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打破六西格玛神秘的面纱

打破六西格玛神秘的面纱
 
在做质量管理,或生产管理的人群中,六西格玛无益是这个领域的桂冠,不然前面再加上精益两个字。抓住了浪费+波动这两个内核,就等于解决了成本、质量、效率等各个领域的疑难杂症。六西格玛被通用定位六大战略之一,被视为精英文化,一小部分人员掌握的屠龙技术,就显得更加神秘了。但我们试图一层层剥开六西格玛神秘的面纱后,它真的那么难以掌握吗?它真的非常依赖高层的战略支持吗?它真的就不应当是每个工程师可在短时间内掌握的技能吗?
 
笔者在整理公司流程改善时,发现有三套流程或称为体系,分别是提案改善、QCC、六西格玛。那么如果对比这三者,重叠度有多大,我们需要成立三套委员会吗?或是进行整合为一即可。公司职员会问,我的这个项目应该算作QCC呢?还是六西格玛呢?
 
那,我们先将提案改善放一边,比较下后两者。
首先,我们翻阅各大培训公司针对六西格玛黑带的20天的培训课程,最多的时间应当是花在统计技术,比如QFD,MSA,FMEA,SPC,DOE,RSM这些。试想,如果一个工程师在学习黑带前,已经对这些单一技术有所掌握,那么一个标准的黑带课程还需要20天吗?应该5天就够了吧,将这些技术用项目的流程串起来。
 
再来对比下DMAIC与QCC流程的区别,无非是QCC定性比较多,DMAIC定量分析比较多。同样分析原因与确认原因,QCC头脑风暴、鱼骨图、现场验证即可。DMAIC会加入CE矩阵、一次FMEA,快赢,二次FMEA。这些不过是从众多因子中筛选一些关键因子,柏拉图的翻版而已。要因确认,六西格玛会用假设检验,回归分析,这一点通常是高级一些。分析改进阶段,用的最多的就是DOE+RSM。那么这些技术能否在QCC中使用呢?应该是可以的。没人会阻挡你在项目中运用更多的定量的统计分析。比如通常我们认为改善前客户满意度70%,抽样100人,满意75人,那么75%的满意率,是否能说明真正改善了。在不会假设检验这个工具时,我们当然会认为显著改善了,同时也不是拍脑袋,而是基于数据决策。但通过假设检验,我们会发现并不显著。这也许就是两者的一个区别吧。那么,同理,我们在QCC种能否用假设检验、DOE呢,当然可以。
 
简单的对比之后,并没有发现六西格玛比QCC高明在哪里。但在世人的眼里,总是在说六西格玛从上而下非常重要,否则你根本就玩不转。但倘若我们给他换个名字,叫10倍速改善方法,同样用DMAIC的架构与工具,我们只是想让每个工程师掌握这项技能,让他能够lead团队改善质量、成本、效率问题,就足够了。我相信这也是六西格玛最关键的作用,毕竟不是理论研究,还是要靠项目驱动的,项目做得越踏实,数量、质量越多,质量自然就有了突破性的进展。
 
笔者认为,我们没有必要神秘化六西格玛,最头疼的几个统计工具掌握了,用在通常的项目中,获得的效果并不必六西格玛差。也不要动辄谈到六西格玛就感觉很重,需要CEO挂帅,否则单靠一个工程师是打不起风浪的。
 
我们并不从开始就布局需要建立什么质量文化,我们想通过单一项目的运用,让大家看到这种改善方法所带来的对于疑难杂症,重症的有效解决方法,呵呵,你用这个能带来这么多收益,快教教我。如此一来,同样能够建立持续改进的质量文化。星星之火可以燎原,最终达到的目的和六西格玛不就是一样的吗?
 
卸掉DMAIC的神秘性,可能才会大面积的普及,才会让90%的中小企业不再畏惧,推而广之。

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