首先，我们先来看看什么是西格玛。西格玛是一个希腊字母。在数理统计中表示标准差。是用来表征任意一组数据或过程输出结果的离散程度的指标。是一种评估产品和生产过程特性波动大小的参数。
我们所生活的宏观世界中，没有任何两件东西是完全相同的。他们之间存在着差异。我们之所以可以将宏观世界的物种，活动等加以分类，是因为这些物种，活动在具有某种特性的条件下，其特性还存在着可鉴别的差异。例如人作为一个物种，有着严格的生物学定义，你不会把大猩猩认为是人，因为它和人的特性是有严格区别的。你也不会把身高过高或过矮的人，不认为是人，因为他和人的特性一致，只不过在某些特性上有差异。产品和制造产品的生产活动也是同样的道理。没有任何两件同一型号的产品是完全一致的。但是在产品设计的时候，这些特性都有一个给定的目标值。这些特性的实际值与目标值之间的距离，或者叫差异，用统计学的概念来说就是这个族群或产品呢特性分布的标准差。更进一步的，统计学研究表明，宏观世界的所有活动，都呈现处随机状态，也就是满足正态分布的规律。这是我们研究随机过程的基础。
西格玛质量水平是将过程输出的平均值，标准差与质量要求的目标值，规格限联系起来，进行比较。是对过程满足质量要求能力的一种度量。西格玛水平越高，过程满足质量要求的能力就越强；反之，西格玛水平越低，过程满足适量要求的能力就越低。六西格玛质量水平是指在一百万出错机会中不超过3.4个缺陷。
所谓6西格玛水准，是指从平均值到规格限为止，其距离相当于标准偏差的6倍。由于这个质量特性的平均值就是这个特性设计的目标值，规格限也是设计确定的，所以，要提高西格玛水准，就要不断减小西格玛。也就是要不断减小这个特性的波动。
