六西格玛管理法 追求卓越之道

一、为什么需要六西格玛？

我们要了解六西格玛，我们不得不谈一谈质量。

我们需要追溯一下，回顾这样一个问题，什么是质量？什么是质量的问题？我们可以来听一听质量大师们是怎么说的？

休哈特——质量不是检验出来，是生产出来的。他更强调质量靠过程控制，而不是靠最终检验。

爱德华兹·戴明，戴明环提出者，提出质量无须惊人之举围绕目标持续改善就能做好质量。

然后我们的灵魂人物克劳士比先生著名的零缺陷理论的创始人说过，质量就是符合要求，而不是好。

质量大师朱兰，他的质量手册是我们质量人奉为圣经的一本著作，其中提到了质量是一种适用性。

日本的质量工程专家田口玄一教授说质量是我们商品上市以后对社会造成的损失，更强调用产品的损失来衡量质量。

在GB/T19001：2016版术语解释中，我们对于质量的解释是客体的一组固有特性满足我们要求的程度。我们可以把质量定义分解为三个要素。

我们6 Sigma 表示什么？表示的是一个企业要想达到六西格玛标准,那么它的出错率不能超过百万分之3.4。

六西格玛如何诞生？

摩托罗拉为什么提出六西格玛？

他是基于在导入克劳士比第一次把事情做对的思想体系结合IT行业的特点开发出的一种基于数理统计的改进方法论。

当然，也是日本产品质量的崛起，抢占了摩托罗拉的汽车半导体的市场，倒逼自身开始变革。

当时摩托罗拉有一个半导体的一个生产线，因为不合格，损失太高，他们就把这条线卖给了日本人。

结果日本人在他们本地什么都没做，当地的员工当地的设备什么都没变，用一年的时间收益翻了好几倍，这给当时的摩托罗拉内部带来了非常大的震撼。

思考为什么日本人行我们不行，所以当时摩托罗拉内部开展了一场所谓的对标风暴，开展了这场品质革命。

六西格玛之父比尔·史密斯，他是一位工程师，提出要在休哈特以往提出的三西格玛水平基础上再翻一倍，提到六西格玛的水平。

提到六西格玛水平，我们的过程就不会带来这么多不良品，就能够达到我们的质量收益。

他开创性地提出了半个规格线，容纳六个标准差的一个统计概念，这就是我们六西格玛最开始一个雏形。

通过实施六西格玛摩托罗拉积累了很大的名声以及财富，但是摩托罗拉推行六西格玛更多是基于统计技术应用的内部推行，并没有在外部开展。

迈克·哈里在1989年加入摩托罗拉六西格玛研究院，开发了六西格玛的培训方式，在以往的统计概念基础上加入了领导力，还有团队建设这些软的工具，将“绿带”、“黑带”不同员工的定位方式引入了六西格玛。

然后他们通过实施六西格玛而让六西格玛在当时的金融华尔街开始有名气。这个时候六西格玛还没有走向市场。

通用电气（GE）的传奇领军人物杰克·韦尔奇，他在打高尔夫的时候，听他的朋友提到六西格玛居然在资本市场这么有名，就开始引入过来并且也开始创立了我们现在常用的一些 DMAIC 的路径，以 GE 特有的方式推行六西格玛。

六西格玛是彻底通过GE走向全球，在当时确实给GE带来非常大的名气和收益。

在 GE 和摩托罗拉在推行六西格玛以后，开始指数型增长，当时的财富 500 强基本大部分都在用，而且这些 500 强当时有很多 CEO 都是出身于通用电气。

成本思维

我们六西格玛就是要降低成本里面的不良质量成本。

要降低理论成本，实际上要做什么？

是要做流程再造，要重新做设计。

那么前期的过程设计开发和产品设计开发可能都要发生变更，是通过这样一个模型，让大家理解一下我们为什么需要六西格玛。

二、什么是六西格玛？

统计意义

其实六西格玛的统计意义很简单，六个西格玛就是六西格玛。西格玛是一个评估我们产品、服务和生产过程中一个统计度量，衡量我们的波动水平。

六西格玛就是要减少波动，消灭缺陷。

红色的纵轴它所在的位置是我们整个概率密度分布曲线的均值位置。

在这个过程是一个正态分布的情况下的话，两边对称分布的是我们的上下偏差，这就是我们的规格线，也就是我们的顾客要求。这是我们的均值。

那么标准差是什么？这个正态分布的曲线，它是有一个概率密度函数的。

那么这样一个概率密度函数，如果我们做一个求导二次求导当它等于零的时候，也就是我们这个顶端往下走，然后由凹由凸变凹的一个拐点，就是我们的标准差的位置。

西格玛水平就是半个规格线里面能够容纳标准的数量。

以顾客为中心——卡诺模型

黑色的、蓝色的和红色的分别代表的是我们的必须质量和一元质量以及魅力质量，我们通常也会把顾客的要求进行上述三方面的分类。

聚焦过程改进

在做六西格玛的时候，我印象非常深的就是这样一个函数式 ，Y = f(x1,x2...)，大家不要被六西格玛的套路，那么多的统计工具吓到。

通过我们关键的输入去控制它来获得我们关键的输出。如何找到这样一个模型是我们利用西格玛的一个终极目标。

但是要做到这个其实很不容易，因为我们都知道要取得好的结果应该注重输入，不应该是输出。

但是我们实际上在工厂里面的生产现场，我们更多的人是出了问题以后就再去检验。

大家一定要深刻地理解我们做任何的质量改进，不论是否选择六西格玛的管理方法，这个理念应该深深地落在你的心里再作质量改进。

我们就是去找到这样一个模型，控制我们的输入，来得到我们的输出。

六西格玛——基于数据和事实的管理

六西格玛有两项驱动力。第一个驱动力是流程驱动。第二个驱动力是数据和事实驱动。

六西格玛是以数据为基础的，但是我们在实际应用的时候普遍的问题是什么？

是我们的测量系统没有人做分析，我们缺乏相应的统计思维考虑我们过程中收集到的数据。

我们六西格玛项目要以事实为依据，但是我面临的问题是什么？

所有的项目都是领导拍板。我们这些事实违背了我们的直觉。那我们要以数据为基础的话，肯定要保证数据准确。

那么我们要以事实为基础的话，要相信事实，但是实际上我们应用起来的时候会比较困难。

底层逻辑——建立统计思维

六西格玛要求以顾客为关注焦点，要求循证决策，要求过程方法。

我们都说六西格玛是一个被统计所统治的一个工具。那么它其实更重要的不是说必须要用统计，只是它确实了运用了统计的一些方法。

我们在做六西格玛时更多要建立我们的统计思维。从实际问题转化成统计问题，再到我们的统计解决方案，再到我们的实际解决方案。

如果把这个路径套用到我们科学中，大到宇宙空间，小到我们的生物科学，都可以套用这样的一套逻辑。

我们现在大量的自然科学都是建立在统计的基础上，通过转化成统计问题，找到统计的解决方案，最后得到我们的实际的解决方案，这是需要大家去建立的一个统计思维。

三、六西格玛的常规实施路径

D ——定义阶段，实际上是叫明确问题来确定我们的 Y。

M——测量阶段，确定我们改进的基准测量我们的 Y 和 X 找到影响我们外的因子。我们找到的这个因子不一定是关键因子，是我们尽可能找到影响它的因子。

A——分析阶段，我们把 M 阶段筛选下来，确定哪些是我们的要因，我们把这些要因给它确定一个我们工程应用上控制的一个范围。

I——改进阶段，优化我们的 Y =f(x) 的模型。

C——控制阶段，成果固化。

六西格玛组织

六西格玛组织里面，我们最开始有倡导者，这是一个制定战略的角色，一般是在企业里面由分管技术质量的副总来担任这样一个角色。

比如说必须要有一个倡导者——一个高层来推动六西格玛形成这样的组织，我们才有可能把六西格玛的战略推进下去。

然后是黑带大师做黑带的一些项目指导，还有方法论的开发以及培训。

再往下一级就是我们的黑带，要做 BD 的项目和绿带的一个项目制造。然后最基层的一些六西格玛的员工应该是绿带，由他们执行绿带的一些项目。

其实还有一个很重要的角色是绿带讲师，我们现在在企业推行六西格玛的时候，慢慢发现我们最开始引入六西格玛需要靠什么外部的培训机构。

但是在我们实际应用过程中，我们会发现我们没法做到像 GE 那样一年投入十几个亿的费用来专门做六西格玛的咨询辅导和相关培训。

所以我们现在企业慢慢都开始做内训，在内训里面最重要的一个角色就是绿带讲师承担怎么让绿带项目遍地开花、承上启下的一个角色。

我认为在我们实际推进现状下，最重要的角色应该是绿带讲师。

四、关于六西格玛的几点思考

思考

六西格玛落伍了吗？

1、锦上添花而非雪中送炭，六西格玛是一个术的工具，它解决不了战略的问题。

2、以无法为有法，以无限为有限。不局限于六西格玛、结合精益生产等其他方法，只要能够改变我们企业的现状，为我们的企业带来利润，都是一个好的方法。

3、始于质量，不止于质量。掌握六西格玛的底层逻辑，可以和设计结合、从最开始的系统设计、参数设计、公差设计相结合。

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