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相互重要性体现在“缺一不可”。PDCA为DMAIC提供了循环迭代的底层逻辑，避免DMAIC陷入“一次性改进”的陷阱；DMAIC则弥补了PDCA在复杂问题上的模糊性，让改进步骤可量化、可追溯。某电子企业的案例颇具代表性：其SMT生产线缺陷率高达5%，初期仅用PDCA循环，凭经验调整参数，缺陷率仅降至3.5%，且波动大。引入DMAIC后，先定义“降低贴片缺陷率”为核心目标（D），通过统计过程控制测量关键参数波动（M），用鱼骨图结合回归分析定位出“吸嘴磨损”“温度曲线异常”两大根因（A），针对性更换耐磨吸嘴、优化温度参数（I），最终缺陷率降至1.2%；随后建立设备点检标准与参数监控看板（C），将成果固化。此过程中，PDCA确保改进持续迭代，DMAIC则让每一步改进都精准高效。

综上，PDCA是精益改善的“骨架”，支撑持续迭代的逻辑；DMAIC是“血肉”，赋予改进精准落地的能力。在实际应用中，唯有将二者融合，既遵循PDCA的循环本质，又运用DMAIC的量化方法，才能实现从“被动纠错”到“主动预防”的精益升级。

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