六西格玛（6σ）是一种企业营运的改善策略，简单地讲，指的是一个组织的管理策略，而六西格玛的目的在于利用各种质量管理工具、统计与管理科学的方法论，来有效的辨识与移除流程中潜在的错误或者不良品，并将产品制造与管理流程的变异（Variability）降至最小，以帮助企业追求产品质量的稳定与不断的改善。
六西格玛包括了诸多管理前沿、质量大师的理论成果，是一种可以严格、集中和有效地改进企业流程的原则与技术。六西格玛以"零缺陷”的完美商业追求，带动质量成本的大幅度降低，从而实现业绩的显着提高与企业竞争力的改大突破。
六西格玛管理方法是由上而下由企业最高管理者领导并驱动的过程创新方法，它由定义、测量、分析、改善与控制（DMAIC）5个阶段组成。
六西格玛管理方法是由定义、测量、分析、改善与控制（DMAIC）5个阶段组成。
六西格玛管理6个最常用的工具
六西格玛质量管理依赖于六西格玛眾多的质量工具，离开了质量工具的六西格玛质量管理就变得空有其表。下面对几类最常用的质量工具作一些简单的介绍。
1. 描述性统计工具
描述性统计工具主要是对样本的数据统计特征展开分析，包含样平均值、中位数、众数、方差、极差、标准差和斜扭性、偏度、峰度等特征量展开分析，并给出样本的统计条形图，进行概率分布拟合等。六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同的概率分布，例如：正态分布、二项分布等。
2. 相关性和回归分析工具
相关性和回归分析工具主要是研究一个变量Y与其它若干变量X之间相关关系的一种数学工具，它是在一组实验或观测数据的基础上。找寻被随机性掩盖了的变量之间的依存关系。
粗略地讲，可以看作用一种确定的函数关系去类似替代比较复杂的相关关系，这个函数被称作重归函数，在实际问题中被称作经验公式。
回归分析所研究的主要问题就是如何利用变量X，Y的观察值(样本)，对重归函数进行统计推断，包含对它进行估计及检测与它相关的假设等。
3. 假设检验
假设检验（hypothesis testing）是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。在六西格玛项目过程中，我们可以通过假设检验，来知道不同的原因（X）是否和結果（Y）有所关联。
一张包含零假设与备择假设两个曲线的示意图，两正态分布有不同的期望值与相同的方差。
六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同程度的假设检验包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。
4. 测量系统分析工具（MSA）
对检测系统的几个特点(准确性、重复性、再现性和稳定性、线性、分辨率)展开分析，以此来确认总偏差、检测系统中测量人员偏差和测量仪器误差的大小，并对检测系统的实用性作出判断。
5. 统计过程控制工具（SPC）
统计过程控制（Statistical Process Control）是通过控制图发现异常，通过过程管理与确诊理论(SPCD)找到异常的原因并予以排除。
常用的休哈特控制图有均值一极差(x-R)控制图，均值一标准差(x-S)控制图，中位数一极差(x-R)控制图，单值一挪动极差(x-Rs)控制图和不合格品率(P)控制图，不合格品数(Pn)控制图，缺陷数(C)控制图，单位缺陷数(u)控制图等。
SPC方法是维持生产线平稳，降低质量波动的有效工具。
6. 实验设计（DOE）
实验设计，又称试验设计或设计试验，是数理统计学的一个分支，科学探究的一部份，涉及“用何方法可更好的设计一个实验”，属于方法论的范畴。
因为任何实验都会受到外来环境影响，如何设计实验，使外来环境的变化能够对实验造成最小的影响，就是实验规划的目的。实验设计法广泛用于自然科学、社会科学、医学等各学科的实验设计里。
六西格玛绿带和黑带学生通常要学习不同程度的实验设计方法，利用不同的方法找出最优化的模型来改善现有的制程。
