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    6σ是一个致力于追求完美和客户满意的管理理念,过程控制是其中的一个重要组成部分,它包含许多支持6σ理念的技术。所有那些传统的质量管理技术,像spa、 msa、fmea等均是实现6σ过程必不可少的工具,并且许多质量管理技术都是针对量化指标的,这正好符合6σ管理数据化的特点。
 
    在6σ管理中,描述质量的两个基本概念是西格玛和缺陷。西格玛是希腊宇母σ的中文译音,统计学中用它来表示标准偏差,即数据的变异程度。对连续可计量的质量特性,用2σ度量其公差范围。计算σ水平,表示过程能力。
 
    缺陷(defect)是指产品没有满足顾客的某个预期的使用要求或合理的期望。6σ管理是以顾客满意为目标的,因此可用缺陷来反映产品的质量,有缺陷的产品称为次品。
 
    不合格(nonconformity)是指产品没有满足某个规定的要求,这个概念不是直接反映顾客需求的。在全面质量管理和iso9000质量管理体系中,使用合格与不合格来反映产品的质量,产品的某项指标没有满足某个规定就属于不合格品。
 
    在制造行业,人们总是聚焦于优化产品的质量;而在服务行业,人们则是聚焦于客户关系。
 
    在现代激烈的市场竞争中,不是企业的产品符合某个行业标准就万事大吉了。服务业6σ管理的最有利之处在于它关注顾客,从顾客出发,为顾客服务(at the customer, for the customer)。满足顾客的需求是企业最起码的准则。同时6σ管理还注重了解顾客的期望,任何能够帮助你的顾客成功的东西都能给你带来收益。我们不得不承认,中国企业认识到这一点的为数不多。
 
    用数据说话是6σ管理的精髓。任何企业都无法改进它不能评估的业务,而评估靠的就是对数字指标的分析。dmaic流程中的量测阶段为6σ管理用数据说话提供了保障,把一些模糊的质量管理过程转变为清晰的数量标准,从而将科学的统计方法,包括统计过程控制方法应用于其中。中国企业习惯总结“经验”,但不能量化的经验是无法学习的和不可重复的。
 
    目前服务行业比制造行业更需要6σ管理。因为制造业的工程师们在获得量化数据方面是占有优势的,从一开始就能够致力于用统计方法优化他们的生产程序;而服务行业本身缺乏量化指标,服务行业的白领们始终难以找到衡量服务标准的尺度。现在6σ管理为服务业指标的量化提供了可行性,准能越快找到并使用这个量化的标准,谁就能越快地提高自身的竞争力。

作者:博革咨询

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