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【内容分享】别再和我说你不了解六西格玛!
时间:2019-03-28

西格玛的定义

西格玛的最初定义,是统计学中的概念,来自于正态分布。而正态分布,在数学、物理及工程等领域,均是一个非常重要的概念,基本上生活之中很多问题,都符合正态分布的规律,比如:身高、体重、智商……当然还包括犯错误的概率。

因此,西格玛是一种测量的方法,用来确定一个流程的好坏;换而言之,西格玛是全行业通用的、判断一个公司产品出现误差的标准。

在一西格玛的条件下,所做的产品大约只有三分之一是正确的;在二西格玛的条件下,也有三分之一的产品有缺陷。绝大部分企业的要求是三到四西格玛,也就是大概百分之六到千分之六的错误率。我们普遍认为很好的99%正确率,也就3.8个西格玛。具体的数据,如下图所示。

而我们常提到的六西格玛,在统计学的概念中,相当于百万分之3.4的废品率。这个数字有多低呢?如果以全中国14亿人举例,相当于只有4760个人“不合格”,也就大概一个工业园区的人数。如果这个概率是你的吃鸡概率,你大概需要刷游戏三千盘才能吃鸡一次,即使你下班时间都在刷游戏,一天刷十盘,你也需要大概一年才能吃鸡。加油哦!

 

六西格玛的步骤

具体到企业生产中,六西格玛是一种认识问题、分析问题、解决问题的方法,它的最终目的是改善质量。六西格玛过程改善的几个步骤是DMAIC。

D定义(Define)

其要点是用数字来直观的表明"缺陷是什么",“在什么时间段内改到什么程度可以接受”。

M测量(Measure)

要点是保证全程引用数据的准确性。六西格玛源自于统计学,统计的重点就是“用数字说话”,如果数字都无法精确测量,那么一切都是白费力气。很多时候,问题无法解决就是由于问题无法得到精确的测量。这一步骤最重要的,是做好MSA(测量系统分析)。

A分析(Analyze)

经过之前的两个阶段找到问题,找准问题之后,利用群策群力、鱼骨图这些工具查找可能引起缺陷的原因,之后在实际生产和服务过程中,有意识的去搜集相关的各种数据,将收集来的数据,用类似于回归分析之类的方法建立模型,进行优先级排序,找出真正影响结果的关键因素。

I改进(Improve)

如果做好前面三个步骤,那么这个阶段会非常简单,“哪里不对改哪里”,Analyze(分析)阶段所找到的关键因素就是我们在Improve(改进)阶段需要关注的要点。这一阶段,常见的问题是:改进需求和客观条件或者工艺水平之间矛盾。这些矛盾主要依赖设计、工艺和制造人员的专业知识和经验技巧加以解决。

C控制(Control)

改进之后仅仅只是短期能力达标,表明“有能力”做到“足够好”;不过如果想要将这些改进成果确定下来,就要通过一系列的控制活动,保证长期的生产活动都能实现这一能力指标,保证“能力高”的同时还能“控制好”。

 

六西格玛的实际运用

由于每个企业的境遇不同,我们用常常被大家挂在嘴边的减肥这件事来说明。

首先是考虑减肥的定义。

好的定义:我现在的体重是80公斤,体脂率23%,被人说胖

改善目标:让我的体脂率在三个月内降低到20%以下,体重降低到70公斤以下。

粗放的定义:我现在的体重是80公斤。

改善目标:将我的体重降低到70公斤以下。

无用的定义:我总是被人说“胖”,被人嘲笑。

改善目标:改善我被人说“胖”的状况。

然后是对自己进行测量。如果你测量体重时还用的是老式的体重秤,你可以在网上购买一个电子秤,能够提供包括体脂、心率等各方面数据,当然如果你还觉得不够,可以去医院进行专门的检查。

在分析阶段,对于需要减肥的人而言,可能需要记录下每天的饮食,尤其是饮食所包含的热量;每天的运动,尤其是运动消耗的热量。当然可能还需要记录自己的睡眠时间、工作时间等等相关可能影响的要素数据,利用数据模型来建立一个属于自己的模型,分析体重与所涉及到的活动的关系。

减肥过程中,改进的过程,就是针对自己的问题,采取对应的措施。如果是运动不足,就需要多进行运动;如果是吃的过多,就需要节制饮食,限制热量。

对于减肥来说,控制是最终也是最难的一环,为此还需要一些“外力”来实现,比如运动步数和运动时间记录,如果没有达到就要给好友发红包;比如饮食记录,每天都要把自己吃的东西拍照发出来。控制就是让短期是结果逐渐演变成长期的习惯的过程。

 

六西格玛的条件

六西格玛作为一个非常好用的工具,为什么并不流行?

现实原因是,实施六西格玛的必要前提是:组织比较稳定,同时产品需求比较稳定。

这个苛刻的条件,限制了绝大多数企业对于六西格玛管理,只能停留在理论阶段,因为有更多重要的问题需要解决。

当然,也不可以说六西格玛是大企业的专利。作为建筑行业的龙头老大碧桂园,即使知晓六西格玛的可靠,也无法在工程中实施。如果用六西格玛,就无法做到那么高的流转率,危及的就是整个公司的安全。对于碧桂园而言,如果非要采用六西格玛,需要解决的是资金高杠杆率的问题。

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