北京紫光电子公司从事行业为电子行业，为了稳固其在本行业中的重要地位，需要不断通过创新的方式改进过程能力。自2009 年开始，该公司在内部引入 BRAVO 改善项目，该项目中涉及到了对六西格玛理论的应用。鉴于以往同类公司在应用六西格玛管理理论中所出现的问题，该公司在应用期间构建了一套自公司领导至基层员工的绩效与收益相互挂钩的考评体系，以促进六西格玛理论的推广。但在过程能力控制中，当不合格品率处于亚百分比水平时，常用的p图可能产生一系列的问题。
实质上，在过程性能高于3σ水平的情况下，即便所使用的样本规模较大，过程监控中也难以发现不合格的项目。并且，针对当前极具现代化特征的制造过程而言，制造生产线上锁生产的产品均以自动方式完成监测工作，受此因素的影响，抽样与分组大小概念的控制是难以实现的。换句话来说，针对高σ过程的监督控制，传统意义上的属性控制图无法满足实际需求，有待通过应用六西格玛过程能力概念及其控制技术的方式加以改善。
处理高σ水平情况时，最直接的方法就是将属性数据替代为变量数据，这种直接性的方法虽然费效比较低，但可行性较差。作为处理属性数据的一种可行性方法，有关文献中建议在不合格项目发现钱，引入合格项目的累积计数图对整个合格项书节目进行监督控制，即将监测控制的重点自不合格项目转变为合格项目。通过这种方式，将累积数绘制在控制图当中，将虚发警告所对应的风险水平标记为σ，据此，合格项累积计数图中所所对应的上控制限、下控制限、以及中心线分别表示如下：
以上合格项累积计数图中所所对应的上控制限、下控制限、以及中心线按照几何分布件下标准概率所计算得出的。必须注意的一点是，由于几何分布具有非常强的偏态特征，因此在确定控制限时不能够直接应用3σ的原理，对于不同的过程，需要根据技术要求以及调整成本来确定相应的σ取值。
上图所示即为六西格玛过程能力支持下的合格项累积计数图。如图所示，在根据该计数图进行决策时，最便捷的操作方法为：在控制图所显示的失控信号低于计数图中下控制限时则表明该过程中出现了问题。反之，在控制图所显示的失控信号高于计数图中上控制限时则表明该过程得到了一定的改善。
在进行六西格玛过程能力改进前，该企业产品合格率为92.00％，经过六西格玛过程能力改进后，产品合格率为98.00％，产品合格率明显提高。
我们围绕六西格玛过程能力以及控制技术方面的主要问题进行了分析与探讨，分析了六西格玛的主要概念，并对推行六西格玛过程能力项目中的主要阶段进行了阐述与研究，认为：六西格玛管理作为质量管理最后阶段，其是质量管理活动重要环节，在质量管理活动中有重要作用，给企业管理带来了方便，同时也为客户带来了更多优质服务，随着科学技术的发展，精益技术和六西格玛技术结合在一起已经成为新的发展目标。