制有很大差异。
服务现场与车间现场有很大差别，车间现场是看得见的实业，而服务现场则更直接关注服务对象的满意度。
统计过程控制借助数理统计的方法，科学地区分出生产过程中的质量波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，从而控制过程质量。
现场过程的质量控制是对现场管理涉及到的人员、设备、原材料、工作流程方法等方面内容的综合控制。
过程是现场管理的核心。为了实现现场管理的目标，企业需要在战略的指引下，系统地策划现场管理过程设计的各项活动。
企业选拔优秀人才，往往急于使用，以至于不能将这些人才培养成为专家。如果采用这种传统的用人方式来实施六西格玛项目，很难取得成功。
学习六西格玛首先要掌握两个概念：西格玛、西格玛水平。很多人容易混淆西格玛与西格玛水平，两者有很大不同。下面我们就来看看西格玛与西格玛水平的定义与区别。
六西格玛的主要工作内容有两项：让数据说话、减少数据的离散程度。让数据说话是指掌握数据规律、控制数据，从而保证产品质量。那么，离散程度是什么呢？
可靠性是衡量产品质量的一个重要指标，它与系统的生产能力或额定功率一样，是系统的固有属性。一切讲信誉的生产企业，为了提高产品质量争取顾客，都在努力提高产品的可靠性。
FMEA应用时一定要注意使用的时机，它必须在产品/过程的设计和开发完成之前进行和完成。总的来说，在下面的三种情况下需要进行FMEA分析。
企业达到六西格玛生产水平，意味着其每百万个产品的合格率是99.9997%，每百万机会缺陷数是3.4。
六西格玛是用来衡量一个总数里标准误差的统计单位，其含义引申后是指：一般企业产品的质量水平是3~4个西格玛水平，如果企业不断追求品质改进，达到六西格玛的水平，那将近乎完
六西格玛为什么能够成为一种科学的管理方式，其关键因素就是对数据的把握。数据对于六西格玛管理及其重要，我们可以通过三个假设来了解数据的重要性。
解决问题七步法是将进行改善的PDCA过程细分成七个关键的步骤，配合其他用于分析、形成思路的工具，来合理地、有效地解决问题的方法，通常用于质量管理。
5Why分析是一种诊断性技术，被用来识别和说明因果关系链，是质量管理工具的一种。
质量峡谷理论阐述了一条简单通俗却容易被企业忽视的客观规律。企业销售的产品或服务的质量和价格对投资回报率的影响如下图所示。
如今，中国手机市场形成鲜明两大阵营：苹果与三星。三星何以能够后来居上与苹果抢占市场份额，这与三星制造的 质量最优先 经营理念是分不开的。
日本制造的成长历程经历三个阶段：检验阶段、统计过程控制阶段、设计阶段。
