再談6Sigma在CMMI中的應用點

CMMI的二級和三級不一定要用到6Sigma，CMMI本身的IDEAL方法論模型也是很完善的。不管是DMAIC還是IDEAL都是基於PDCA迴圈的持續改進方法論。CMMI四級和五級強調了需要具備統計學的思維和資料量化管理，不管你提不提6Sigma，你都必須要用到相關的統計學理論和相關工具。這些理論，工具和技術通過6Sigma的DMAIC方法論系統的整合在一起了，需要系統理解和共同使用來達到目標。

仔細讀CMMI四，五級的各個PA，應該就能夠發現具體的一些結合點：

1.四級強調了企業的業務目標來驅動專案過程效能和質量目標，這裡可以通過QFD逐層分解，業務目標->質量目標->過程->子過程->過程度量項，最終要達到目的是通過控制子過程的穩定來預測業務目標的實現。

2.L4建立組織級的PPB過程效能基線的時候需要用到正態檢驗，AVONA方差分析，假設檢驗，相關性分析，SPC統計過程控制相關內容。

3.L4的PPM過程效能模型需要用到迴歸分析，多元迴歸，相關性分析等內容。

4.L4的QPM量化專案管理過程域需要用到SPC統計過程控制，控制圖，過程能力相關內容。

5.FMEA不一定僅僅在高成熟度等級引入，可以在三級風險管理中即引入，在L5的OID中更加強調通過FMEA去降低和消除風險。

6.L5的OID和CAR是強調進一步在過程穩定基礎上，尋找一般原因以縮小上下規格限。OID和CAR都強調了6Sigma的DMAIC方法的系統化使用。從VOC,CTQ和Y識別，度量體系建立和度量資料收集，影響Y的X因子分析Y=f(x1,x2,x3,...)，制定對X改進計劃等。這裡還強調了對改進目標要量化，要通過PPM模型清楚的知道Y要改進20%的話，究竟改進哪些X，每個X改進多少。因此在CMMI還強調了what-if分析和蒙特卡洛模型技術的使用。

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