在cmmi模型中，與6sigma關係最直接的莫過於原因分析與方案過程域（causal analysis and resolution，car）了。car的思路非常簡單，如圖1所示，就是選擇需要分析的缺陷，分析其原因，實施改進措施，評價變更的效果，相關數據入庫。在這個過程域中，缺陷包括兩個方面，一是產品缺陷，包括中間產品，如評審缺陷，測試缺陷，現場故障等等；二是過程缺陷，如審核出的問題，或過程能力的欠缺等等。
圖1 car的邏輯圖
在細節上，正如我們經常說的，cmmi告訴我們做什麼，卻沒有說怎么做。這個過程域，完全可以採用dmaic的思路來做，不僅大大豐富了其方法、工具，而且邏輯、方法論也是現成的，如圖2所示。
圖2 dmaic的邏輯圖
二者比較可以看出，基本思路完全一致。d階段，主要任務是需要確定問題，可能有多種問題，哪一個是需要最優先解決的？依據企業的政策傾向、利益導向可以選擇出具有最高優先權的問題。之後在m階段收集數據，並且了解現狀水平，以便後面進行改進效果的比較和評估。這兩個階段對應於car的第一個步驟，所以它的輸出就是選擇好的數據，以備分析之用。a階段是從眾多可疑的原因中逐漸分析出根本原因，與car的第二個步驟完全一致，因此a的許多工具也一樣有效，如流程圖分析、因果矩陣、魚骨圖、fmea，甚至doe等等。接下來進入改進階段，針對根本原因制定改進方案，實施、調整、最佳化，再實施，直至達到預期的改進效果。這與car的第三步和第四步符合。第四步需要特別注意的是，變更後的評價，是對過程性能及其變更的評價，而不僅僅是產品的評價，這既是cmmi目標的體現：過程改進，也與6sigma的要求一致：改進效果一定需要用統計數據證明其有效性，而且之後需要在控制階段中，溶入企業的日常管理流程，以保持其改進效果。car最後一步，特別提出要將所有的數據和資料入庫存檔，這是cmmi一貫的特點，也是非常好的積累組織資產的方法。
由此可見，car與dmaic真是異曲同工。越是到cmmi的高級級別，cmmi與6sigma的共通之處越是屢見不鮮，如四級、五級，以量化性能來促進持續改進的思路已經體現在各個過程域。因此，二者更加可以無縫連線，在過程改進中各顯神威。