「六标准差」实为科学性之问题解决法之一，因其采行标准化之推导过程，且可进行统计验证，加之以整体之「财务效应」做为成果之稽核依据，因此在「摩托罗拉」(Motorola) 以及奇异 (GE) 两大企业所采行并着有成果後，渐次成为国内丶外企业推行科学式之问题解决方法，并广受喜好。

「六标准差」之主要精神，系将管理之现场「经验」与可验证之「实证」统计方法合而为一，交互运用以解决产业所面临之各式问题。
其所依据之主要步骤计有DMAIC等五项，简要说明如下：

1. 定义 (Define)：选择并确定需要处理的「问题」，并同时进行处理前述问题之成本效益分析
2. 量测 (Measure)：将问题转化为可以衡量之「数据」模式，并同时搜集前项数据以衡量问题之现状如何
3. 分析 (Analysis)：分析前述数据，并据以判断影响品质输出之「主要因素」为何
4. 改善 (Improve)：「改善」前述影响品质之主要因素，并确认定义之问题经过改善之手法，可以有效解决
5. 控制 (Control)：将改善之手法及流程予以「固定」，并将之书面化移交与实际之流程负责人

简言之，亦即将问题以 y = f (x1, x2, x3,…, xn) 之形式予以表达，其中 y 即是所定义之问题，而 x1, x2, x3,…, xn 则是实际影响 y 的因素。再探求问题根源以及解决问题的同时，需以「观察」丶「衡量」丶「实验」的连续过程，透过观察找出问题 (y)，经过量测确认问题之主因 (x1, x2, x3,…, xn)，并以实验的统计手法，进行验证所发现的成因，再予分析丶改善与控制。整体而言，六标准差解决问题的方法大致可归纳为七大要项，此即：

1. 改善作法系依据 y 与 x 的「因果关系」而得出
2. 在确认问题与改善手法间，「持续进行并确认」问题可透过所使用的方法获得解决
3. 问题需有明确之「操作型定义」，以便改善过程有明确之针对性
4. 问题需尽可能予以「量化」，以便进行衡量与验证
5. 解决问题之分析过程需以「数据导向」
6. 解决问题的想法需尽可能采行「新创」及「过去所不为」之手法，以获取较大之成果
7. 「假设检定」之统计过程需回归实务面进行核实

使用六标准差手法之最终目的，系在於持续改善品质，以达到每百万个产品中，仅可有3.4个不良率之高水平产出，由於生产线之批次作业，几乎不可能一次生产一百万个产品，因此此一良率水准，实已臻於「无任何不良品」(zero-defects) 之境界。透过如下常态之统计分布图，如左右两尾各自延伸六标准，可以明显看见几乎所有产品都含盖在「良品」要求之内，自然瑕疵品之数量便微乎其微，可以少到每百万件中，仅有3.4个不良品了。

六标准差在「定义」与「量测」阶段，主要运用专案负责人过去之既有经验，以判断影响「专案标的物」(y) 的主要因素为何，而进入「分析」丶「改善」丶「控制」阶段，便需以「数据」做为判断影响标的物品质的分析与验证依据。

在「分析」丶「改善」丶「控制」阶段，所搜集到的数据，必需以最接近母体的样本为基准，因此在抽样过程，一定要谨遵「随机」的概念，并且在可接受之成本下，搜集到足够之样本，以便呈现样本间之「变异」特徵。

所搜集之样本，可以取得「算数平均数」(x)，以及标准差 (σ)，事实上所有统计技术均从此两个数字所延伸。所谓标准差，即是「样本至平均数之距离」，随资料散布（离散）的情况，每一个样本也就都有一个到达平均数的距离，此一距离以xσ予以表示。所以1σ指的是该单笔样本，距离平均数有一标准差的距离，而2σ就是离平均数两标准差的距离。依照常态分配的基本逻辑，距离平均数越远(即与多数值不一样），表示该资料越「特别」，也越「诡异」，当该资料离平均数超过3σ时，不论在左尾或右尾（好比考试成绩特别坏，或特别好），一般即将之视为属於不正常的「特别」数值。

在六标准差的观念中，则是希望在平均数的左右的规格上限 (USL) 与规格下限 (LSL)间，将标准差予以缩小，并且左右都区隔出6σ。如此，标准差缩小表示产品的变异减少而同质性增加，良品率也就自然增加，而在规格亦大幅限缩的条件下，容许「特别」或「诡异」（也就是不良品）的机率也就越发微小了。当到达六标准差水准 (6-sigma level) 时，每百万笔产品中，就只能容许3.4个不良品了，而此一数值在实际生产运作下，已然属於「零不良品」 (zero-defects) 境界！当不良品减少，品质成本自然随之下滑，而当企业达到六标准差的水平时，其可能产生的不良品质成本 (COPQ, Cost of Poor Quality) 亦将随之剧降。以下是各标准差水准与不良品质成本的关系表：

以下是各标准差水准丶机率值丶不良品数之关系表：

（前述两表资料来源：James M. Lucas, “The Essential Six Sigma,” Quality Progress, January, 2002）

六标准差之外，另有「六标准差设计」(Design for Six Sigma: DFSS) 观念适用於产品及服务流程之再造。由於六标准差专注於现有流程之「逐步改善」(process improvement)，是以六标准差设计则着眼於流程之「重新设计」(process generation)。此一观念系来自於：「品质系来自於设计」，而非检验或制造！因此，整个六标准差设计的重点，便在於如何重新设计出可以完全满足客户需求的流程，以使各项资源的投入，都能善尽其应有价值，而能产出客户所需求的产品及品质。

品质来自於设计的概念，颠覆了品质来自於检验或制造的观点，而背後的着眼点，无非是降低不良品质成本 (Cost of Poor Quality:COPQ) ，而以预防胜於治疗的实质做为，以强化经营绩效中的财务效应，并进而有效达到公司整体的风险管控。因此，当资源越是投注於预防成本时，後端之检验成本（一般之品保工作）丶内部不良成本（一般之制造责任）丶以及外部失败成本（一般之行销业务及客户服务责任）便可以随之降低，进而使整个品质不良成本为下修，而达到较佳之经营成果，而当预防成本用之於产品或服务流程之研发阶段，公司整体之标准差水平自然亦随之增加，进而期许能达到六标准差之水平（每百万个产出中，仅有3.4个不良)。

由於六标准差设计 (DFSS) 需检讨并重新设计所有产品及服务流程，因此基於不同的观点，理论与实务界遂发展出不同的管理程序，以有别於六标准差的 DMAIC 基本逻辑。归纳 DFSS 各类管理程序，约略有如下论点：

1. DMADV 方法:Define→Measure→Analyze→Design→Verify
2. IDOV 方法:Identify→Design→Optimize→Verify
3. DMADOV 方法:Define→Measure→Analyze→Design→Optimize→Verify
4. DMCDOV 方法:Define→Measure→Characterize→Design→Optimize→Verify
5. DCOV 方法:Define→Characterize→Optimize→Verify
6. DCCDI 方法:Define→Customer→Concept→Design→Implement
7. DMEDI 方法:Define→Measure→Explore→Develop→Implement
8. DMADIC 方法:Define→Measure→Analyze→Design→Implement→Control
9. RCI 方法:Requirement→Concept→Improvement

前述九种方法基本上大同小异，且与 DMAIC 作法亦有相当程度之雷同，如果简单归类，亦即 DFSS 前半段之工作在决定「应该做哪些事，以设计正确产品与服务」，而後半段之重点则是「当如何作，以将前半段确定的事，予以设计正确」。依据 Evans & Lindsay(2005)的说法，六标准差 DMAIC 的方法论，系於1987 年由摩托罗拉公司的可靠度工程师 Bill Smith 率先提出，而 IDOV 的说法，则起源於 Goh & Xie (1994) 在知名期刊 Total Quality Magazine 中，提出对六标准差方法论的使用限制，至於 DMADV 的论点，则系由 Joseph & Zion (2002) 於 Journal of Change Management 所提出。不论使用何种方法，都必需面「如何有效满足客户需求」（寻找 Critical to Xs: CTX）丶「建构有效流程以符合客户需求」，以及「减少不良品质成本」三个品质议题。

为确保 DFSS 能有成功解决前述三个因素，DFSS 本身的管理流程，便显得极为重要。依据 Brue & Launsby (2003) 的说法，DFSS 的设计流程可以归为五个阶段：

1. 确定实务所面对的问题为何
2. 将前述实务问题转化为统计问题
3. 将统计问题以转换函数 (transfer function) 方式呈现，亦即明确定义 Y = f(x1, x2, x3, … xn) 之关系式
4. 解决统计方案
5. 解决实务方案

前述 Y = f(x1, x2, x3, … xn) 之关系式，就 DFSS 而言，则可以将定义之 X1, X2, X3, … Xn 以实际试作 (physical)丶数学模式(mathematical)丶电脑模拟 (simulation) 等三种方式进行。当然，DFSS 使用的工具众多，诸如：

1. 品质机能展开 (Quality function deployment, QFD)
2. 公理设计 (Axiomatic design)
3. 创新发明 (Theory of Inventive Problems Solving: TRIZ/TIPS)
4. 针对设计 (Design for X)
5. 实验设计 (Design of experiment, DOE)
6. 田口方法 (Taguchi methods)等等

为让整个开发过程更为明确可循，2002年，C2C Solution 公司将 DFSS 的流程规划成十四项要素，因内容简要完整，现将之略作说明如下：

1. 确定专案问题及专案范围 (business case & project plan)
2. 了解客户之各项潜在及实际需求 (understanding customers better than they do (VOC+ MOC))
3. 记录并将客户各项需求，依重要程度排序并随时更新 (document & prioritize the customers’ “needs”)
4. 将需求依据品质机能展开，并将之转化成可执行之内容，以设定日後之产出目标 (develop metrics & set product goals)
5. 将客户之需求转化成工程规格，以便设计及验证 (product function analysis)
6. 设计符合产品规格之失效模式以及分析方式，以确保产品於生命周期内之可能缺失得以有效掌控 (design & process FMEA’s)
7. 以「有无附加价值为标准」以检视现有之设计流程，进而做出必要之简化作业 (applying trimming technique)
8. 邀请同仁参与「脑力激荡法」，进而产出合适之解决方案，以改变现有流程 (25+ strategies for innovation)
9. 运用各种工具评估流程改变之可能效益，并选择最适合之解决方案 (concept selection)
10. 运用生产与设计结合 (Design for Manufacturability: DFM) 之观念，以及田口方法之稳健设计 (robust design) 逻辑，透过品质机能展开方式，以选择最适合的设计规格 (detailed product design)
11. 运用价值分析以检视流程之合理性及必要性，以决定各流程之功能是否需要进行重组丶简化丶合并丶删除等作业 (process function analysis)
12. 运用品质机能展开及田口方法中之稳健设计逻辑，找出可以达成稳健设计的最佳解 (detailed process design)
13. 运用品质管制各项机制，以确定先前所得出之流程与产品最佳解，能持续顺利实行，而不致退回原点 (production control)
14. 运用「持续改善」之作法，进而点滴成金，以满足内丶外部客户之衍生需求，并且去除可能之浪费 (kaizen)

要言之，DFSS专注於系统之重新设计，无法於短期衡量绩效，以避免设计缺点为主，而传统之六标准差，则致力於现有流程之改善，短期即可显现绩效，但仅着眼於现有生产缺失之去除。因此，为求长远之绩效及更高之六标准差水平，从事 DFSS之 训练与要求，已经成为持续追求绩效卓越之公司的领先指标之一。

为有效推动统计品管概念并解决内部流程上之瓶颈，台湾晶技自2004年起开始堆动「六标准差」活动，并透过国内知名之企管顾问公司进行辅导。此活动所针对之各项专案，包含内部之流程管控与外部之供应商管理两大项，举凡研发丶品保丶制程管制丶行政作业等都包含於其内，以期能内丶外兼具，将「数据管理」丶「专注品质」丶「持续改善」之观念，推动於整个供应链之内。

推动之初，公司首先成立「六标准差推动委员会」，并择具备统计品管专业之主管担任此职，同时亦拟具推动计画，将认证之标准与认证之奖励予以具文化。2004年初，先由品保中心及指导之顾问公司偕同负责规划，而後为求公司之资源整合与辅导过程之标准一致，随即转由管理中心主管负责以迄於今。2005年起，并运用已建置之内部资源，自行进行专案之辅导与审核，再委请外部之管理顾问予以认证，以便取得「内部产业技术专精」及「外部审核能力验证」两种方便。

与此同时，并举办票选六标准差推广活动标志，以汇聚同仁心力，齐一目标。经热烈参与及两轮之票选，由采购中心陈贤贞同仁所建议之标志，於十八项获初选资格之申请标志中，获得评审委员一致之青睐而胜出。

获胜之标志包含公司之「企业识别标志」之标准标志，以及本公司石英晶体产品所呈现之「六面」特徵，并内含希腊字母之「σ」(标准差)符号。此外，并以四面圆融之外框，表示所提供之服务过程圆融，结果圆满。

活动推广迄今已然十年有馀，截至2014年止，既有授证之黑带8员，绿带10员，受训学员136员，尔後将持续各项改善专案之活动，以期将解决问题之科学方法（DMAIC）推广至公司每一位成员。

为确保六标准差活动之推动成功，公司除成立「六标准差推动委员会」之外，亦与外部知名之华宇 (Ahead)丶群龙 (IEG)丶 金思(BMGI) 等企管顾问公司合作，分年度丶分阶段进行绿带及黑带之授课与专案辅导。同时，采取稳扎稳打之做为，拟具或修正既有之内部管理办法，将专案负责人之职责与奖励制度予以明订，随後按部就班进行课程训练丶专案各阶段辅导与验收丶以及结案发表等，俾便将六标准差之活动精神与解决问题手法，於每一个阶段做成小结时，陆续扎根於各参与同仁日常做为之内，进而以同侪效应影响其他公司同仁。正式结案时，并郑重邀请公司之总经理丶技术长丶副技术长丶品保中心协理丶黑带主管等，进行正式之报告及评审，并给予建议与进一步之要求。结案之专案并进行财务效应後续追踪，确有具体成效者，由管理中心负责提出签呈提请总经理予以奖励。

溯自2006年起，所有获得内部审核通过之各专项专案，亦同步分享予其他 未参与专案的工程相关之同仁，以期扩大知识领域，强化管制能力，并将六标准差之平台，渐次推及於全公司之内。2007年後，为采行「精准复制」(exact copy) 之概念，亦陆续将六标准差活动推广至大陆之子公司（台晶宁波电子），用以落实「持续改善」丶「数据管理」之期许。 以下即为本公司推展六标准差之步骤及顺序：

2010年规划大要

本年度之六标准差活动之推动，将延伸2009年委由国内知名六标准差辅导公司华宇企管所进行之黑带内训成果，自「专案银行」内择选五至六个现阶段与客户最相关之专案进行改善工作。同时，亦将於三月起，举行五天之绿带训练课程，并於九月初完成前五至六项之专案後，开办以研发同仁为主的DFSS (Design for 6-Sigma) 训练，以期将六标准差之解决问题之手法与精神，内化为公司的基本企业文化之一。

自2005年起，於内部共推动60个改善专案，现将其大要胪列於下：