-----适用性分析（合适的才是最好的）
六西格玛是一个质量改进，是摩托罗拉在20世纪80年代首创的，在过去的20年里，这种方法得到了很多的认可，作为业界广泛应用，并被质量专家、管理专家奉为圭臬，在制造行业得到广泛应用和推广，并被认为是质量改进并降低成本的最佳途径之一。在制造行业，六西格玛成为一些新进企业的基因和精神，六西格玛的客户包括一长串的行之有效的制造商如通用汽车、福特汽车公司、通用电气、霍尼韦尔等等。
在“只要有流程的地方，就可以应用六西格玛管理”的理念下，六西格玛被服务业引进、实践并推广，被视为优秀质量管理标杆并以此吸引客户兴趣，因此，服务业六西格玛便应运而生。
服务行业的目标与制造行业类似，希望以低成本实现按时保质交付，那么六西格玛在服务行业的目标定义也是围绕质量和效率两方面来实现改善及优化成本。但在实际推行过程中，必须认识到制造业产品的一致性和服务业的差异性，需要充分考虑到服务行业以人员为主体强调软技能的特点，以及由此导致的传统六西格玛方法论的改进和改善需求。
制造行业的生产工序、工艺标准化程度高，对于一个产品来讲，生产过程、步骤是一致的，差别在于执行步骤的人、设备、环境、材料等，测量对象定义清晰并且没有歧义。而服务行业测量对象则要复杂得多，比如同是录入一个订单，可能有一个订单只有1行而另一个订单100行，这种情况下，将订单作为测量对象还是将订单行作为测量对象呢？而一个订单行又有可能有多个交付行。同样，同一个流程，可能会因为业务背景、客户需求、渠道、价格等等情况不一样，而导致测量对象和结果差异性很大。这就决定了软件服务行业的效率测量在测量对象、方法、值方面与制造行业有很大差别。而且，服务业的效率因人员个体的不同，测量结果区别非常大，以至于不需要以六西格玛这样的专业的方法而仅仅是日常管理统计，就能很明显发现差异。
下图是一个示例，抽样的15个员工在某月所处理的案例中，有多少案例是在预定义的区间内，同样，对于平均处理时间、按员工的客户满意度等等，我们都可以从日常管理报表中获得；而通过与员工沟通以及观察一些日常处理的案例，我们就可以了解到员工的缺陷和改进点，事实上，我们可能并不需要那么多数据就可以完全了解原因并设计改进方法。
服务行业以人为主体，且服务在软技能上要求很高，能够正确、及时完成工作是基础，更重要的是软技能的培养与提高。而软技能的整体提高无非是通过（1）招聘合格的员工，或者是增加额外员工（2）更多时间培养和培训。而我们在执行改善时，员工基本都是已经到位，而优胜劣汰是一个长效但缓慢的机制，培养和培训也是同样。所以对改善项目成员及改善对象来讲，需要一个长期且耐心的过程。
以上服务行业测量（Define）对象定义和测量差异性、改进方法（Improve）的有限性和长期性，影响六西格玛项目在服务行业的接受程度和实行效果。更多的服务业案例显示，服务业的改善其实可以归集为一个简单的模型：
并且，大部分情况下的问题的发现和分析应该控制在两周至一个月内，以便有更多的时间用于改善。
当然，在这个结论上，质量专家与流程经理有着不同的看法，让我们听听来自一线管理人员的反馈：
某国际知名电脑（打印机）品牌售后服务资深总监：
出于成本考虑，最近我们将中国区的客户投诉服务外包给一家知名的印度外包公司中国分公司，在最初的5个月内，我们面临着服务质量严重下降、相继发生了客户投诉到工商媒体的案例，还有来自渠道、合作伙伴的投诉…. 我们知道原因 （1）因为我们的外包合作伙伴新招聘的员工缺乏经验，对业务不熟悉 （2）新员工在软技能上表现欠佳。我们与合作伙伴一起，对员工进行了梳理、对员工的软技能、对业务的熟悉程度等进行了评估，进一步加强培训、案例分享、角色扮演、质量监控、实现导师制度，并对严重不适合的员工进行调岗。5个月后的，我们的各项指标就已经超过原来团队。为了体现我们对这个项目的重视，我们还是邀请了质量管理团队黑带大师，将我们的项目过程按照六西格玛的要求文档化，但事实上他们并没有做什么。
某外包服务机构一线经理：
… 我们所有的项目都与客户签订指标，比如正确率必须达到99.9%，及时响应率必须达到99%等… 在项目运行过程中可能发生异常，一般来说我们都能通过日常数据、头脑风暴、鱼骨图等发现原因并采取对应措施。六西格玛项目对我们来说太复杂，需要大量数据和相当长时间，而且很多数据只能通过人工获取，严重影响队员工作…
我们搬出亚伯拉罕.马斯洛的不朽名句：“当你拥有的唯一工具是锤子时，每一个问题看起来都像是钉子。”当六西格玛是你的唯一工具，尤其是你已经是一个绿带甚至黑带时，你不这样思维是有些难度的—使用任何其他的工具都将把你带到与别人相同的起点上。其次，还有这样一种情形：“我们就说我们在做六西格玛吧，这样听起来不错—虽然我们真正在做的不过是一般的分析，只是在套用六西格玛模板而已。”因为各级老板都很欣赏和享受这样“专业”的过程，以致没有人敢对它说“不”。
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