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CIEU-中国工业工程师最贴心、务实的学习、交流平台！ 尽管有时候精益和六西格玛相互竞争，在更为开明的公司中，两者被认为是伙伴关系。类似于“精益西格玛”“精益六西格玛”的短语开始出现，这既是好消息也是坏消息。好消息是因为精益通常会忽略变异，它对于具体的问题解决也不是很强（而在问题表变化上面正好相反）两者形成有力的组合。不过，如果两者都只做过于狭义的定义则是坏消息—正如本章11.1节所述，质量问题存在复杂性、变异和差错三个方面。狭义定义的六西格玛于复杂性和差错性关系不大，也可能不重视基本的精益技术所扮演的重要角色。 术语“西格玛”源自任何过程的固有变异或其分布。重要的是，西格玛水平会告诉你该过程的平均故障率大概是多少。它是描述过程能力的优秀工具，它也可以用于任意类型的过程—不管是制造业还是服务业。它也有局限性，比如它仅能捕捉超过事先确定的公差范围的变异，即“缺陷”，而且它以正态分布作为假设前提（中心极限定理是该假设的基础。）表11-3列出西格玛及其对应的百分比（你的流程的产出在公差范围内的有过少），以及该西格玛水平对应的每百万个产品中出现的不合格品数量（PPM）。 那么，如果4西格玛水平已经只有0.6%的不合格品，为什么选用如此严苛的5西格玛绩效水平呢？因为存在“过程漂移”，如图11-2所示。六西格玛的最初使用者摩托罗拉允许1.5个西格玛的漂移。因此，一个3西格玛的过程在长期看来就变成只有1.5西格玛水平了，对应的是93.3%的产品在公差范围内，或者说6.7%超出范围（66 800PPM）。 对于6西格玛的过程，漂移1.5个西格玛以后也能达到惊人的3.4PPM！ 因此，即使存在1.5西格玛的漂移，一个6西格玛的过程也接近完美。 当然，对于某些过程，如航空飞行，6西格玛也是不够的。 一个过程是否可以达到3.4PPM，从某种意识上说还不是重点。重点是可以不断逼近目标的严格的过程。可能目前的制造业已经可以达到3或者4西格玛的绩效，大部分的服务业差不多是2西格玛。因此，更好的理念是把六西格玛看成一种结构化的问题解决方法，而不仅仅与产品质量有关。 六西格玛不仅与降低不合格的数量有关，也会降低变异或其分布。零件（产品）的变异或者过程的变异都很重要，在图11-3中，和贷款批准时间相对的是对于顾客而言非常重要的产品特性。六西格玛不仅以降低规定的时间内没有处理的申请数量为目标，也力求降低批准贷款的时间分布宽度。因此，减少目标时间将成为一个新的目标。 六西格玛的起点是对于过程的信念。组织的特征就是各种过程，通常都是跨职能的，SIPOC模型清楚地表明一个过程包含供应商、输入、过程、输出和顾客。系统性地分析它们大有裨益。 六西格玛具有详细的方法论：DMAIC（sdefine，定义；measure，测量；analyse，分析；improve，改善；control控制），本质上与戴明和休哈特的计划—执行—检查—处理（PDCA）循环是相似的。六西格玛按照逐个项目的方式来开展，以过程为导向。它的项目一般来说是相当窄的，具有确定的开始和结束点。它在开始阶段就考虑顾客的需求。六西格玛的一个显著特征是对数字的偏好，测量过程的变异，试图缩小变异，并将其变动范围迁移到顾客要求的规格范围内—将3.4PPM作为其目标（通常达不到）。另一个特征是强烈的财务指标偏好，期望每个项目的收益都反映在财务指标中，而且肯定会估算成本。很多的六西格玛黑带都会说，六西格玛不是降低缺陷，而是赚钱或者省钱。 六西格玛大量使用统计工具。对于硬性数字的检查实际上是它的一大优点。不过新乡重夫对此也提出警告，“我第一次是在1951年听到统计介绍的，我从那时起就坚信它是最好的工具，然后花了26年时间才真正掌握它”新乡重夫没有通过统计方法来解决问题的经理值得每一位黑带去了解，它也有助于解释为什么丰田缺乏对六西格玛的热情（参见下文）。 通用电器的六西格玛围绕6个原则。它们是： ●关键质量特性。起点是顾客，那些对顾客而言最重要的特性必须予以确定。 ●缺陷。缺陷就是任何不能完全按照顾客需求交付的东西。 ●过程能力。过程必须有充分的能力来交付顾客需求。 ●变异。顾客体验到的、看到以及感觉到的差异。 ●稳定的运营。目的是确保一贯的、可预见的过程以改善顾客体验。 ●六西格玛设计。设计必须，满足顾客需要及过程能力。 六西格玛由掌握该方法的适合人员所驱动。用柔道的带段来给六西格玛技能分级是一种不错的创新。黑带通常需要在4个月中经历4周的培训并需要实际结果。4周分别对应DMAIC循环中的测量、分析、改善和控制阶段。黑带通常是专职工作于六西格玛项目，通常作为导师辅导团队。也存在六西格玛“倡导者”，他的职责是确定“什么”（非常重要的角色，需要跨职能和跨流程的知识），而黑带则关心“如何”。有些公司让黑带工作2~3年时间以后，就会将他们提升到管理岗位或者倡导者岗位。绿带的培训相对会少一些。有些公司，例如联合信号、霍尼韦尔设定目标，要在5年之内让90%的员工变为绿带，以及组员。执行和人员问题需要和六西格玛工具本身一样谨慎对待。 六西格玛设计（DFSS）解决产品设计问题。这个方面在新产品引入章节讨论。 流程的西格玛水平可以用来估计没有落在特定公差范围内的质量特征的平均百分比。因此，要计算一个过程的西格玛水平，首先要确定流程及其允许公差，然后进行超过30次的测量。西格玛水平的计算基于每百万个机会出现的缺陷数（DPMO），对应关系如表11-4所示。本质上一次机会就是过程的一次运行，因此DPMO可以告诉你，假如重复测量该流程1 000 000次的话，平均而言你会因为质量不良而让顾客失望多少次。 为了测量DPMO，需要两则信息：生产的产品所所包含的总缺陷机会数量，实际发现的缺陷数量。DPMO=（实际缺陷数量/总缺陷计划）X1 000 000。一旦得到DPMO数值，使用表11-4就可以将其转化为西格玛水平。使用区间中较低的取值，例如，如果根据DPMO查表获得的西格玛水平落在4.2和4.3之间，则取4.2作为西格玛水平。 例举：一个计算机硬盘的生产商想测量其西格玛水平。在一个规定的期间内，生产商共生产了180 000个硬盘。对于每个硬盘生产商分别对8个质量特征值进行测量。在测量的过程中发现了4302个缺陷。总体上，在8x180 000个机会中有N=4302个缺陷，对应的DPMO=2987.5。查表，就可得到西格玛水平是4.2。
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