σ在统计学上的涵义
σ是希腊字母，英文表达sigma，汉语译音为“西格玛”。术语σ用来描述任一过程参数的平均值的分布或离散程度。
σ应用到商务或制造过程中的涵义
对商务或制造过程而言，σ值是指示过程作业状况良好程度的标尺。σ值越高，则过程状况越好。σ值用来测量过程完成无缺陷作业的能力，因为缺陷在任何情况下都会导致客户的不满意。换言之，σ值指示了缺陷发生的频度，σ值越高；过程不良品率越低。当σ值增大时，不良品率降低、品质成本降低，过程周期时间缩短，客户满意度提高。当σ值达到6时，即6σ的品质，表示“每百万单位只有3.4个不良率”，品质长期达标率为99.99966%。相对而言，当σ值只有3时，即3σ品质，表示“每百万单位有66807个不良品’，合格率为93.32%。
在化学上，表面张力（σ）(sigma)：是指使液体表面分子向内收缩至最小面积的这种力。
在化学上，还表示两个电子云互相沿着轨道轴“头对头”形成的σ键。
对于平均和稳定，必须有一个特定的数学值来量化其稳定与否。σ就是用来量化稳定和不稳定程度的特定数学值，它本身原是统计学中误差分析的一个概念。在这里，被借用来标示质量的水平了。 应用于企业管理中时，σ代表的是标准偏差，σ值越小则其标示的质量水平也越稳定；反之，σ值越大，它所标示的质量水平就越不稳定。公司需要流程稳定，就应竭尽最大限度地努力把σ值变小。从统计学来说，σ值是流程的一种衡量方法，σ值的具体计算会在今后绿带和黑带课程里讲解。 每一个结果都是由一个流程所产生的。流程在不停地重复运作，但是流程的输出都会有些微小的差异，这些差异就叫波动。控制这些输出的差异，使之在一个合理的范围内变化，只有这样才能保证产品的质量。 波动也叫离散的程度。作为差异分散和集中的程度，波动是衡量流程好坏的一种标准尺度。过去都使用平均值来衡量流程的好坏，现在在此基础上加上σ来衡量离散和集中的程度。这样就能更较理想和全面地评价流程。
在HPLC中，σ指标准偏差，在色谱正态分布曲线x=±1时（拐点）的峰宽之半。正常峰宽的拐点在峰高的0.607倍处。标准偏差的大小说明组分在流出色谱柱过程中的分散程度。σ小，分散程度小、极点浓度高、峰形瘦、柱效高；反之，σ大，峰形胖、柱效低。
6σ
概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出,此概念属于品质管理范畴,西格玛(Σ,σ)是希腊字母,这是统计学里的一个单位,表示与平均值的标准偏差。旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异,提升品质。 六西格玛的由来
六西格玛（Six Sigma）是在九十年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与GE的全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种管理哲学。
20世纪90年代发展起来的6σ(西格玛)管理是在总结了全面质量管理的成功经验,提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法,成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。该管理法在摩托罗拉、通用、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝行众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。为此,国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作,引导企业开展6σ管理。例：通常工序能力中6σ的概率为99.73%。
源于摩托罗拉的6 sigma系统成为质量管理学发展的里程碑之一。6 sigma系统由针对制造环节的改进逐步扩大到对几乎所有商业流程的再造，从家电Whirlpool, GE, LG，电脑Dell，物流DHL，化工Dow Chemical, DuPont，制药Agilent, GSK，通信Vodafone, Korea Tel，金融BoA, Merrill Lynch, HSBC，到美国陆海空三军，都引进6 sigma系统。
