組織在流程穩定化(Stable)之後，經由柏拉圖(Pareto)與魚骨圖(Fishbone)分析，找出共同原因變異(Common Cause of Variation)，並利用實驗設計(Design of Experience)或假設檢定(Hypothesis Test)等驗證方法，協助專案經理找出顯著改善(Significant Improvement)共通原因的變異的創新方法，使現在穩定化流程達到能力化(Capable)。以圖一為例，該專案階段的生產力(Productivity)分為創新效益試行(Pilot)前與試行後，試行的階段為圖一管制圖(Control Chart)中的第17點至第30點，試行前階段的第15點是離差值(Outlier)，需經由特殊原因變異的分析與剔除，使流程變為穩定化後，進行創新項目的試行。
組織績效模型是利用回歸方程式做為模型基礎，因自變數顯著影響依變數的計算結果，專案經理需利用管制圖的管理方法，針對自變數做監控，並建立自變數的流程績效基準(Process Performance Baseline)。創新項目即為專案經理針對自變數的分析所做的流程改善方法。在創新項目施行前，可利用組織流程績效模型(Process Performance Model)計算效益，專案經理先行評估創新項目對於特定自變數的影響後，假設自變數的數值，並經由蒙地卡羅工具預測結果，可得知該創新項目是否值得試行，如圖二與圖三，假設自變數績效提升了百分之四十，生產力可從1.99提升到2.25。專案經理可以此做為基礎，利用生產力、專案大小(Size)與人力(Effort)的換算，算出該創新項目的投資報酬率，例如，專案大小為442的專案，可經由創新效益的試行，人力可從原本的222人天提升至196人天，節省26個人天，經由角色成本的換算可為該專案節省180,000元的成本，若組織同類型專案有10個，則可得出組織的效益為1,800,000元。
創新項目實際試行完成後，需利用假設檢定，驗證此創新項目是否顯著提升流程績效。首先，經由常態檢定確認此兩組數據是否為常態分配，若是，則可使用t-檢定(一組或兩組樣本)、F檢定(一組或兩組樣本)或變異數分析(兩組樣本以上)驗證平均值與標準差有顯著提升，若其中一組數據非為常態分配，則可利用Wilcoxon Signed Rank檢定(一組樣本)或Mann-Whitney檢定(兩組樣本)做驗證，以上述專案為例，項目施行前與施行後的數據皆為非常態分配，如圖一與圖二，因此使用Mann-Whitney檢定作為驗證方法，如表一，可得知施行結果顯著提升流程的績效。
最後，專案將計算流程績效指標(Cpk)，驗證流程是否達到能力化(Capable)，以上述專案為例，試行結果的平均數為2.79，標準差為0.24，組織的規格下限為1.66，則該流程的Cpk為1.54，流程達到3個標準差的標準。經由專案試行後並成功後，若組織有與試行專案同類型的新專案，則可以此為依據，實施(Deployment)該項創新項目。在專案試行創新項目的流程中，專案經理需假設自變數提升的百分比，但新專案可直接利用試行專案的實際提升百分比，做為效益預測的基礎。