CMMI的二级和三级不一定要用到6Sigma，CMMI本身的IDEAL方法论模型也是很完善的。不管是DMAIC还是IDEAL都是基于PDCA循环的持续改进方法论。CMMI四级和五级强调了需要具备统计学的思维和数据量化管理，不管你提不提6Sigma，你都必须要用到相关的统计学理论和相关工具。这些理论，工具和技术通过6Sigma的DMAIC方法论系统的整合在一起了，需要系统理解和共同使用来达到目标。

仔细读CMMI四，五级的各个PA，应该就能够发现具体的一些结合点：

1.四级强调了企业的业务目标来驱动项目过程性能和质量目标，这里可以通过QFD逐层分解，业务目标->质量目标->过程->子过程->过程度量项，最终要达到目的是通过控制子过程的稳定来预测业务目标的实现。

2.L4建立组织级的PPB过程性能基线的时候需要用到正态检验，AVONA方差分析，假设检验，相关性分析，SPC统计过程控制相关内容。

3.L4的PPM过程性能模型需要用到回归分析，多元回归，相关性分析等内容。

4.L4的QPM量化项目管理过程域需要用到SPC统计过程控制，控制图，过程能力相关内容。

5.FMEA不一定仅仅在高成熟度等级引入，可以在三级风险管理中即引入，在L5的OID中更加强调通过FMEA去降低和消除风险。

6.L5的OID和CAR是强调进一步在过程稳定基础上，寻找一般原因以缩小上下规格限。OID和CAR都强调了6Sigma的DMAIC方法的系统化使用。从VOC,CTQ和Y识别，度量体系建立和度量数据收集，影响Y的X因子分析Y=f(x1,x2,x3,...)，制定对X改进计划等。这里还强调了对改进目标要量化，要通过PPM模型清楚的知道Y要改进20%的话，究竟改进哪些X，每个X改进多少。因此在CMMI还强调了what-if分析和蒙特卡洛模型技术的使用（转自人月神话远行科技）