案例1
一个半导体簿膜设备制造商在"6Sigma"实施前的状况是：由于设计研发周期过长，该公司总是不能及时将产品推入市场，而且由于故障率太高，导致售后服务和维修成本过高。售后服务和维修成本包括：（1）顾客报怨、投诉和保修成本；（2）客户维修成本；（3）延迟发货和停产损失。该公司一台设备的平均单价是US＄7500K。
该公司希望通过"6Sigma"的改进运作，能使公司赶上其竞争对手，如Toshiba，Actel，Applied，Material等公司。
该公司的"6Sigma"运作是从建立"6Sigma"团队开始的。核心团队由研发工程、应用工程及可靠性工程组成，其它部门（如市场、制造、财务、质量等）负责支持与协助。
公司的总裁直接领导一个"6Sigma"负责人，该"6Sigma"负责人是由公司的副总裁担任。在"6Sigma"负责人之下，是"6Sigma"黑带委员会（包括MBB黑带师、研发总监、技术总监）、"6Sigma"财务委员会、研发系统1#、研发系统2#、研发系统3#和两个黑带项目团队。
该公司"6Sigma"的推进步骤如下：由管理高层确定"6Sigma"的开展计划和管理结构，选定KPI，然后进行管理高层的培训和"6Sigma"BB培训。在培训过程中，BB黑带项目也要同时选定和实施，最后是项目的审核。
选定的KPI是：（1）研发周期缩短2个月；（2）生产过渡期合格率由65%提高到80%；（3）减少客户报怨和维修率80%；（4）预计财务回报：通过降低研发周期可创造3.5亿美元（US＄350KK）；通过提高合格率可创造2亿美元（US＄200KK）；通过降低维修成本可节约4亿美元（US＄400KK）。.
改进策略是：通过减少设计更改的次数来降低研发周期；通过控制360项输出指针来提高生产过渡期的合格率。
"6Sigma"运作中建立了一个新的产品研发策略程序，其中加入了"6Sigma"的改善策略，采用了QFD和DOE等"6Sigma"工具，找到并很好控制了研发和生产过程中的关键因素。这些因素的优化值由RSM确定。
实施"6Sigma"后，KPI的结果如下：研发周期降低了9个星期（目标是2个月）因而创造了3.1亿美元（US＄310KK）（目标是3.5亿美元US＄350KK）；生产过渡期合格率提高到85%（目标是80%），因而创造2.4亿美元US＄240KK目标是2亿美元US＄200KK；减少客户报怨67%（目标是80%），因而节省2.8亿美元US＄280KK目标是4亿美元US＄400KK。
案例2
一个生产计算机的大型跨国公司，在实施"6Sigma"前的状况如下：一个有500名员工的事业部，其产品的不可靠度为5600PPM，由于客户投诉和产品回收造成的经济损失是每年125万美元。并且许多主要客户（如Compag, Logitech, Microsoft, Philips等）由于改变了对该公司的印象和评价而取消了订单。
由于公司面临倒闭的危险，他们必须马上改进。他们在公司中引入了"6Sigma"。首先建立了"6Sigma"团队。公司的副总裁被指定为"6Sigma"负责人，他领导着8个黑带（BB）和4个"6Sigma"项目团队。
"6Sigma"的实施过程也是：首先由管理高层确定"6Sigma"的实施计划和KPI，然后进行管理高层的"6Sigma"培训和黑带培训。在黑带的培训过程中，黑带项目也同时选定并实施，最后是"6Sigma"项目的审查。
选定的KPI是：客户报怨率，可靠度。公司希望通过减少客户报怨90%来节省250万美元（US＄2.5KK）；不可靠度从5600PPM降到500PPM；通过减少检测站（设备和人员），节省400万美元（US＄400KK）；通过缩短设计周期创造250万美元（US＄2.5KK）；A故障率从4.4%降低到0.5%，B故障率从3.3降低到0.5%，C故障率从1.0%降到0.1%，增加客户定单2500万个/月。
"6Sigma"实施中，建立了一个系统化的解决程序。包括确定响应变量，Process Mapping, C&E,GR&R,DOE,SPC等工具的使用。
"6Sigma"实施后，KPI的结果如下：通过降低客户报怨99%（目标是90%）节省250万美元（US＄2.5KK）不可靠度降到10PPm目标是500PPm；通过减少检测站67%（目标是80%）节省650万美元（US＄6.5KK）；通过将研发周期减少14周（目标是10周）而获利410万美元（目标是250万美元）；A故障率降低到0.21%目标是0.5%；B故障率降低到0.05%目标是0.5%；C故障率降为0（目标是0.1%）；增加客户订单4200万个/月（目标是2500万个/月）。
案例3
项目名称：减少工艺过程的故障率
项目小组：黑带 2人
事业部经理 1人
项目负责人 1人
组员 5人
时间：3个月
改进前状况：由于工艺过程的故障率高达3056PPM，故障本身和维修这些故障给公司造成巨大经济损失。这些故障造成的经济损失高达779,752美元/年。
项目实施：此项目是通过Pareto分析后确定的。在Pareto图一共列出15个问题需解决，此项目要解决的问题列第5位。第1位到第4位的问题已选为其它的"6Sigma"项目。
通过Pareto，Process Maping, XY Matrix, PFMEA,分析后，从6个子过程中确定2个关键子过程；从20个潜在因素中，确定3个关键因子。过程能力分析显示，该工艺过程只有4.2σ的水平。GR&R分析显示GR&R方差贡献达18%，过高，需对检测人员进行培训，并对测试环境进行改造。经过Multivari, Ttest, Matrix,互相关，回归分析后，确认了关键因子。DOE分析显示，只有一个因子对过程的故障有显著影响，该因子的贡献率高达94.8%。该因子的最优值由回归方程确定。
实施"6Sigma"后，改进结果如下：故障率从3056PPM降到600PPM，节省成本609,200美元/年。
案例4
项目名称：对中故障改善
项目小组：champion 1人
MBB 2人
事业部经理 1人
项目负责人 1人
组员 5人
项目时间：3.5个月
改进前状况：生产线上装配对中不良率高达2800PPM，这些故障本身和维修这些故障每年损失505,350美元。而且生产过程中，员工感到操作困难。
项目实施：此项目也是由Pareto分析确定的。对中不良是Pareto图上14个问题中，第2位的问题。第1位的问题已选为另一个"6Sigma"项目。
过程能力分析显示，此过程只有4.2σ的水平。为了解这个问题，首先进行了Process Maping，XY Matrix， PFMEA等分析，从6个子过程中，找到4个关键的子过程；从16个潜在因素中，找到7个关键因子。GR&R分析显示，GR&RR方差贡献率是0.34%，这表明此测试系统已达到要求。更进一步经由IMR图，Ttest，ChiSquare，MatrixＰlot，多重线性回归，ANOVA等方法分析后，确定5个关键因子。再经DOE分析，最后确定3个对中不良有重要影响的因子，它们的贡献率为94.5%。这三个因子的最优值由DOE确定。
改进后的结果如下：对中不良率由2800PPM降至690PPM，每年节约成本350,490美元。