六西格玛新特点及软件的趋势

      不知不觉中，六西格玛管理的发展已有了二十多个年头，在中国的发展也已将近十年。回顾这一段不长也不短的历史，我们不难发现，无论是在国外，还是在国内，六西格玛依然保持着旺盛的生命力，而且处于不断的变化和发展中。除了它的核心理念，诸如“以顾客为导向”、“关注流程”、“基于数据和客观事实的决策”等没有变化外，其他例如应用的领域、培训的教材、使用的软件、项目的评估等许多具体的实施内容都发生了很大的改变或拓展。本文将结合当前六西格玛发展的最新特点，重点阐述与之相应的六西格玛软件的新趋势，并简要介绍其中的优秀代表。

　　六西格玛的新特点之一：从制造业发展进入到服务业

　　众所周知，六西格玛诞生于以摩托罗拉公司为代表的电子制造业。但是时至今日，有越来越多的服务性企业加入了六西格玛的大部队之中，例如金融业的汇丰银行，酒店业的喜达屋集团，物流业的联邦快递，以及新兴的提供网络购物服务的亚马逊网站，等等。这些现象初看可能让人觉得匪夷所思，其实道理很简单。虽然服务行业的主要产品是无形的服务，而无形的服务是通过各种各样有形的业务流程来实现和传递价值的。因此，流程的好坏，直接决定了客户眼中的质量与形象，最终在客户端以“客户满意度”的形式、在内部以“流程效率”的形式表达出来。而这与传统的制造业是没什么不同的，因此，服务业借鉴制造业已有的管理经验也就不足为奇了。

　　六西格玛软件的趋势和要求之一：支持大数据量的存储和高速运算

　　为了适应这种发展变化，未来的六西格玛软件必须满足服务业的数据分析需求。其实，很多像银行、物流等类型的服务性企业开展六西格玛活动比某些制造业更方便，因为这类企业的数据信息化基础好。但同时也带来一个问题：数据量非常庞大！两三百万行、十几列的数据对于一家生产型企业来说可能要花几年的时间才能积累起来，而对一家商业性银行来说是再普通不过的日交易记录。因此，如何方便地整合海量数据，而且在短暂的时间内（一般在半分钟以内）就能进行常规的统计分析并绘制相应的统计图形是一个最基本的要求。

　　目前，JMP软件是唯一能够达到这一要求的六西格玛软件。曾有专业人士做过测试，在一台Dell笔记本电脑上（2G主频的Intel芯片，2G内存，Windows XP平台），分别对100万行至500万行数据进行描述性统计分析并构建直方图。结果是：在数据量为100万行时，JMP需要的时间约为3秒钟，其他同类软件约为50秒钟；当数据量扩大到500万行时，JMP耗时约9秒钟，其他同类软件此时已“死机”了。

　　六西格玛的新特点之二：制造业六西格玛开始从生产环节向产品研发、市场营销等前端领域渗透

　　传统的六西格玛是以DMAIC循环（即定义-测量-分析-改善-控制）为主要方法论对现有的产品制造和客户服务进行的改进。然而，开展六西格玛活动已有几个年头的企业大多会有这样的感受：当六西格玛改进流程将质量管理水平提升到大约5 Sigma的水平时，想要继续改进就会感觉非常非常困难。其实，质量不是检验出来的，而是制造出来的，更是设计出来的！如果产品在设计阶段就存在缺陷，那么无论生产、服务阶段多么完美，质量水平也不会高到哪里去。因此，这些企业意识到在前期市场调查、产品设计的时候就应该全面考虑客户的需求、原材料的特性、生产工艺的要求和生产人员的素质等各个方面的要素和条件，从源头上保证产品达到6 Sigma水平。与此同时，一套崭新的六西格玛方法论DFSS（六西格玛设计）便应运而生了。

　　六西格玛软件的趋势和要求之二：提供更加细分化、专业化的试验设计解决方案

　　当六西格玛渗透到产品研发等前端领域时，对数据分析的科学性和精确性提出了更高的要求。与生产部门不同的是，研发部门、市场部门的工作大多具有先导性、非复制性、外向性等特点，因此前期的数据收集工作就显得比较困难。同时，产品设计的过程中还常常会面临资金有限、时间紧迫等多重压力。试验设计（DOE）是解决这类问题的最佳工具之一，也是DFSS中的重要组成部分。试验设计通过合理地安排一批有限数量的试验，并严格按计划在设定条件下进行试验，从而获得新数据，并对之进行分析，以获得所需要的信息和最适合的改进途径。传统的DMAIC方法论中已经涉及到一些试验设计的方法论，但都是些大而化之的通用手法，缺乏针对产品结构与功能日益多元化的细分化、专业化的试验设计解决方案。

　　在当前的六西格玛软件中，JMP软件是公认的结构最完整、适应领域最广泛的试验设计软件。它不但提供满足一般需求的部分因子设计、全因子设计、响应面设计、田口设计和混料设计等基础类试验设计解决方案，而且还提供包括非线性设计、空间填充设计（均匀设计）、扩充设计、容差设计、定制设计等在内的高级试验设计解决方案（如图一所示）。而且，JMP软件在试验设计的分析过程中还集成了模拟（Simulation）功能，帮助分析人员对将要大规模实施的新方案进行事先模拟，以最大限度地减小新方案失败的风险，同时也大大降低了验证本身所需的成本。

图一  JMP软件的试验设计平台[page]

　　六西格玛的新特点之三：与精益（Lean）的联系更加紧密

　　与五六年前不同的是，现在的中国企业导入六西格玛时，往往用的不再是一个纯粹的六西格玛的名称，而是称其为“精益六西格玛”，即Lean Six Sigma。这其中的“精益”就是来源于日本丰田汽车公司独树一帜的生产体系Toyota Production System。两者的结合绝非偶然，首先是由于两者具有同质性，尽管六西格玛是强调的是减少变异，而精益强调的是减少浪费，但实质上都是优化过程，都是在顾客驱动下的持续改进，达到最小化成本（损失近于零）、最大化利润，这为两者的结合提供了必要的基础。其次归功于两者的互补性，这是它们结合的关键所在。最明显的是精益不能使用统计的方法来管理流程，单靠六西格玛也无法显著地提高流程速度或者减少资本投入，而精益六西格玛可以使两者取长补短，相得益彰。再者同时推进这两种管理方法也为企业的持续改善活动降低了成本，同时也体现出管理层“注重实效的重要性远远大于工具本身”的务实态度。

　　六西格玛软件的新趋势之三：丰富可视化手段，让分析工作变得简单而生动

　　一般来说，精益生产中的分析方法都很简单，定性分析为主，定量分析也只涉及到一些加减乘除的运算，因此，以前很多人认为Excel就足以承担精益改善定量分析的重任，其实这样的认识有一定的片面性。的确，精益强调现场调查和原因分析的简洁性和快速性，最典型的一种改进方法叫“可视化管理（Visual Management）”，即很多时候只需要在少量但具有代表性的数据基础上以图形的方式表现生产现状，暴露潜在问题。但是，其具体实现的方式方法也不是仅仅局限于柱状图、饼图等传统的图形工具，而是处于不断的更新与扩充之中的。而且，精益比六西格玛更加强调“全员参与”，特别是生产一线员工的积极参与。而生产一线员工的定量分析基础通常比较薄弱，数据的可视化是他们最喜闻乐见的一种理解问题、分析问题形式。因此，如何丰富可视化手段，提高可视化效果，以此尽快地消除他们对精益六西格玛的陌生感和恐惧感，而且能够学以致用，帮助他们解决实际问题，是以往面对相对高素质的工程技术人员为主的六西格玛软件面临的新挑战。

　　毋庸置疑的是，JMP软件在可视化方面又走到了六西格玛软件的最前列。它不仅提供了业界最完整的分析图形库（如图二所示），还能实现很多高级可视化功能。例如，“图形之间的动态链接”能使操作员在鼠标点击之间就能完成现场数据中发现改善的线索；“可制作成Flash动画的泡泡图”则可以让没有统计背景的分析人员迅速地从复杂的多维数据中找出最显著的客观规律；等等。这些JMP软件特有的可视化功能，为精益六西格玛的深入推广提供了极大的便利，也使得全员参与质量管理不再是一句空话。

图二  JMP软件的图形分析平台

　　最后，值得一提的是，六西格玛软件在六西格玛管理的活动（无论是培训课程还是项目运行）中占有极其重要的地位。在决定推行六西格玛管理体系后，企业的管理层一定把好六西格玛软件选择这一关。从某种程度上说，选择六西格玛软件比选择六西格玛咨询机构至少同等重要。因为前者将伴随企业共同经历更加长期的实际运营过程的考验。衷心希望更多急切期望提升质量的企业在第一时间内找到合适的六西格玛软件，在迈向6 Sigma质量水平的进程中事半功倍，避免中途撤换软件的尴尬以及由此带来的不必要的损失。