西格玛计算公式
Σˆ = r/d2
在解释这两个术语之前，先说说正态分布。正态分布(Normal Distribution)概念最早是由法国数学家棣莫弗De Moivre和拉普拉斯Laplace在1733年首次提出，但由于高斯在研究最小二乘法时将正态分布和统计误差结合在一起使用，1809年发表了最小二乘法后，该理论被广泛使用。于是，正态分布也被称为高斯分布(GaussDistribution)。
扩展
6个西格玛=3.4失误/百万机会-意味着卓越的管理，强大的竞争力和忠诚的客户。
5个西格玛=230失误/百万机会－优秀的管理、很强的竞争力和比较忠诚的客户。
4个西格玛=6,210失误/百万机会－意味着较好的管理和运营能力，满意的客户。
3个西格玛=66,800失误/百万机会－意味着平平常常的管理，缺乏竞争力。
补充
六西格玛包括两个过程：六西格玛DMAIC和六西格玛DMADV，它们是整个过程中两个主要的步骤。六西格玛DMAIC是对当前低于六西格玛规格的项目进行定义、度量、分析、改善以及控制的过程。
六西格玛 DMADV则是对试图达到六西格玛（6 Sigma）质量的新产品或项目进行定义、度量、分析、设计和验证的过程。所有的六西格玛项目是由六西格玛绿带或六西格玛黑带执行的，然后由摩托罗拉创建的六西格玛黑带大师监督。
假如你要做一款产品，长度标准是2厘米，上限（USL）是2.5厘米，下限（LSL）是1.5厘米。你现在做了3个产品出来，长度分别是1.6厘米、1.9厘米，2.2厘米。CPK计算过程如下：均值（mean）：（1.6+1.9+2.2）/3=1.9方差：｛（1.6-1.9）*（1.6-1.9）+（1.9-1.9）*（1.9-1.9）+（2.2-1.9）*（2.2-1.9）｝/2=（0.09+0+0.09）/2=0.09标准差（δ）：方差的平方根，=0.3CP=（USL-LSL）/6δ=（2.5-1.5）/（6*0.3）=0.55556CPKU=（USL-mean）/3δ=（2.5-1.9）/（3*0.3）=0.66667CPKL=（mean-LSL）/3δ=（1.9-1.5）/（3*0.3）=0.44444CPK等于CPKU和CPKL之间较小的那一个，也就是0.44444说的有点哆嗦，但应该就算是一点基础都没有的人也能看懂了。标准差
