随着世界经济发展和全球化竞争的加剧,企业为了突出发展核心竞争力,逐步形成了由各种关联组织组成的供应链形式,使质量管理也由原来的关注企业自身的生产质量扩展到关注供应链整体质量从而满足最终顾客对于产品与服务的质量需求的模式上来。基于对供应链质量管理需求的背景下,在分析了国内外的一些供应链质量管理方法后,论文发现国内对6Sigma质量管理方法的运用主要局限于供应链的某个阶段和过程,并且都局限在精确统计的基础之上,对于模糊数据的处理不具有灵活性。论文主要的工作是建立了一整套基于6Sigma的供应链质量管理方法:尝试使用价值流程图和质量过滤图以及鱼骨图融合后形成的改进价值流程图确定在供应链中每个环节针对核心企业的影响及第三方物流企业的控制能力形成的第一层权重值,再利用头脑风暴法与层次分析法确定各个环节的质量因素及权重,通过关键绩效指标作为评价集,利用模糊数学的思想对质量因素进行分析,以找到关键质量因素。通过每个工作周期对DMAIC方法的开展,找到影响前一个工作周期中对供应链质量管理影响最大的质量环节与质量因素,并对其进行改善,形成改善计划与进度安排,在工作周期结束时再对未关闭的质量因素分析总结,便于下一期的改善工作安排……根据PDCA的循环思路,最终达到6Sigma的顾客满意度标准。论文中建立的供应链质量管理方法突破了6Sigma质量管理受限于精确数据统计的瓶颈,通过模糊综合评价与指标的设计将精确数据与模糊指标都纳入了整个供应链环节的质量管理内容。最后也指出了该方法的一些不足,如还不能处理更复杂的多层次的指标和精确程度更高的数据分析,这些也成为了以后对该方法研究与工作的方向。