取り組んだプロジェクトの特徴は、「製品の生産性を向上する」もので、トップから目標が明示されている。年間数千万の効果が予想され、それなりに資源を投入する。このような大型のカイゼンプロジェクトでは、パレートチャートを用い、効果の大きな因子から取り組むことが成果を享受しやすい。残りの因子は小集団活動などを用いて継続していけば問題ない。
ここまで、生産ラインのボトルネックを抽出し、そのプロセスを視覚化、FMEAや特性要因図を用い、要因を抽出、評価してきた。
次に行なうのは「データの測定」なのだが、ここがしっかりしないと、後の「分析」が全く活きてこなくなる。
例えば、製品の寸法Aを測定する時：
●ノギスと投影機（測定システムの違い）で測っている
●何回か測定すると（鈴木さんは疲れてしまって！？）値が違ってくる
●鈴木さんと田中さんでは違う、サプライヤーと当該企業で違う
などなど、「正確性」「反復性」「再現性」「安定性」に留意しなければならない（参考：ゲージR&R）。
簡易的には、第一に測定器は統一する。
第二に、何人かの測定者がいるのであれば、10個（~30個）のあらかじめ（例えば寸法）が分っている（or 基準となる測定者が測定した）ものを測定し、等分散検定でバラつき、t-検定で平均値に有意性がないか（測定者に対し）確認する。
第三に、上の項目を何回か行い、同一測定者で異なっていないか同様に検定する。
有意性が認められなければ、測定に入る。
と、面倒くさい！（確かに）、統計ソフトも持ってない！という方は、
＊統計ソフトは最終的には使用できることが望ましいです。
（「シックスシグマ⑮（データを測定する）」了）
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