CMMI和6Sigma的关系

6Sigma在DMAIC各个阶段都推荐了一些工具和方法，一些是SEI裁剪后的各阶段推荐方法和工具:

上次关于在高成熟度等级中如何应用6Sigma我已经有过了描述，主要集中在MA,QPM,OPP,OID和CAR几个重要的过程域。有些过程域是应用到6Sigma的一些方法和工具技术，而CAR和OID则涉及到使用6Sigma的整个DMAIC方法论。在GE的6Sigma方法论中，归纳了可以参考的DMAIC十二步法，具体如下:

D-VOC和项目关键，确定项目计划并组建团队。
M-确定项目的关键质量特性CTQ和Y
M-定义Y的绩效标准
M-验证Y的测量系统(测量系统可信和稳定)
A-了解过程的能力(cp,cpk)
A-定义项目改进的目标
A-确定偏差的来源(头脑风暴等，广泛的x分析)
I-筛选潜在的根源X(关键少数x)
I-发现变量X和Y的关系(DOE实验设计，回归分析)
I-建立输入变量的公差(变量的波动范围，x对y的影响，蒙特卡洛模拟)
C-验证输入变量的测量系统
C-确定改进后的过程能力
C-实施过程控制(SPC统计过程控制，X受控可以得到理想的Y)

将6Sigma的DMAIC阶段和CMMI的过程域初步联系，可以得到如下图:

组织的度量过程也可以和通用实践进行映射。具体和组织度量过程相关的通用实践有:

• GP2.8监督和控制过程
• GP3.2收集改进信息
• GP4.1建立质量目标
• GP4.2稳定子过程的性能
• GP5.1保证持续的过程改进
• GP5.2纠正通用原因引起的问题和偏差

对于6Sigma的工具技术在CMMI各个过程域中的使用场景主要有:

• 因果矩阵和其它基于矩阵的分析法可以使用到DAR过程域。
• RSKM风险管理和TS技术解决方案过程域都可以使用FMEA方法。
• Kaizen Event是精益生产中常用的改善活动，可以应用到VAL,MA,OPP,QPM,CAR,TS等。
• 过程能力分析使用到OPP过程域中。
• SPC统计过程控制应用到QPM过程域中。

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