本文的研究背景是飞思卡尔半导体从摩托罗拉剥离出来之后,急需寻找一种可以在终测阶段改善良品率的系统性方法。本论文的主要内容是首先从六西格玛在飞思卡尔半导体本企业内部的推行开始,引出终测良品率改善方面的探讨。然后围绕微控制器产品在飞思卡尔天津工厂运用DMAIC方法改善终测良品率方面的特征和必要性方面论述。DMAIC分为定义阶段、测量阶段、分析阶段、改善阶段和控制阶段。其中定义阶段主要定义了团队组织架构,研究范围以及收益评估指标。并运用流程图,柏拉图和二八法则等识别出了影响良品率改善的重要因素。接着在测量阶段,主要评估了当前的制程能力水平即长期过程能力指数和当前所研究产品的百万分之缺陷率。从而为下一阶段提供了可供水平对比的基准。分析阶段中主要运用了鱼骨图,潜在失效模式及结果分析,独立性检验,正态性检验,方差假设检验,均值的假设检验和非参数检验。此外,还运用了方差分析进行了多变异源分析。改善阶段主要运用了全因子实验设计法进行了因子的优化,并用比例假设检验进行了验证,重新进行了潜在失效模式及结果分析,确定了执行计划。控制阶段中重新进行了过程能力分析,运用了控制图进行监控并把改善文件化以便巩固改善成果,以及和初始目标对比以确定改善收益。最后六西格玛方法针对终测良品率改善所面临的困境,从大数据角度进行构想建议,以促进终测良品率改善手段能够更加发展。