在6西格瑪管理的度量中，常常用到下面的度量指標，它們是：
FTY (First Time Yield) -首次產出率。是指過程輸出一次達到顧客規范要求的比率。也就是我們常說的一次提交合格率。RTY(Rolled Throughput Yield)-滾動產出率。是構成過程的每個子過程的FTY之乘積。表明由這些子過程構成的大過程的一次提交合格率。RTY=FTY1′FTY2?′?′FTYn式中：FTYi是各子過程的首次產出率，n是子過程的個數。
用FTY或RTY度量過程可以揭示由于不能一次達到顧客要求而造成的報廢和返工返修以及由此而產生的質量、成本和生產周期的損失。這與我們通所采用的產出率的度量方法是不盡相同的。在很多企業中，只要產品沒有報廢，在產出率上就不計損失。因此掩蓋了由于過程輸出沒有一次達到要求而造成的返修成本的增加和生產周期的延誤。舉例來說，某過程由4個生產環節構成(如圖2-1所示)。該過程在步驟2和步驟4之后設有質控點。根據生產計劃部門的安排，投料10件。經過步驟1和步驟2的加工后，在檢驗發現2個不合格品。1件須報廢，另1件經返修處理后可繼續加工，這樣有9件進入了后續的加工過程。這9件產品經過步驟3和步驟4后又有1件報廢，1件返修。整個加工結束后，有8件產品交付顧客。因此，生產計劃部門的統計數據是：產出率=80%。這個統計數據不能表明在這80%中，有一些是經過返修后交付的，這些返修活動增加了生產成本和生產周期。如果我們用RTY來度量的話，可以看出，步驟1和步驟2的FTY1為8/10=80%，步驟3和步驟4的FTY2為7/9=78%。如果投料100件的話，經過步驟1和步驟2，第一次就達到要求的是100′80%=80件，這些一次就達是要求的合格品經過步驟3和步驟4后，一次就能達到要求的將是80件′78%=62件。也就是100′80%′78%=100′62.4%=62.4件，而80%′78%=62.4%正是我們說的FTY1′FTY2=RTY。就這個例子來說，只有62%左右的產品(6件)是一次就達到加工要求的，而38%左右的產品需經返修或報廢處理。
FTY=99%是不是足夠好?在很多人看來，這已經足夠好了。FTY達到3.4ppm不過是種“理想”狀態，實際上并不需要如此低的缺陷比率。但是，如果我們用RTY來度量的話，可以發現越是步驟多、越是技術含量高的過程，對FTY的要求就越高。從下表中可以看出，如果每個子過程的FTY都為99%，那么由50個子過程構成的大過程的RTY只有60.5%，也就是說將有40%的過程輸出需經返工或報廢處理。也許，經過返修處理后，過程的輸出可以100%地交付顧客，用我們傳統的產出率的統計方法，這個過程的產出率是100%。但事實上，這個過程中存在著質量、成本和周期的巨大損失。而這些損失是競爭力的損失。
我們還可以用下面一些度量指標衡量過程滿足顧客要求的能力：
DPU (Defect Per Unit) -單位缺陷數。是過程的“缺陷”數量與過程輸出的“單位”數量比。平均每個單位上有多少缺陷。計算式為：DPU=缺陷總數/單位總數
DPO (Defect Per Opportunity) -單位機會缺陷數。是過程輸出的“缺陷”的數量與過程輸出的“缺陷機會數”之比。計算式為：DPO=缺陷總數/缺陷機會總數
DPMO (Defect Per Million Opportunity) -百萬缺陷機會缺陷數。是過程輸出的“缺陷”的數量與過程輸出的“缺陷機會數”之比乘以100000。計算式為：DPMO=DPO′1000000
假如一位顧客通過電話訂購了4個汽車備件，希望5天內交付。那么，對交付過程來說，關鍵的顧客要求CTQ是及時交付訂貨，顧客要求的規范限USL是從接電話之日起5個工作日內，過程的缺陷是備件超過5天發出。對這次電話訂貨來說，有4個缺陷機會，因為每一個備件都可能延遲發出。如果該電話銷售部門6個月內共收到電話訂貨20個，每個訂貨4件，其中未能準時發貨的5件。那么，該過程的：
DPU=5/20=0.25—表示平均每次訂貨中有0.25件產品不能準時發出
DPO=5/(20′4)=0.0625 —表示不能準時發貨的產品占發出的所有產品的6.25%
DPMO=0.0625′1000000=62500 —表示如果發出1000000個產品的話，將有62500個產品不能準時發出。
對很多產品或服務過程來說，滿足顧客要求的特性不止一個，引起不合格的缺陷不止一處。采用DPU或DPMO可以更準確地度量過程滿足顧客要求的能力，給我們更多關于過程缺陷的信息。
如果度量條件允許的話，應盡量使用連續型數據并根據這些測量數據與顧客要求目標值的偏離程度作為過程滿足顧客要求的能力的度量指標：
通過對過程輸出的準確測量，可以獲得連續型的測量數據。根據這些數據，可以計算出過程輸出的平均值和標準差，用這兩個參數可以計算過程的西格瑪水平，表示過程滿足顧客要求目標值的能力。計算公式是：
注：式中min表示取Zpu和Zpl兩者中小的。
比如：某顧客對某產品的性能十分關注，要求該性能為Y=10±0.01。供應商A提供的10個產品的測量數據為：10.009、10.005、9.992、9.999、10.008、10.007、9.997、9.999、10.009、9.995。供應商B提供的10個產品的測量數據為：10.002、10.003、9.998、9.999、10.001、10.003、9.999、9.999、10.002、9.998。那么，誰更能滿足顧客要求呢?根據這些數據，我們可以分別計算出它們的平均值和標準差。供應商A的平均值為10.002，標準差為0.00632。供應商B的平均值為10.0003，標準差為0.00211。將這些數據以及顧客要求代入上面的Z計算公式，可得供應商A的西格瑪水平為1.27，供應商B的西格瑪水平為4.60。也就是說，供應商B的產品更接近于顧客要求的目標值(此例中，顧客要求的目標值為10)，因此供應商B滿足顧客要求的能力遠高于供應商A。
又比如：某顧客采取無倉儲管理(JIT)，要求供應商A提供產品的交付期為下定單后第30天，早于30天的話，供應商A自己負責保管，每天需付額外保管費，但最多可保管7天。下面是供應商A的10批產品交付時間的統計數據：29、27、25、24、29、26、23、25、30、24(天)。那么，該供應商交付過程的西格瑪水平是多少呢?根據交付時間的統計數據，
我們可以計算出該過程的平均值等于26.2，標準差S=2.44。該過程的規范限LSL=23。將這些數據代入公式，可得Z=(26.2-23)/2.44=1.37。也就是說該過程的西格瑪水平僅為1.37。觀察這些交付時間的統計數據，雖然沒有早于23天或遲于30天的。但是，因為它們相對于顧客要求的目標值來說比較分散，因此過程的西格瑪水平并不高。西格瑪水平低意味著過程滿足顧客要求的能力低，意味著質量、成本和周期的損失。
上面我們介紹了用于業績度量的三大類指標：基于合格/不合格(計數型數據)的FTY/RTY度量指標;基于缺陷數據(計點型數據)的DPU/DPMO度量指標;基于平均值/標準差(連續型數據)的Z(西格瑪水平)。它們基本覆蓋了對產品、服務、商務、管理等所有類型過程的度量。為了將這三類度量指標統一起來，在6西格瑪管理中常常將FTY/RTY，或DPU/DPMO折算為近似的Z(西格瑪水平)。在折算過程中采用了將FTY/RTY或DPU/DPMO轉換為標準正態分布中對應的概率，并根據概率分布找出對應的Z(如圖2所示)。6西格瑪管理中常用的Z換算表如表2所示。
讓我們以下面的例子來說明過程的度量與西格瑪水平的計算。某企業在召開中層干部會議時提出了2條要求： (1)不缺席、不遲到;(2)會議期間關閉手機、BP機。在最近召開的一次中層干部會上，應到會40人，缺席2人，遲到2人;與會者中有30人有手機或BP機，有2人的手機或BP機沒有關閉。那么，這次會議達到與會要求的西格瑪水平怎樣呢?我們先來確定什么是缺陷：如果有1個人缺席或遲到，就出現1個缺陷;如果發現有1個人沒有關閉手機或BP機也記為1個缺陷。對本次會議來說，共出現了6個缺陷。那么，對達到會議要求來說，本此會議一共有70個缺陷機會(對到會來說有40個缺陷機會，對關閉通訊設備來說有30個缺陷機會)。因此，DPMO=(6/70)1000000=85714ppm。查西格瑪水平換算表，可得Z=1.35西格瑪。也就是說，本此會議滿足要求的水平僅為1.35西格瑪。它對要求的滿足程度，不如一個Z=4的生產過程或Z=3的服務過程。
對不同的過程、不同的顧客和不同的要求，我們都可以將顧客或過程要求量化，并用不同的度量指標評價我們的業績與要求之間的差異，以及我們滿足要求的能力。但是，不論使用什么樣的度量指標，我們都可以將其轉換為西格瑪水平。這樣，我們就可以在同一平臺上將不同的過程進行對比。比如，一個生產過程達到了5西格瑪水平，而一個服務過程僅為2.5西格瑪，我們可以說在滿足顧客要求方面，這個生產過程要好于服務過程。該服務過程應該努力改善，以便在滿足顧客要求方面到那個生產過程的水平。又比如，我們與競爭對手在向顧客提供產品或服務中采用了不同的方法，我們在評價滿足顧客要求方面采用了不同的測量系統和測量指標。但將這些指標轉換為Z后，我們發現競爭對手已達到4.5西格瑪，而我們僅為3.2。因此我們必須努力改進，否則在滿足顧客要求方面的較大差異將導致競爭的失敗。
我們不重視我們不度量的東西，我們對不度量的東西不能有所作為。我們需要用用顧客滿意的方式，用提高競爭力和追求卓越的方法度量我們的產品、服務、商務、管理，為提高競爭力揭示出廣泛的業績改進空間。
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