信息系统项目管理师第四版知识摘编：第20章高级项目管理(16)

统计过程控制理论认为，过程的能力是存在波动性的：一种波动是正常的波动，任何组织或个人执行过程的能力都会有一定的波动性，这是正常的；另一种波动是异常的波动，可能有特殊成因造成了能力的异常波动，这是异常情况，需要识别并管理。统计过程控制的方法可以了解某些隐含的特征。运用合理的抽样方法就可以选择合适的调研样本进行研究，通过样本的分析结果来推断总体的过程状况。
统计过程控制使用的控制图基于正态分布的原理。如果过程的数据服从正态分布，那么将有约69%的数据点会落在均值土1个标准差(Sigma)的范围之内；将有约95%的数据点会落在均值士2个标准差(2Sigma)的范围之内；将有约99.73%的数据点会落在均值土3个标准差(3Sigma)的范围之内。一般小于5%的概率称为小概率事件。在生产过程中，一旦出现小概率事件，意味着过程出现了异常情况。
统计过程控制的原理对量化管理提出了非常有效的理论基础，指导了各个行业的生产、制造、研发在量化管理的转型和实践工作。基于数据统计分析的量化管理行为可分为3个层面：
(1)描述和分析组织或项目的特征(现状、结构、因素之间的关系等)。
(2)分析组织或项目的运行规律与发展趋势(动态数据)。
(3)对组织或项目的未来状态进行预测(建立预测模型)。
3量化管理应用
在项目管理过程中对量化管理的应用正日趋完善，在统计过程控制原理的基础上，行业经过发展和完善形成的牧为典型的理论有六西格玛管理体系和CMMI模型。
1)六西格玛(Six Sigma)
六西格玛是一种改善组织质量流程管理的技术，强调“零缺陷"的预防控制和过程控制，带动组织质量大幅提升，同时降低生产和交付成本的方法。一个组织要想达到六西格玛标准，那么按照正态分布特征，它的出错率不能超过0.00034%。
六西格玛的实施模式是对需要改进的流程进行区分，找到最有潜力的改进机会，优先对需要改进的流程实施改进，以此提高改进效率。如果不确定改进优先级，组织会多方面出手，就可能分散有限的改进资源和精力，影响六西格玛管理的实施效果。六西格玛认为业务流程改进遵循5步循环改进法，即DMAIC模式：
(1)定义(Define)。识别需要改进的产品或过程，确定改进项目所需的资源。
(2)度量(Measure)。定义缺陷，收集产品或过程的表现作为工作基准，建立改进目标。