Six Sigma在联想的推进

随机变量
随机试验
在相同条件下,可以重复进行,且每次试验的可能结果不止一个。
不能准确预言每次试验所出现的结果，但可以知道可能出现的全部结果。

连续型随机变量
连续型随机变量
   若随机变量ｘ的所有可能取值为某一区间。
概率确定：
  如果ｘ取某一个值的可能性是预先知道的，如：ｘ取3.11的可能性是30％等。

不同对应不同的不良品率
2 :产品和/或服务的69.146%满足客户的需求（即每百万个中有 308,538次品）
3  :产品和/或服务的99.76%满足客户的需求…但每百万中仍有 66，807个次品）.
6  :99.99966% – 作为商业所能达到的极值接近零缺陷（每百万（如产品、服务或交易）中仅有3.4个次品).

理想与实际存在差异
CP与CPK
      Cp与Cpk 叫作过程能力指数，图中的USL 与LSL为规格的上下限。当ＵＳＬ与ＬＳＬ为X 正负6σ且Ｘ＝（USL-LSL）/2时，Cp与Cpk＝２。这也就是我们上面提到的情况，既６sigma水平,既不良PPＢ=2.但实际上，Cp=2 是可以做到的，而CPK=2是基本上做不到的，因而人们普遍采用Cp-0.5=Cpk的这一摩托罗拉公司的假设，既把Cp=2 且Cpk=1.5 看作6 Sigma.
不同的标准不同的品质成本