每家工厂都有一座“改进坟场”，里面是只管用了三个月的改进。模式几乎总是相同：项目团队在试点中测得好结果，写了报告，就转向下一个课题。没有人负责新的工作方式，新员工只是非正式地学一学，一项维护任务从未被加入，生产压力一上来，老办法就卷土重来。

Control 是 DMAIC 的最后一个阶段，也是最被忽视的。在第 1 部分里我们只用一段话描述了它，第 2 部分展示了一段控制计划摘录。本部分则搭建完整的体系。更广泛的背景可参阅维基百科上的控制图条目。

控制计划是一份动态文件，针对过程的每个关键步骤，列出控制什么、怎么控制、多久一次、由谁负责，以及出问题时怎么办。它建立在前面各阶段成果的基础上：Define 的 CTQ、Measure 的能力基线、Analyze 的经验证原因，以及 Improve 中 FMEA 的风险。

统计过程控制（SPC）随时间绘制过程，并把信号（特殊原因）与噪声（普通原因）区分开。它的价值在于早期预警：控制图能在零件超差前数小时显示出偏移。

没有反应计划的控制图只是装饰。失控行动计划（OCAP）会明确告诉操作员，当控制图发出信号时具体该怎么做，并按原因的可能性排序。

改进必须变成“我们的做法”。这意味着更新标准作业，培训所有运行该过程的人，并让偏差可见。

• 把新方法、关键点以及每个关键点的理由写入作业指导书。人们会遵循自己理解的东西。
• 培训所有班次，并在技能矩阵上记录签字确认。没有签字，就不能独立操作改动后的过程。
• 规定谁可以修改标准、如何修改。否则每个班次都会各自微调一点。
• 预估阻力。让操作员参与编写标准，并采用结构化方法，例如 ADKAR 模型和关于变革阻力的指南。

分层过程审核（LPA）在多个管理层级设置简短、频繁的检查。其目的不是抓人，而是确保管理层每周都能看到标准的执行情况。

把 LPA 与定期的 5S 审核结合起来。整洁有序的工作场所让偏差一目了然：没有轮廓影的工具、超期未校准的量具、没有标签的料箱。

最可靠的控制是不依赖注意力的控制。防错要么阻止错误发生，要么在缺陷流向下游之前把它检测出来。

增加目视管理，让过程状态一眼可见：参数窗口标成绿色，控制图放在工位而不是办公室，为失控状态设置安灯信号。

只有满足退出标准，才能关闭项目。下面的检查表同时也是结项评审的议程。

跟踪审核决定项目是否真正奏效。每次审核都要检查结果指标（废品率、Cpk、OEE）、审核趋势、OCAP 触发次数以及标准是否仍然有效。