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张驰专栏
6西格玛(6sigma)实例:福尔摩斯的故事

发布时间:2018-10-10  来源:张驰   点击:

记得福尔摩斯的故事吗?一旦有蛛丝马迹,这个英国侦探就能解开最困惑的谜。与那些急于得出结论抓获罪犯的苏格兰侦探不同的是,福尔摩斯经常关注一些微妙的线索,从容不迫地发现真正的罪犯。在小说《血字的研究》(A Study in Scarlet)中,福尔摩斯警告道:“在你掌握所有证据之前得出结论是个致命的错误。这会误导你的判断。”福尔摩斯一定会成为一个成功的6西格玛(6sigma)黑带!

一个6西格玛(6sigma)团队在 “作案现场”收集到的数据里应该有足够的证据。现在该是对引起缺陷的肇因得出结论的时候了。但他们不应该接受表面的假设,他们必须证明此肇因确实引发了被研究的问题。这个星期提出的任何假设可能会被数据推翻;下个星期收集的新数据可能暗示了另一个可疑的问题,等等,直到6西格玛(6sigma)团队成员能够用数据证实某个假设,才能“捕获”引发缺陷的真凶。

成为一个误差侦探如果福尔摩斯生活在当今的企业界,他肯定会有许多调查缺陷原因的有效工具。这些工具可分为两类:

1.数据分析:使用收集到的数据来发现能够建议、支持或排除有关缺陷成因理论的模式、趋势和其他的异样。

2.流程分析:详细审视当前用来满足顾客需求的关键流程,为的是找出周期、返工、停机和其他不能给顾客带来加值的步骤。大多数6西格玛(6sigma)团队在项目中会同时使用这两类工具。数据分析一般先做,但是你的6西格玛(6sigma)团队也可能决定先使用流程分析工具 (或把团队分两组,这样就可以同时进行数据和流程分析)。不论你的6西格玛(6sigma)团队采用以上哪种模式,缺陷原因分析一般有三个阶段:

1.探测:以开放的态度调查数据和流程,目的只是看有什么可以研究的;

2.提出有关肇因的假设:运用你新获得的数据,识别最有可能的缺陷原因;

3.验证或排除肇因:利用数据、试验或进一步对流程进行分析来证实究竟是哪一个潜在原因是引发缺陷的最重要的肇因。

要把这些步骤一条一条地列在图表上很容易,但实际运用起来就往往并不是那么头脑清晰。你的6西格玛(6sigma)团队可能在开始探测之前,就已经有了关于肇因的假设;如果你不能提出假设,也许又要重新回到探测阶段等等。事实上,大多数6西格玛(6sigma)团队在真正瞄准问题的根本原因之前,都要经历好几轮的探测— 假设—证实的循环。

即使你不按照正常顺序经历这些步骤,或者需要重新回到某一阶段,但只要明确自己的目的将有助于使会议保持重点明确:“我们在这儿是为了提出关于肇因的假设……”,“我们在这儿讨论的是如何证实这三个肇因”…… “今天的会议重点是我们将如何分析这些数据。”


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