日本的细节管理或其他(有修改)

丰田公司把2004年的新一代的“席叶娜”视为重大的重新设计——这是一款评级很高的小型客货两用箱型车的新改进版本。丰田的工程设计使其体积加大、速度加快、更顺畅、更安静，并且价格降低了约1000美元。此外，丰田也在一些小但重要的细节上进行了改进，以使北美地区的驾驶人感觉更舒适、便利。这些改进大多数是应用现地现物原则的结果。

发展这款新“席叶娜”的总工程师是横谷雄司（Yuji Yokoya）。“席叶娜”的主要市场在美国和加拿大，墨西哥也占部分销售量。横谷雄司曾经参与日本和欧洲的新车发展计划，但从未参加过北美地区的汽车发展计划。他在北美地区的几个单位服务过，但从未想到自己有一天会担任北美地区汽车发展计划的总工程师，他觉得自己并不是非常了解北美地区的市场。换作是其他经理人，大概会翻阅许多市场资料，但这不是丰田公司经理人的做法。横谷雄司去找他的上司，要求准许他做一次特别的旅行，他说：“我想开车走遍美国50州、加拿大13省和墨西哥大部分地区。”

安迪·隆德（Andy Lund）是丰田技术中心的一项美国计划经理，被指派协助横谷雄司，恰好有机会加入横谷雄司加拿大之旅的行列。他叙述了横谷雄司如何决心亲自走访加拿大努纳维特区（Nunavut）一个名为蓝京湾（Rankin Inlet）的小镇的故事：

横谷雄司抵达一个非常小的机场，尝试预定一辆车，但是，那里并没有租车公司，整座小镇也没有。因此，他叫了一辆出租车——一辆小型客货两用箱型出租车——到机场接他，他尝试和出租车司机就某项要求进行沟通，但是，这位司机英语说得不好，横谷雄司听不懂。后来，这位司机的儿子来充当翻译，司机这才同意把车出租给横谷雄司，并由横谷雄司自己驾驶。结果，这个小镇实在是太小了，横谷雄司只花了不到几分钟就开车走完了整个小镇。

横谷雄司完成了他开车走遍美国每个州（包括阿拉斯加、夏威夷）和加拿大、墨西哥每个地区的目标。在大多数地方，它们都能租到“席叶娜”，从实际驾驶上路的经验中学到了该如何改进这款车。结果，横谷雄司提出了许多设计上的改变，这些改变对生长于日本的日本籍工程师而言是想都想不到的，例如：

·加拿大的路颠（即马路中央最隆起的部分）比美国的路颠还高，大概是因为加拿大小雪比较多的关系。因此，他们了解到，在加拿大开车时，切换车道的控制性能特别重要。

·在开车经过密西西比河时，一阵强风把横谷雄司的车吹得严重晃动，他因而了解到在遭遇横向风时的稳定性有多么重要。在通过安大略省的侧风区时，他警觉到卡车经过时非常容易把小型厢型车吹到一旁。如今，当你驾驶到侧风地区时，新的“席叶娜”稳定性已经改善很多了。

·当开车经过圣塔菲（Santa Fe）的狭窄街道时，横谷雄司发现，先前的“席叶娜”很难转弯，于是，他把新款的“席叶娜”转弯半径改善了3英尺。这可是项了不起的成就，因为新版本的“席叶娜”体积显著加大。

·由于在这些旅途中，横谷雄司“生活”在“席叶娜”车里，使他了解到杯架的重要性。在日本，车途通常比较短，路途中，虽然你也可能买一罐果汁，但在日本的社会文化下，通常会在车外喝果汁；然而，他发现，在美国的长途驾驶中，人们经常会有一杯喝了一半的咖啡或喝了一半的水，还有另外一杯或一瓶是盛满的，因为你不想再喝完饮料后，得等到下一次停车才有饮料可喝的。因此，一个人实际上需要两个，或甚至三个杯架——譬如当此人想要放置一杯咖啡和两瓶水时。所以，新款的“席叶娜”设计了14个坚固的杯架和瓶架。此外，还为长途旅行者设计了许多放置东西的小区隔和车袋。

·横谷雄司还发现到，美国人习惯在车上吃东西，而不是花时间停车、进餐厅吃。在日本，很少见到人们边开车边吃东西，部分原因是道路比较狭窄，卡车进进出出，必须专心注意道路，且经常煞车。美国的高速公路宽敞笔直，开起车来较轻松，还可以使用定速控制。因此，横谷雄司了解到，车子里最好还有地方摆放汉堡和薯条，于是在驾驶座装设了一个一按即伸出来的餐碟。其实，先前在日本的丰田小型厢型车上已经提供了这项由车主自行选择的非标准配备，但很显然，北美市场更适用。

加长小型厢型车的概念当初也是应用现地现物原则发展出来的。负责丰田全球所有研发工作的齐藤明彦博士（Akihiko Saito）信奉“小即是敏捷”(small is smart)的设计原则：尽可能采取最小的外部组件以减轻汽车重量，同时还适当增加内部容积。在一次出差前往美国密歇根州安娜堡的丰田技术中心时，齐藤明彦去了趟家居货栈（Home Depot）。他只是站在停车场观看，就好像站在“大野圆圈”内一样。他看到美国人购买大件的东西，例如4英尺宽、8英尺长的夹板，然后放上他们的小货车或本田“奥德赛”（Honda Odyssey）后货座。回到丰田技术中心后，他看到大块夹板可以放进本田“奥德赛”里，但无法放进前一代的“席叶娜”后座。于是，他当场批准把新一代的“席叶娜”加长到可以容纳4英尺宽、8英尺长的夹板。


现在，我们多半依赖计算机分析与评估数据。例如，在六西格玛质量管理方案中，我们收集数据，使用统计软件包来分析这些资料——相关性分析、回归分析、变异分析等，得出的结果中有些具有显著的统计性。但是，我们真的了解实际情况或问题的性质了吗？大野耐一曾说：

在制造业，数据当然重要，但是，我认为最重要的是事实。
这之间的很大差别在于数据只不过离流程一步而已。数据只是情况的“指针”，你真正该做的是到现场去寻找真实情况。