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六西格瑪培訓
張馳專欄
6西格瑪(6sigma)實例:福爾摩斯的故事

發布時間:2018-10-10  來源:張馳   點擊:

記得福爾摩斯的故事嗎?一旦有蛛絲馬跡,這個英國偵探就能解開最困惑的謎。與那些急于得出結論抓獲罪犯的蘇格蘭偵探不同的是,福爾摩斯經常關注一些微妙的線索,從容不迫地發現真正的罪犯。在小說《血字的研究》(A Study in Scarlet)中,福爾摩斯警告道:“在你掌握所有證據之前得出結論是個致命的錯誤。這會誤導你的判斷。”福爾摩斯一定會成為一個成功的6西格瑪(6sigma)黑帶!

一個6西格瑪(6sigma)團隊在 “作案現場”收集到的數據里應該有足夠的證據。現在該是對引起缺陷的肇因得出結論的時候了。但他們不應該接受表面的假設,他們必須證明此肇因確實引發了被研究的問題。這個星期提出的任何假設可能會被數據推翻;下個星期收集的新數據可能暗示了另一個可疑的問題,等等,直到6西格瑪(6sigma)團隊成員能夠用數據證實某個假設,才能“捕獲”引發缺陷的真兇。

成為一個誤差偵探如果福爾摩斯生活在當今的企業界,他肯定會有許多調查缺陷原因的有效工具。這些工具可分為兩類:

1.數據分析:使用收集到的數據來發現能夠建議、支持或排除有關缺陷成因理論的模式、趨勢和其他的異樣。

2.流程分析:詳細審視當前用來滿足顧客需求的關鍵流程,為的是找出周期、返工、停機和其他不能給顧客帶來加值的步驟。大多數6西格瑪(6sigma)團隊在項目中會同時使用這兩類工具。數據分析一般先做,但是你的6西格瑪(6sigma)團隊也可能決定先使用流程分析工具 (或把團隊分兩組,這樣就可以同時進行數據和流程分析)。不論你的6西格瑪(6sigma)團隊采用以上哪種模式,缺陷原因分析一般有三個階段:

1.探測:以開放的態度調查數據和流程,目的只是看有什么可以研究的;

2.提出有關肇因的假設:運用你新獲得的數據,識別最有可能的缺陷原因;

3.驗證或排除肇因:利用數據、試驗或進一步對流程進行分析來證實究竟是哪一個潛在原因是引發缺陷的最重要的肇因。

要把這些步驟一條一條地列在圖表上很容易,但實際運用起來就往往并不是那么頭腦清晰。你的6西格瑪(6sigma)團隊可能在開始探測之前,就已經有了關于肇因的假設;如果你不能提出假設,也許又要重新回到探測階段等等。事實上,大多數6西格瑪(6sigma)團隊在真正瞄準問題的根本原因之前,都要經歷好幾輪的探測— 假設—證實的循環。

即使你不按照正常順序經歷這些步驟,或者需要重新回到某一階段,但只要明確自己的目的將有助于使會議保持重點明確:“我們在這兒是為了提出關于肇因的假設……”,“我們在這兒討論的是如何證實這三個肇因”…… “今天的會議重點是我們將如何分析這些數據。”

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