回：绿色心情90

8D,sixsigma都是工具箱,你用8D可以把sixsigma装进去.你用sixsigma也可以把8D装进去.飞利浦的改进活动有QCC, CIP, BIC, Sixsigma, TPM, zero program,等等,都是可以相互包含的。

每一种改进工具都有其局限性，如Sixsigma在统计工具不适用的环境中是不能发挥其作用的，对于过程不成熟不稳定的能取得的效果也不明显。在过程是比较成熟的，稳定的，有大量数据可以分析的地方用SS最来劲了.SS是发现过程中的关键因子，然后对因子之间的相互作用关系进行分析，通过对关 键因子的控制达对过程的控制，从而对过程呢的输出的结果达到控制。如果你的过程就总是在变，过程的输入你也控制不住，你用这个工具是事倍功半。

对于系统而言是要使用系统的分析工具和改进工具，如上文提到的PST是用来测量系统的均衡性的,如明确各种矛盾博弈关系的博弈论的工具如纳什平衡。像在运营，如做生产计划，计划是要运用运筹学的工具， 是用有限的资源满足多项产出的需求,做到最优化,常用如线性优化，非线性优化，像物流中碰到的排队问题，运输问题，选址问题这些都是运筹学的范畴.如目标管理中的indicator管理，像为什么用PM2.5 就可以比较空气质量，用ＧＤＰ可以衡量经济，用基尼系数表现财富分配，设定一个可以横向比较的indicator可不是随便拍脑袋就能出来的,如项目管理中的甘特图，关键路径法，挣值分析等等。

别以为质量工具，质量改进能包打天下，其实质量管理只是企业管理总的一个组成部分，是属于监控的一个分支，我们用概率统计工具比较多是因为，１。质量管理 的前身是风险管理，像费根鲍姆，休哈特，戴明都是先搞的风险管理后搞现代质量管理。２.是企业管理中的控制都是基于财务管理的，因此质量控制离不开经济 性，像抽样检验，ＳＰＣ，ＤＯＥ，都是把经济性放到第一位的，因此我们才用样本推测总体，因此我们才预判及时调整，因此我们才合理地去减少实验的次数。

在企业管理中，财务数据是一大类，而财务数据的处理有其自己的方式，虽然有时会运用统计工具。

基本上,系统级别的改进是不能做实验的，一旦错了全盘崩溃，你不能说为了检验教育方式的区别，做一个实验，分几组，看10年以后孩子的发展，那么总有一批孩子有 可能被毁掉，这没人性。你不能说让我们公司尝试一种经营模式，不行我们再改回来，错了你们公司就倒闭了。系统改进的特点在运行的过程中不断检测，调整，分 析，不能搞DOE的。有时不得不考虑运用蒙特卡罗模拟分析作风险定量分析.

8D是一个解决问题的逻辑思路，框架结构明确，运用怎样的工具看具体运用的人，同样的工具如FMEA，这只是一张管理表格，有一个简单的计算公式和改进的原则，具体的工作还是要靠具体操作的人来做。

我们公司是全球化的公司用TOC多一些，我们没办法做到JIT，我们是到现场安装系统，有来自印度的，澳大利亚的，意大利的，美国的，法国的，中国的等等，有自己的造的，有外面采购的，太多的运输问题，不可抗力的问题是无法优化的，而且我们的特性是单间小批，用lean不合适。我上一家公司，公司的基础是 TPM，这是因为他们是全自动化生产线，每条线3个技术员操作，搞ＴＰＭ最适合。

千万别迷信某种工具，也别以为质量人啥都能搞定，改进基础都是源于泰罗的科学管理，这里面的学问大了去了。也千万别以为质量人最懂数据分析，至少财务报表的分析就不是质量人擅长的。　一个企业数据是多种多样的，各有各的工具库。

相对而言像ＰＤＣＡ，８Ｄ这样只提供了逻辑框架的工具运用得更广泛一些。我见过不少牛气哄哄质量人在老板的眼里，在管理层的眼里啥也不是，不是人家不重视质量，而是仅仅以数字处理而言，这个领域就已经很广泛了，你要是真的数学好，你搞Data Mining（数据挖掘）每年挣几百万算少的了，你要是真的懂得改进，国家的大正方针都是大改进，怎么没有你一份儿呀？

做质量的人首先要先知道天有多高，要自己扮演的角色到底是生旦净末丑，还是神仙老虎狗？该你亮相的时候不能含糊，不该你出场，不该你帮腔，你不能抢戏。