我们强调“系统”(制度)的改善，无论是向下游或向上游，其认知与行动都是管理阶层的责任。
提醒：如果读者认为系统的改善实例，都像本节和本书他处所例示的这样简单，那你就错了。改善往往需要适当的统计设计，同时对两个或更多因素进行试验。一次仅测试一个因素，就无法观察两个因素间的相互影响，观察可能失败。常见例子是酒精和抗忧郁药同时服用所导致的危险性，远比单独服用两者之间大得多。另一个常见的例子则为肥皂及清洁剂，同时使用时的效果几乎互相抵消。
例一：本例说明只要在系统上稍做改变，便能实际消除不良品产生的机会。
1. 就个别工人的状况而言，该作业员的工作处于管制状态之下(这是他唯一负责的工作)，没有任何点落在管制范围之外。
2. 作业员受限于系统缺陷中，无法与系统和制程能力相抗衡——纵使他是一位优秀的作业员，并处于管制状态之下，但他就是偶尔会制造不良品。
3. 作业员的工作状况已达到工作要求，他不能做得更好，无法进一步贡献。
4. 主要问题出在系统本身。生产线上督导人员如果能采用适合于工作的原料，进行更好的维修及更仔细的调整，将能降低整个管制图及分配，使得此后车轮不会落在规格上限外，不再有不良品。例二：本例与服务业中的汽车货运业有关。本例中卡车司机须将收取的托运货品送至转运站，以便重新装载，继续运送。其他司机则负责送货到指定地点。一般来说，一家大型的货运公司都会在大城市或其周边拥有10至40个转运站。整个过程包括一长串作业：托运者(通常打电话)要求承运人取货，承运人取货后，将货品放置在货车平台，准备重新装载，然后拖至转运站以便进一步运送至目的地。过程中，每一项作业都可能发生错误。例如，①收取时，货物短少。②收取时货物超收。③交货时，未能以电话事先通知短少、超收，和纸箱破损的情形。④提货单记载不全。⑤纸箱唛头不当。⑥签收单签字不全。⑦其他。虽然错误频率不高，总损失却相当可观。第一种错误型态为司机在运送车上签收10箱货物，但在后续作业中，被人发现只剩下9箱，一箱遗失了。这一箱跑到哪里去了？当然，很可能当初就只有9箱；也就是说运送单填错了；更可能的是司机把其中一箱遗留在托运原址。
让我们列出几种可能解决的办法：
1. 从货车平台上找寻遗失的箱子或找回重新上路的卡车再仔细寻找→成本为25元。
2. 另外派一位司机去托运者处拿回遗漏的箱子→成本为15元。
3. 在找寻期间，分开储存另外九箱货品→成本为10元。
4. 如果承运者找不到箱子，托运者将正式提出索赔。承运者必须对第10箱货品负责→它的价值从10元至1000(或更多)。从上述分析可知，第一种错误型态显然花费不少。在举例的7种错误中，任何一种错误都会让我们平均损失50元。记录上如果有617件错误，单是索赔的损失就会高达3万1千元。以20个运转站而言，就必须乘以20，则此七种错误的总损失为62万元。(此乃最低金额，还不包括找寻及其他行政费用。)运转站整体共有150位司机整年都在工作。
为了计算150位司机错误数量的分配，我们假设下列情况。先想像手中有一大碗混合均匀的黑白珠子。每一位司机舀取1000颗或更多颗作为样本(此数字为一位司机每年平均运送次数)，然后再放回碗内，重新混合。我们假设总错误次数为617，司机共有150位，我们因而估计每一位司机的错误平均数为：=617150=4.1上下限计算如下：4.1+34.1=11(上限)4.1-34.1=0(下限)我们可将上限解释为：一年中犯错次数超过11次以上的司机并不是“系统”的一部分。如果错得离谱，他就是造成损失的特殊原因。我们可以把司机分为一组：A、犯错次数超过十一次以上的司机群。B、犯错次数少于十一次的司机群。我们从这个简单的统计模式中能领悟什么呢？
1. A群司机共有七位，但他们高占错误比例的112617(或18%)。
2. 系统本身所引起的损失。他们就是造成系统之所以如此的原因。
他们要为系统100-18=82(%)的错误负责。跟人有关的问题，没有一个是简单的。聪明的领导层不妨先暂缓批评A组司机，最聪明的作法还是先决定这些司机所走的路线是否特别困难或特别长。这里我们碰到了一个管理上的重要课题，该公司每碰到一次犯错就发信给司机。无论这是该司机本年度唯一的错误或是第15次错误——信的内容一模一样。这样的一封信给B组司机将使他们士气不振，他们会认为自己是系统失误的受难者。读者在此可能会问：“对于一位已经收到15次相同警告信的司机来说，他对领导层会怎么想？”对那些只犯一两次错误，在过去6个月内从未犯错或只犯一次错误的司机而言，收到一次和已犯15次错误司机一样的信时，他们对领导层又会怎么想？
一位参加研讨会的朋友告诉戴明博士说，在他家乡的任何一位警察，只要市民对他的表现稍有怨言，他就会收到内容一模一样的一封信，不管这是多年来的第1宗，或是过去数周内的第10次。这是好的管理吗？当然，所有货运业者的客户都会热切地想和承运者好好合作，减少错误(只要他们知道该怎么做)。因为错误对客户来说，损失永远大于承运者。以下是戴明博士的建议：假设你有两位到处跟踪车辆作纪录的督察。
他们记录下司机行走的路线，以及花多少时间找车位、喝咖啡。他会建议给这两位督察换一个工作，一个更有用的工作。比如，有些停车位是露天的，没有遮棚。司机往往要在风中、雨中、下雪时或昏暗的光线下，吃力地阅读运送指示。就让这两位督察去说服客户加盖雨篷及加强照明吧。另外，戴明博士也想建议客户将每批托运品分开，用胶带做个记号区隔、用“空间”隔开或在地板上用粉笔划条线。这样司机就可以一次拿取整批托运物，而不会留下一些在身后或误取其他货品。
此外，客户最好也要在运送指示上写得清楚些。例三：一家小型制鞋厂以高价租来的缝纫机出了问题，结果作业员花费许多时间重新穿线，造成严重的损失。这是所有机器及所有作业员的问题。我们很明显地知道，这是很普遍的环境因素，它影响所有的机器及作业员。做了几次试验后，指出缝线是造成困扰的原因。工厂的主人购买了廉价质差的缝线，而机器时间的损失则等于好坏差价的数百倍。
缝线的廉价反而成为代价不小的纲丝。这是一个被低价竞标所耍弄的例子，因为它只考虑到“价格”，却忽略了“品质”或“绩效”。使用较好的缝线，问题就可以消除了，而只有管理者才能作此决定。纵使作业员知道问题所在，也不能外出购买较好的缝线。因为他们在系统内工作，缝线则是系统的一部分。
在这个找出原因的简单调查(虽平凡却有效)中，工厂老板原以为这些问题是来自作业员缺乏经验及疏忽所致。例四：工具间所需的机械工人数。这间工具间的用途是制造机器(尤其是原型机)、修理有设备及紧急修护工厂内所有的故障机器。有时领班会缺少足够的技工来处理紧急修护。其他日子里，紧急事件不多，他的人员可以在研究发展上投注较多的精力。
平均而言，每天大约有多少次紧急事件？领班并没有确实的数字，但他猜测可能是36或者40次。假设故障是独立的，并非连锁反应，则逐日的故障数目将会形成彼此分配(Poisson distribution)。如果平均数为36，则这分配的标准差为36，即等于6.那么：36+336=54我们大概就要准备应付54次紧急事件了(最多)。但我们可以多做几次实验。如果说每日的平均故障数为40，则工人将准备应付58次紧急事件，而非54次。因为上限对“平均数”及“周期”(趋势)都是很敏感的。如果领班顶多只想在两个月内面临一次人力短缺，他可以用两倍标准差为其上限，数目则为：36+236=48这个界限对平均数及趋势都很敏感，如果平均数为40，而非36，则该界限须增加4.下一步是将数周来的数字加以逐日整理，绘制成操作纪录图，检视分配的随机性。例五：铁矿砂装载在台车上，台车以每小时4公里的速度通过装载机。需求：更均匀的装载量(每车净吨数)。负责装载台车的装载人员巧妙的控管操作，尽量使矿砂的重量分配均匀。需要装载均匀的车有好几个。因为对一个一周内预订100台(或更多)台车矿砂的客户而言，他可以用10或15台车作样本来计算这笔大订单的总重量及运输成本。再用样本来减少称重的成本，并可加速台车移动的速度。这时装载均匀便很重要了。每一辆台车的容量应好好利用，但不能过度，因为如果矿砂在台车上堆得太高，转弯时便会掉出来。
像这样子，一台车损失半吨矿砂的情况并非不寻常。不过接下来我们就想出一个解决方法。我们可以将一根很重的水平钢梁架在适当的高度上，将矿砂整平。工程师为什么以前没有想到呢？他们以为装填人员如果够努力，就能缩小变异。他们从来没有想过“系统”也有改变的可能。例六：改善长袜的生产量。本例中，管理阶层放眼未来，预测在不久的将来，他们的成本就会比收入还高，所必须采取一些行动，以免公司无利润受影响。任何增加一级品生产比例的计划(纵使产量不变)，都会增加净收益，并使公司处于较佳的竞争地位。其他必须改善生产量的理由还包括工人们是论件计酬的，但他们每生产一件不良品，就要罚扣两件产量，但如果工人每周的工资低于最低工资，期间工资的差额需由公司补偿给工人。因此生产力的增加，对工人及公司都有利。
初步措施应为：1. 最重要的一步是经理人要能预见问题所在，并寻求统计人员帮助。2. 第二步是教导管理阶层基础教义。3. 然后依据钱柏斯教授的建议，由公司选派20位督导人员去田纳西大学参加为期10周，每周上两小时半的课程。(附带一提的，这个课程让20位督导人员先有机会去熟悉彼此，然后讨论他们的问题。)4. 训练课程结束后，管理阶层要求督导人员试图应用他们学到的原则，并将结果作成报告。(在训练期间，督导员提议以后要有每周聚会，就在这样的一次聚会中，各人发表了他们的结果报告。管理阶层希望这个周会能成为正式的论坛，让作业人员彼此交换意见。
督导人员首次感觉到自己的工作对管理当局或工厂都是非常重要的。他们形成团队精神，也激发了大家以前所欠缺的兴趣。实际上，这个小组就是一个包含了督导人员的品管圈，也是过去从未发掘的资源库)。
5. 当督导人员开过几次会议后，顾问人员建议先从编织部门的问题下手研究。选择这一部门的主要原因为：①那里显然有问题发生；②该督导已学习过督导哲学；③该督导有能力与工人及其他督导共同作好工作。第一步：在生产线的末端，我们把长袜分为数个等级——一级品、异常品、二级品、三级品及废品。一个有生意头脑的人买下了废品，细查后，他发现废品中有些长袜可以当作三级品甚至异常品出售，于是便雇用修补人员把剩余的废品修补成一级品。这里我要特别强调，废品和一级品的生产成本都是一样的。可是利润主要都靠一级品；异常品、二级品及三级品的售价都低于成本，而废品几乎不值钱。我们先要开始检查编织，以了解编织作业的系统是否在统计管制下，或是证据显示出有特殊原因导致巨大变更。该公司采取两班制——早班及晚班。
我们从6月份的第一个工作天开始，每天检验第一位编织员的16双长袜。在6月及7月的两个月试验期里，47位纺织员几乎每天都在工作。试验期间内，有两点(天)超出了管制范围。第一点超出管制的解释是以前从未有检验员在那个部门，他的出现引起作业员不快。至于第二个点超出控制的原因则是因为这天是7月4日(译注：美国国庆)连续休假后的星期一，而连休的那个星期，工厂是停工的。对管理阶层的冲击。当作业部门副总裁看到有4.8%的产品品质低于一级品时，他几乎要发疯。
他从来都不知道他过去生产的情况，并宣称公司不可能在这种情况下一息尚存(4.8%产品低于一级品)。如果事情属实，这家公司早该关门了。他忘掉了该工厂已经运作65年。公司唯一保有的纪录是配对及装盒作业部的次级品数目，但是问题的原因无法追溯至该处，所以管理当局对他们所处的状况根本一无所知。
让每位编织员看看自己的管制图，使她们能够知道自己每周的表现。(75号作业员)：一位优秀的纺织员。督导可以把她相当多的技巧转化成部门常规，使所有人获益。(22号作业员)：这位纺织员7月份的业绩比6月份还差。督导员研究了她8月份的工作习惯，建议她到人事部门作视力测试。她前次测试是在8年前。
医师发现她的左眼快看不见了，而右眼的视力只有6/20.矫治右眼视力成为20/20之后，她的成绩立刻改善了，每小时收入也增加了19分钱。22号作业员的试验促使管理阶层重新考虑了眼力测试的政策。他们面对的事实是他们没有政策，公司除了送新人到学校学编织外，已有编织经验的，一经试用，督导人员就会决定她能否胜任。一般雇员，则不要求作任何测试。
新政策是对所有的编织人员进行眼力测试，然后建立一套定期复检的模式。初次测试的结果，他们发现有12位作业员视力有困难。(27号作业员)：这位作业员可能是整个试验期间最差的一位。督导人员把管制图给她看，她的反应是：“我在这里已经5年了，这是第一次有人告诉我‘要用心’。假如有人在乎，我当然可以把事情做得更好！”她8月份和以后的纪录有了长足的进步。另一位仍有许多错误的编织员(落在管制界限之外)则表示：她已经在职5年了，却从来没有人向她们解释纺织的真正含意。她只是观察其他作业员怎么做，别人也尽力教导她，但却学到了许多坏习惯，仍旧不了解到底要怎么做好。成就简述纪录上显示出他们的工作情况持续改善。
从努力改善的第一个月——八月份开始，不良品的比例降至2.4%，然后是1.4%，1.3%，1.2%，1.1%，最后降到第二年二月份的0.8%。仅仅七个月，他们就有了极为显著的改变。以往的纪录是每周有11500支长袜为次级品，而到了二月份，次级品的数目降至2000以下。成果为：增加了一级品的数量。成本降低，利润更高。每人收入增加(用更少的努力)，因为生产力增加了。
品质的维护足以显示，有助于产品销售。顾客抱怨大幅度降低。此种改变的净成本几近于零，虽然增加了几位检验员，但有些百分之百检验已经取消了(已无必要)。一位秘书就画好了所有图表的点绘，也不用另外加人。戴明博士要提醒读者，这项改善可是在同样一批人员及不加新设备的情形下完成的！
