----流通合格率（RTY）。流通合格率又可以称为滚动产出率，它表示流程中没有不良品（不需要修理、返工）的产出率。它与平常所说的合格率不同。观察一下两者的计算公式：
    合格率＝最后产出合格产品数量/投产总量×100%
    流通合格率＝第一道程序的首次合格率×第二道程序的首次合格率×*******×第N道程序的首次合格率
  （注：首次通过率是指不经过返工和修理一次产出的合格品的比率，N代表总程序数）
   显然，合格率的计算没有考虑在流程中部分产品发生的返工、修理等情况，也就是说把流程中的程序完全隐藏起来了。套用上面的概念，可以说通过合格率无法看出“隐藏银行”有多大，通常也会高估流程能力。例如，商业银行办理一笔贷款审批通常要经过材料受理、分析评价、贷款审批和签订合同等4个程序（步骤），一周内共受理了100笔贷款，每个步骤淘汰10笔，每个步骤由于各种原因返工上一个步骤的有2笔，简单计算一下：
   贷款审批的合格率＝（100－4×10）/100×100%＝60％
   贷款审批的流通合格率＝90%×[（90－12）/90]×[（80－12）/80]×[（70－12）/70]＝55％
   经过简单的计算和比较，发现流程合格率要低于合格率，也就是说在商业银行贷款审批流程中，假设每100笔贷款的审批共发生成本33万元，则按合格率60％计算，则通过的每笔贷款成本是5500元，而按流通合格率计算，则通过的每笔贷款成本是6000元。单笔贷款存在500元的成本差异，可以肯定这正是“隐蔽银行”产生的不良效果。因此，得出这样结论：要评价这家商业银行贷款审批流程的流程能力，55%的流通合格率更加具有说服力。

----流程能力
   流程能力（Process Capability）的定义是流程（Process）能够产出符合客户需求的产品能力，能力的高低说明了流程稳定程度的高低。而流程能力指数（CP）的定义是把流程能力与客户要求相比较，以衡量一个流程满足客户要求的程度。也可以这么理解：一个提供产品/服务的流程，如果它的流程能力越强（Pc）值大，则它的波动越小，产出的产品/服务的质量越稳定，那么客户对于产品/服务就越满意（Cp值大），反之亦然。
   流程能力（Pc）和流程能力指数（Cp）与六西格玛的关系。在六西格玛管理中，经常会说某个流程具有几个西格玛的能力，通过正态分布可以对此做出解释。

在上面的分布图中：
μ=平均值
LSL=规格下限，（我们可以理解为满足客户需要的最低限）
USL=规格上限，（我们可以理解为满足客户需要的最高限）。
σ＝标准差
   从上图中可以看出，在规格上限（或规格下限）和平均值μ之间有3个σ的范围，即3倍的标准差都落在目标值和规格上（下）限内，称该流程有3σ的能力，如果在规格上限（或规格下限）和平均值μ之间有5个σ的范围，就称该流程有5σ能力。
   从商业银行的实际运营管理角度讲，实际的产品/服务的质量偏离了预定目标，例如客户希望能够在1小时内到帐，而银行的能力只能达到1.2个小时到帐（在统计上可以理解为：数据的评价值偏离目标值，即μ不等于M＝（USL＋LSL）/2）和产品/服务的质量的稳定性，例如在汇款到达时间的波动很大，有时候是10分钟就到了，有时候却3个小时才到(在统计上可以理解为：数据分布的离散程度)都会影响到流程能力。用正态分布曲线来描述一个流程，则可能会出现以下4种情况：
   假设LSL为规格下限，USL为规格上限，T规格中心(T=USL－LSL)，只要在T值范围内，客户都会满意，μ为平均值。
----平均值（μ）与规格中心（T）完全重合，说明分布位置良好，但形状过于扁平，说明数据太分散，波动大。从业务角度可以理解为：商业银行的产品/服务能满足客户需求，但是产品/服务的质量很不稳定。
----平均值(μ)与规格中心（T）完全重合，曲线形状陡峭，说明数据相对集中，波动小，图形的分布位置及形状比较理想。从业务角度可以理解为：商业银行的产品/服务能满足客户需求，而且产品/服务的质量很稳定。
----平均值(μ)与规格中心（T）发生了偏离，说明分布位置不好，形状也过于扁平，说明数据太分散，波动大，因此该图的分布位置及形状均不理想。从业务角度可以理解为：商业银行的产品/服务既不能满足客户需求，产品/服务的质量也不稳定。
----平均值(μ)与规格中心（T）发生了偏离，说明分布位置不好，但曲线形状陡峭，说明数据相对集中，波动小，因此该图的分布形状较为理想。但位置严重偏离，从业务角度可以理解为：虽然商业银行的产品/服务的质量很稳定，但是产品/服务偏离了客户需求。
以上四种分布中，第三种分布是商业银行所要追求的，第1、2、4的分布的流程能力均需要改善。

流程能力与六西格玛水平之间的关系：
（1）Cp指流程能力指数，它是衡量流程潜在能力的一个指数，它假设流程输出价值（商业银行实际的产品/服务结果）与T值（客户的需求）是相等的，只考虑到流程输出分布的离散程度（商业银行实际的产品/服务的质量稳定性）与流程规格（六西格玛）的比较结果。Cp的计算公式如下：
   Cp=(USL-LSL)/6σ＝T/6σ=客户需求/6σ。
根据上面公式，可以直观得出结论：理论上，当大于等于1时，流程能力才能满足客户的要求。当然，也可以认为值越大表明流程能力越高，六西格玛水平的流程对应的，五西格玛水平对应的。
（2）指实际流程能力指数。事实上，Cp的假设条件——流程输出平均值与T相等，在实际中很难达到，必须要考虑流程输出平均的偏移，这就是把Cpk，作为衡量流程实际能力的一个指数原因。
在数值上，CPK小于等于CP，即只有当流程输出平均值等于T值时，两者才相等。只要出现偏离，CPK就会小于CP。为确保市场竞争优势，保持客户的占有率和较高的满意度，CPK的值不能仅仅停留在大于等于1的水平上。实践经验表明，当CPK大于等于1.33时，流程能力较好地满足客户需求，保持较高的客户满意度，并获得较强的市场竞争优势。但盲目追求过高的流程能力也没有必要。事实表明1.33≤CPK≤1.67是最佳的区间范围(见下表)。

   流程能力是不是越高越好？这个问题实际上隐含着成本约束，也就是说，在同等成本投入下，流程能力越高越好，如果不考虑成本约束，一味追求高流程能力，那么放到实际经营环境中则表现为不顾成本的发展和提高，对商业银行的短期盈利和长远发展都没有什么好处。

（3）以事实和数据为基础

   商业银行的很多经营决策、经营行为和对市场的反应仍然是以主观观念和假设为基础。管理实践证明，“没有衡量，就无从管理”，利用事实和数据为基础实施能够更加有效地发现问题，分析问题和解决问题，而六西格玛管理正是这样一种系统方法，它把“以事实和数据为基础”的概念提升到一个新的，更高的水平。在六西格玛管理中，最强调的是事实，公司的高层领导即使在以往决策中很有经验，还是应当以事实为依据进行决策。正如杰克韦尔奇所说“作为一名CEO，为什么有时会误判断或者决策出现错误，这是因为有时收集到的是片面和不完整的信息和事实。片面的和不完整的信息和事实无法确保做出科学的决策。”对于数据的重视和利用贯穿于六西格玛管理的始终，它从分辨变量，并对可能解决方案进行量化评价，还对优化结果进行量化监测和控制，只有这样问题才能够被更加有效地发展、分析和解决。因此，六西格玛管理更愿意相信数据而不是经验，它通过一系列科学方法和工具的运用，使大家相信所有的结果都是可以测量，改善，并加以有效控制的。所有的输出都需要量化，产品要有衡量品质的指标，而服务质量也要按一定的规则进行量化。

（4）不断改进和突破，追求卓越。

   实施六西格玛管理的目的决不是重新创造一个与以往完全不一样的商业银行，它采用的原理、理念、运用的方法、技术和工具也不是要完全打破和否定现有的业务流程。事实上，六西格玛管理的口号是“不断改进和突破，追求卓越”。这个口号可以理解为，从满足客户需要的角度出发，在对现有的流程进行详细、全面和量化的分析之后，采用六西格玛方法实施改进和突破。在某一阶段，我们把某个业务的西格玛水平由原来的3西格玛提高到3.8西格玛，这已经说明取得了阶段的胜利和成功，可是最终目标是达到六西格玛水平，这就促使银行站在3.8西格玛水平的起点上又一次向六西格玛发起冲击，如此循环反复，如此坚持不懈，离六西格玛的目标才会越来越近。从这个意义上讲，六西格玛管理是一个渐进流程，它是一个梦想或一个愿景开始，以接近完美的产品/服务和极高的客户满意为目标。这给传统的管理注入新的动力，也使依靠质量取得效益成为现实。