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六西格玛是一个针对现有过程，以数理模型为事实基础，通过特定的逻辑框架，进行过程改善，减少变异带来的不良影响的方法。六西格玛方法拥有自己独特的工具集和推行阶段划分，在企业内长期推行的过程中已经形成了较为成熟的方法论。
六西格玛在数学上代表百万分之三点四的缺陷率，即平均下来，每生产100万个产品仅存在3.4个缺陷产品。事实上，六西格玛并不是一个确定数，它代表的是人们追求“零缺陷”的一种愿望。企业应用六西格玛方法不仅可以极大地提升产品质量的稳定性，而且可以解决各类棘手问题。
简言之，六西格玛的主要研究对象是系统过程中的变异，即系统变异。在自然过程中，波动始终存在。这些波动导致产品或过程的输出变得不稳定，甚至不可接受。而六西格玛则是通过对系统变异的研究，找到关键的变异因子，加以控制，使过程变得稳定，减少出现不可接受的输出结果的可能性。企业不希望系统过程中存在变异，但存在变异是一种客观存在的自然规律，不随企业的意志而改变。在自然界中，当样本足够多时，产品特征值或各类参数都服从正态分布，其特点就是该特征值或参数会随着其重复发生的次数增加而出现随机波动的现象。产品特征值的自然分布特性如图1-1所示，图中堆点的高度代表着特征值出现频次的高低（同一产品或过程的特征值在持续交付过程中出现不同的测量值，这是由系统波动导致的变导），曲线代表堆点数据的拟合正态分布曲线。
六西格玛虽然诞生于偶然，却是偶然中的必然。对各种生活现象进行数字化研究几乎伴随着整个人类发展史。在六西格玛方法确立之前的很多年，人们就已经在应用统计领域有了卓越的成果。大量卓越的统计学家的涌现，为人们的统计应用和六西格玛的发展打下了坚实基础。
六西格玛的诞生可以追溯到20世纪80年代。当时，摩托罗拉的比尔·史密斯在“无意间”发现了产品质量特性与数理统计之间的关系，并且提出了与之对应的一个改善产品加工过程、改善产品质量的方法论，这就是六西格玛的雏形。之所以说“无意间”，是因为他并不是第一个注意到这种关系的人，而六西格玛工具集中的很多工具在此之前就已经诞生，但摩托罗拉对六西格玛发展的贡献不容忽视。经过长达10年的发展和演化，六西格玛逐渐开始崭露头角。
图1-1 产品特征值的自然分布特性
在获得北美质量大奖——马尔科姆·波多里奇奖之后，六西格玛声名鹊起，在20世纪90年代初被导入通用电气成为其核心改善方法论。在实行六西格玛若干年之后，通用电气成效卓越。有数据显示，在通用电气导入六西格玛方法的前5年里，累计节省成本20亿美元。如此辉煌的战绩让六西格玛几乎在一夜之间传遍了全世界。
经过30年的发展和演化，六西格玛这个年轻而富有活力的方法论已经普遍被全球各大企业所接受。尤其是在经历了几次金融危机之后，六西格玛改善和成本优化为企业带来了巨大收益。目前几乎所有的大型企业和部分中小型企业都开始实施或部分实施六西格玛方法。