事實上，當過程績效高于3σ水平時，即使使用的樣本量很大，也很難在過程監控中發現不合格項。此外，鑒于現代制造工藝，鎖定在生產線中的產品被自動監控。由于這一因素，很難控制抽樣和分組規模的概念。換句話說，對于高σ過程的監控，傳統的屬性控制圖已經不能滿足實際需求，需要應用六西格瑪過程能力的概念及其控制技術進行改進。
在處理高σ水平的情況時，最直接的方法就是用變量數據代替屬性數據。雖然這種直接的方法性價比較低，但可行性較低。作為處理屬性數據的可行方法，相關文獻建議在不合格項中找錢，引入合格項累計計數圖對合格項進行全程監控，即監控重點由不合格項轉向合格項。這樣在控制圖中畫出累計數，虛警對應的風險等級標為σ。據此，合格項目累計計數圖對應的控制上限、控制下限和中心線分別如下所示:
以上合格項目累計計數圖對應的控制上限、控制下限、中心線，按幾何分布零件的下標準概率計算。必須注意的是，由于幾何分布具有非常強的偏態特征，在確定控制時限時不能直接套用3σ原則。對于不同的工藝，需要根據工藝要求和調整成本確定相應的σ值。
上圖是六西格瑪流程能力支持的合格項目累計計數圖。如圖所示，根據計數圖進行決策時，最方便的操作方法是，當控制圖中顯示的失控信號低于計數圖中的控制下限時，說明過程中出現了問題。相反，當控制圖中顯示的失控信號高于計數圖中的控制上限時，則表明工藝得到了一定程度的改善。
六西格瑪過程能力改進前，該企業產品合格率為92.00%，而六西格瑪過程能力改進后，產品合格率為98.00%，明顯提高。
天行健咨詢分析討論了六西格瑪過程能力和控制技術的主要問題，分析了六西格瑪的主要概念，闡述和研究了六西格瑪過程能力項目實施中的主要階段，認為:六西格瑪管理是質量管理的最后階段，是質量管理活動的重要環節。它在質量管理活動中起著重要的作用，給企業管理帶來方便，給顧客帶來更多的優質服務。隨著科技的發展，精益技術與六西格瑪技術的結合成為新的發展目標。
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