西格玛计算公式如下：∑（2i+1）表示和式：（2*2+1）+（2*3+1）+（2*4+1）+...+（2*10+1）=222。i=2，式子中的2i+1是数列的通项公式Ai，i是项的序数，i=2表示从数列｛2i+1}的第二项开始计算，顶上的10是运算到的10项截止。
顶上的10是运算到的10项截止。大写Σ用于数学上的总和符号，比如：∑Pi，其中i=1，2，...，T，即为求P1 + P2 + ... + PT的和。小写σ用于统计学上的标准差。西里尔字母的С及拉丁字母的S都是由Sigma演变而成。也指求和，这种写法表示的就是∑j=1+2+3+…+n。
看下面的图表就知道了。是计算出来的。DPU=不合格数/单位数（也就是经过某个控制点的被测物总数）DPMO=DPU*1000000/每个单位出错机会数。简单的说，6西格玛的水平相当于每100万件产品中只出错4件。而且是全系统的水平，不是单个控制点的水平，难度很高。
1、六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母σ的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性： 用“σ”度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。任何一个工作程序或工艺过程都可用几个西格玛表示。
2、六西格玛的含义：西格玛在概率统计学里的含义为“标准偏差”，用σ表示。6σ意为“六倍标准差”，在质量管理上代表着品质合格率达99997%以上，或者可以表示为每百万个产品或操作中失误少于4。但是六西格玛的含义并不简单的指上述统计上的要求，而是一整套系统的理论和实施方法。
3、引言六适马（6适马）是一种管理战略，由当时在摩托罗拉工作的工程师比尔·史密斯于1986年提出。这种策略主要强调设定极高的目标，收集数据，分析结果，通过这些可以减少产品和服务的缺陷。
4、六西格玛也称Six Sigma和6 Sigma，是一种管理策略，主要倾向于品质管理，由摩托罗拉1986年提出。这种策略强调制定极高的目标、收集数据以及分析结果，通过这些来减少产品和服务的缺陷。六西格玛背后的原理就是如果你检测到你的项目中有多少缺陷，你就可以找出如何系统地减少缺陷，使你的项目尽量完美的方法。
为了提高质量，工厂的管理者们发明了“六个西格玛”管理方法。“西格玛”是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。它可以用来衡量一个流程的完美程度，显示每100万次操作中发生多少次失误。“西格玛”的数值越高，失误率就越低。
西格玛“s”是希腊字母，在统计学上用来表示数据的分散程度。对连续可计量的质量特性，可用“s”度量质量特性总体上对目标值偏离程度（见图1所示），6西格玛质量表示质量特性的分散程度只占规格限的一半。对顾客要求高度符合。在以缺陷率计量质量特性时，用“s”度量缺陷率。
分别指的是人（Man）、机器（Machine）、物料（Material）、方法（Method）、环境（Environments）、测量（Measure），简称人、机、料、法、环、测。人员（Man）人员是生产过程中的核心要素，涵盖从基层操作员工到管理层的所有人员。人员的专业技能、工作态度以及质量意识都直接影响产品的质量。
σ质量管理方法6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。6σ管理既着眼于产品、服务质量，又关注过程的改进。
在质量管理中，六要素分别包括以下内容： 人：操作者对质量的认识、技术熟练程度、身体状况等。 机：机器设备、测量仪器的精度和维护保养状况等。 料：材料的成分、物理性能和化学性能等。 法：包括生产工艺、设备选择、操作规程等。 环：主要指测量时采取的方法是否标准、正确。
六西格玛（Six Sigma）是一种改善企业质量流程管理的技术，以“零缺陷”的完美商业追求，带动质量大幅提高、成本大幅度降低，最终实现财务成效的提升与企业竞争力的突破。项目实施 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。
六西格玛是一种管理业务和部门的系统方法。它把顾客放在第一位，它是利用事实和数据来驱动更好地解决问题的方法。六西格玛项目主要有三个领域：a）.提高顾客满意 b）.缩短工作周期 c）.减少缺陷。这些领域的改善通常意味着业务费用的显著节省，留住客户机会的增加，以及建立高层次产品和服务的声誉。
中间有漂移。用百万分之缺陷率（ppm）来表示过程能力，一般可以通过测量缺陷的比率，估算过程的西格玛水平，并以此考察过程满足顾客要求的能力。 当分布中心无漂移时，即样本均值与分布中心重合时，3西格玛水平对应的不合格率为0.27%，即2700ppm；6西格玛水平对应的不合格率为十亿分之二，即0.0024ppm。
六西格玛（Six Sigma，6 Sigma）是一种管理策略，它是由当时在摩托罗拉任职的工程师比尔史密斯（Bill Smith）于1986年提出的。这种策略主要强调制定极高的目标、收集数据以及分析结果，通过这些来减少产品和服务的缺陷。