六西格玛_绿带.pptx

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1、是统计学里的一个单位，表示与平均值的标准偏差。有20个学生成绩(x)如下：有20个学生成绩(x)如下：成绩总和为：有20个学生成绩(x)如下：成绩总和为：平均成绩：有20个学生成绩(x)如下：成绩总和为：平均成绩：标准偏差：=按照正态分布曲线来看6 =99.99966% 接近零缺陷（每百万（如产品、服务或交易）中仅有3.4个失误).1个西格玛690,000失误/百万机会每天有三分之二的事情做错的企业无法生存2个西格玛308,000失误/百万机会意味着企业资源每天都有三分之一的浪费 3个西格玛66,800失误/百万机会意味着平平常常的管理，缺乏竞争力 4个西格玛6,210失误/百万机会意味着较好

2、的管理和运营能力，满意的客户 5个西格玛230失误/百万机会优秀的管理、很强的竞争力和比较忠诚的客户 6个西格玛3.4失误/百万机会意味着卓越的管理，强大的竞争力和忠诚的客户 六西格玛（6）概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔史密斯提出，此概念属于品质管理范畴。在20世纪90年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与GE的全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的

3、标尺，追求持续进步的一种管理哲学。 6 SIGMA管理不仅给顾客提供满意的产品，而且在提供给客户以满意产品的质量保证能力上下功夫。因此，6 SIGMA管理需要一定的预算投入，必须在企业的长远发展规划中体现。根据摩托罗拉和通用电气的经验，一般需投入每年总营业额的0.1%0.2%。此数字不是一成不变，可根据企业不同发展阶段作调整，在开展6 SIGMA管理的第一年，投入比例相对会高些。 根据美国质量协会（ASQ）研究结果，6 SIGMA要求企业质量管理运作达到一个相当高的层次，假如一个产品交样合格率只有85%，就不必用6 SIGMA管理。此时可用比6 SIGMA管理更简单的办法，将85%提高到95%

4、即可。例如推行ISO 9000质量体系认证、顾客满意度、零缺陷管理等。另外，6 SIGMA管理对企业员工的素质提出了较高的要求，6 SIGMA需要员工参与测量、分析、改进和控制的各种项目，要求自我管理而不像ISO 9000那样需有人督促。 6 SIGMA是：是：1、用来经营一项生意的战略。、用来经营一项生意的战略。2、各种各样的行业中形成的用来加快改进步伐的经、各种各样的行业中形成的用来加快改进步伐的经营管理系统。营管理系统。3、一系列的过程，它将选择的方法、技术和实际行、一系列的过程，它将选择的方法、技术和实际行动联系在一起。动联系在一起。4、由管理原理、统计技术、全身心投入的员工一起、由管

5、理原理、统计技术、全身心投入的员工一起精心构造的系统。精心构造的系统。5、用来解决问题和消除偏差的工具。、用来解决问题和消除偏差的工具。6、一种企业文化。、一种企业文化。6 Sigma领导者领导者公司最高层公司最高层Champions冠军冠军Master Black Belts黑带大师黑带大师(全职全职)Six Sigma Black Belts黑带黑带(全职全职)Six Sigma Green Belts绿带绿带(兼职兼职) 会运用会运用6 SIGMA工具在当前工作岗位上开展工具在当前工作岗位上开展项目，选择对当前工作有直接影响的项目项目，选择对当前工作有直接影响的项目。职能部。职能部门中具

6、体门中具体6 SIGMA项目的执行者，在工作中发现项目的执行者，在工作中发现改进机会，并领导项目的计划和具体执行，在黑带改进机会，并领导项目的计划和具体执行，在黑带和团队成员的帮助下完成项目。和团队成员的帮助下完成项目。 6 sigma方法论包括一下这些主题：方法论包括一下这些主题：聚焦于客户聚焦于客户基于事实的管理基于事实的管理关注过程操作关注过程操作可测量的过程改进可测量的过程改进跨职能协作跨职能协作目标完善，从错误中得到学习目标完善，从错误中得到学习 什么是关键质量特性什么是关键质量特性(CTQ)顾客最在意的顾客最在意的产品或服务的特性产品或服务的特性品质：功能、可用性、可靠性、可维护性

7、品质：功能、可用性、可靠性、可维护性交期：准时交期：准时价格：比较性、价格、总成本、折扣价格：比较性、价格、总成本、折扣售后服务：即时性、便利性、速度售后服务：即时性、便利性、速度 企业提供的产品和服务必须满足客户要求的质量特征企业提供的产品和服务必须满足客户要求的质量特征. 在在6SIGMA中中, 通常用通常用Y来表示来表示.很多公司都是把其作为一个很多公司都是把其作为一个输出的衡量性指标。输出的衡量性指标。Voc = f ( CTQs )Y = f (X1, X2, X3, Xn)Y = f (X) Y代表输出代表输出 X代表输入代表输入 Voc(Voice of customer) 一个

8、一个6SIGMA项目包含了一套定义项目包含了一套定义CTQs的解决方的解决方法，一旦法，一旦6SIGMA项目被选用，下面项目被选用，下面2个策略中的一个个策略中的一个需要被采用。需要被采用。修复和改进现成的流修复和改进现成的流程，这个方法叫做程，这个方法叫做DMAIC。大多数。大多数6SIGMA项目采用项目采用这个方法这个方法流程的设计或再设计一般流程的设计或再设计一般通用通用DFSS(Design for Six Sigma)，但是，但是DFSS不是被普遍接受的不是被普遍接受的方法，方法，DFSS中最流行的中最流行的方法是方法是DMADVDMADV PDCA(Plan-Do-Check-Ac

9、t)是另外一种过是另外一种过程改进方法。程改进方法。PDCA不是不是6SIGMA的一部分，但是的一部分，但是6SIGMA中很多见解和法则都源自中很多见解和法则都源自PDCA。PDCA强调在一个连续强调在一个连续的循环中在的循环中在有效的运作有效的运作下下周密计划必定会成功。周密计划必定会成功。循环里分析和行动这些概循环里分析和行动这些概念都基于念都基于6SIGMA方法方法论。论。6SIGMA既是方法也是衡量标准。既是方法也是衡量标准。 为了能理解为了能理解6SIGMA的衡量标准，必须熟悉下面的衡量标准，必须熟悉下面的重要的测量值：的重要的测量值：单位单位(Units)缺陷缺陷(Defects)

10、每单位数缺陷每单位数缺陷(DPU)机会机会(Opportunities)每百万机会缺陷每百万机会缺陷(DPMO)收益率收益率(Yield)DMPOYield1- 如果用数学方法计算如果用数学方法计算6，会发现每百万机会里，会发现每百万机会里的缺陷差不多是的缺陷差不多是2，但是为什么说是，但是为什么说是3.4呢？呢？ 所有的过程都会随时间发展产生漂移，平均值所有的过程都会随时间发展产生漂移，平均值会偏移大约会偏移大约1.5，3.4PPM对应的是对应的是4.5，如果，如果你是根据长期数据的做出的，考虑了长短期的你是根据长期数据的做出的，考虑了长短期的1.5的偏移，我们可以认为短期的为的偏移，我们可

11、以认为短期的为6。 关于关于1.5的偏移，根据实际经验统计的出，广的偏移，根据实际经验统计的出，广为采用的一个关于长短期数据变化的一个标准依据。为采用的一个关于长短期数据变化的一个标准依据。针对到具体的流程就不一定是针对到具体的流程就不一定是1.5，那要看你对流，那要看你对流程的控制能力，如果你流程的控制能力好，可能低程的控制能力，如果你流程的控制能力好，可能低于于1.5，反之可能大于，反之可能大于1.5。所以，针对具体流程，。所以，针对具体流程，偏移是不唯一的。偏移是不唯一的。 过程能力是指过程能够始终如一的输出符合规范过程能力是指过程能够始终如一的输出符合规范产品的能力。这需要过程既稳定又

12、具有产品的能力。这需要过程既稳定又具有“能力能力”。 第一个问题是让过第一个问题是让过程变得稳定，当把特殊程变得稳定，当把特殊原因去除掉以后，过程原因去除掉以后，过程就会变得稳定。过程运就会变得稳定。过程运行在一个可预知的水平。行在一个可预知的水平。 仅仅因为过程是可仅仅因为过程是可预知的并不能意味着过预知的并不能意味着过程是有能力的或运行在程是有能力的或运行在一个很有效率的水平上。一个很有效率的水平上。 大多数成功的大多数成功的6SIGMA程序在项目选择上都遵程序在项目选择上都遵循以下原则。循以下原则。主管人员的主管人员的意识和支持意识和支持项目的合理项目的合理数量数量项目的合适项目的合适的

13、范围的范围1.合适2.收益3.可行性问题 不是所有的改进都适合采用6 SIGMA。要选择一个项目，最开始要看是否合适。确定是否合适一般要问3个关键问题。回答：是 回答：否 是否有个相当大的分歧存在于目标和实际结果？ 问题的根本原因是否很容易确定？ 最好的解决办法是否已经准备就绪？ 问题 不是所有的改进都适合采用6 SIGMA。要选择一个项目，最开始要看是否合适。确定是否合适一般要问3个关键问题。回答：是 回答：否 是否有个相当大的分歧存在于目标和实际结果？ 6 SIGMA项目将会产生一个可靠的结果。不需要浪费时间和努力去运行一个6 SIGMA项目问题的根本原因是否很容易确定？ 没必要执行6 S

14、IGMA项目，可以快捷并最有效的节约成本去解决问题。6 SIGMA项目可以清晰的找到根本原因最好的解决办法是否已经准备就绪？ 没必要执行6 SIGMA项目，可以快捷并最有效的节约成本去解决问题。6 SIGMA项目可以帮助找到最好的解决办法 提供可以计量的收益是选择提供可以计量的收益是选择好的好的6 SIGMA项目的标准。项目的标准。明确的收益应该能从结束的项目中清晰的呈现出来。事实上，明确的收益应该能从结束的项目中清晰的呈现出来。事实上，其他与项目相关的收益从项目的开始阶段就可以清晰的呈现。其他与项目相关的收益从项目的开始阶段就可以清晰的呈现。财务效益 竞争效益 能力建设利益 客户相关的收益

15、包括成本节约，促进税收，利润增加和降低风险。 包括制定战略决定，新趋向的领导能力，产品和服务的划分。 增强核心组织能力和提高组织的凝聚力。 包括达到客户的期望值，增加忠诚度或者“钱包占有率”，赢得更多的客户。 已经在一个很高层次上确定了不同项目的收益，好的6 SIGMA组织将能进一步分析每个项目的收益。标准标准比重比重得分得分项目项目A项目项目B用户影响用户影响30%83组织的影响组织的影响10%35财务影响财务影响30%88错误减少错误减少15%72循环时间减少循环时间减少15%66 合适的可行性分析会帮助你去选择正确的项目并将合适的可行性分析会帮助你去选择正确的项目并将其设计的很成功。任何

16、好的其设计的很成功。任何好的6 SIGMA项目都要考虑以项目都要考虑以下四个可行性法则。下四个可行性法则。组织买进 专长/复杂因素 成功因素 资源需求 这个涉及项目被管理层和其他关键投资方认可程度。包括可能的知识和技能以及项目管理的复杂程度。项目将在一个合理的时间和坚实的基础下产生期望的结果的可能性 包括项目的需求如资金，人员，管理和完成时间。 成功的项目会在约束范围内尽可能的优化。合理的分析可以帮助选择正确的项目并设计成功。Define 项目规划是一个能够提供改进小组的核心目的和其目标的文件。项目规划的正确与否非常重要，因为它是提高成效的坚实基础。大多数6 SIGMA改进项目关注以下几点：u

17、客户的满意度u循环时间的减少u错误的减少u成本的降低u员工的满意度问题综述项目目标项目收益项目范围通向成功的障碍利益相关者成员名单潜在风险活动计划，时间范围和责任沟通计划 As-Is过程图让你能够洞察整个项目，帮助你描述过程中问题的症状以及引导你进入DMAIC的测量(Measure)阶段 在DMAIC过程中，绘制一个详细的As-Is过程图可以帮助把握过程的改进的关键。它真实的反映过程。 在定义阶段， As-Is过程图可以挖掘出过程问题症状，也能洞察测量阶段的需求，甚至对分析阶段也是如此。第一级： 过程图有很多等级，每一级又有很多详细的内容，绘制时最好从第一级开始，然后第二级，最后第三级。第一级

18、：第二级： 过程图有很多等级，每一级又有很多详细的内容，绘制时最好从第一级开始，然后第二级，最后第三级。第一级：第二级：第三级： 过程图有很多等级，每一级又有很多详细的内容，绘制时最好从第一级开始，然后第二级，最后第三级。 As-Is过程图能够被很好的绘制一般是离不开有训练的帮助者的帮助，这个帮助者通常是黑带。 事实上，一般需要两个截然不同的帮助者角色。一个用来提出问题和挖掘过程中更深层次的问题，另外一个通常用来绘制过程图。 绘制出As-Is过程图，开始讨论并写出过程中的一切症状，这些症状就叫做过程问题。 过程问题非常有用，因为你想得到一个解决方案不仅仅是为了达到项目目标，也为了排除项目中存在

19、的问题。从过程开始到后续阶段过程问题都要能被追踪。 在继续过程之前组织过程问题是一个很好的主意。可以采用归类方式去组织过程问题。比如按人员、过程、技术、环境等去归类。 当绘制出As-Is过程图，一些显著的问题就会显现出来，项目组一般都想立刻尝试修改过程。 这样做是非常危险的。牢记，现在你仅仅处于定义阶段，在你能带来改进方法之前还有很长的路要走。测量和分析阶段会带来很多不可预知的事实和分析。没有适当的测量和分析就直接尝试解决问题在这个阶段是一定要避免的。Measure 在这个阶段，你已经拥有项目规划和As-Is过程图。As-Is过程图清晰的表现了过程，同时也产生了一些显而易见的测量需求。 下一步

20、就是要去测量那些在过程中的重要的东西。数据可以帮助你精炼问题和分析根本原因。如果没有数据，所有你做出的决定仅仅只能是基于直觉或者主观判断。 测量量是过程的特性，这个特性可以是尺寸、质量、容量或者过程的成效。 例如，制作咖啡过程的测量量可以是咖啡送到客人面前时候的温度。一个贷款过程的测量量可能是借贷的时间。 要选择一个测量量，你需要回答一些问题。u这个测量量是否重要？u这个测量量是否容易理解？u这个测量量是否能敏锐的反映正确的事物？连续测量值和离散测量量输出、过程和输入测量量有效性和效率测量量连续测量量举例：运送的时间，飞机延误多少分钟。优势：不会丢失精确的东西、重要的信息或者趋向，如果需要，可

21、以很容易转成离散数据。离散测量量举例：是否按时送到，飞机延误的次数优势：容易收集，容易理解和确定6 sigma的成果水平。不能转换成连续数据。 输入测量量是你对供应商的质量和运送要求。比如面包店的输入测量量就是原材料送到面包店的时间。这些上游测量量经常被忽视。过程测量量是过程的固有的东西。固定客户的质量和运送的测量量、浪费和循环的时间。比如面包店的过程测量量可能是补充资金的时间。跟下游测量量相比，这些测量量很多。这些一般是过程中很重要的点。当确定了测量的东西以后，容易犯一个通用的错误就是收集容易收集的数据。而那些与输出测量关联的测量量会给你带来更有效的结果。输出测量量输出测量量就是那些能反映客

22、户的需求是不是能很好的达到数据。比如面包房的输出测量量一般就是为客人服务的时间。通常，输出测量是过程里最重要的测量。是过程中最下游的测量量。 大多数人思考工作都是从输入到输出的顺序。 改进和测量与工作正好相反，首先，你需要确定你的服务对象，然后，你要在过程中找出影响输出的问题，最后，你要把焦点集中在输入上，确定你的所有需要的材料和信息。输入过程输出输入过程输出 有效性测量量 有效性测量量是检查客户的需求达到的程度。是从客户的角度去检查你的工作。例如缺陷率，账单准确性，交易结束的时间等效率测量量 效率测量量反映过程运行的好坏。效率影响你的预算成绩和你组织的收益。尽管客户从价格降低等能看出你对效率

23、的改进，但是效率仍然是固有的测量量。例如每个活动的时间，重复工作的数量和每个交易的成本。选择需要测量的东西 发展操作型定义确定数据源 准备收集计划执行和精炼测量值测量计划有5个基本步骤 在定义阶段，你的小组已经确定了项目里需要解决的主要问题，而且过程图也标记测量点，现在，你需要去验证和精炼你对问题的理解来达到客户的要求。 选择测量值的两个主要标准是有用性(usefulness)和可行性(feasibility)。有用性是否客户的需求有很高的优先权？数据是否精确？测量解决的是相关领域还是偶然事件？过程中上流阶段的测量能否预见下流的问题？可行性用来测量的数据是否有用？用来测量的交付时间能否接受，是

24、否是计划表上的给定时间？用于获得数据的成本是否易于管理？是否比较容易收集数据？ 有一个清晰的、可理解的和明确的关于什么需要测量和怎样测量的描述，这是非常重要的。可操作性定义就是这样的描述。 一个好的数据源能提供过程中你想测量的精确的数据。有时可以组织现有的数据源，新的数据源也会经常被建立。现有的数据源 有时，现有的数据源能提供精确的数据。使用这种数据源能最大的减少花费在测量阶段的时间。新的数据源 有时现有的数据源不能提供你所需要的数据。在这种情况下去还要坚持做下去会让你损失惨重。所以最好建立一个新的数据源。 数据源可以手动操作也可以经由信息系统自动操作。信息系统优点：数据精确。投资小。缺点：不

25、能总是得到你所需要的数据。从大量的数据中收集相关信息会使工作量变得巨大。手动优点：灵活和适应你的需要。缺点：有人为错误的风险。有故意篡改数据的风险。收集数据需要一个统一的格式。 原因很简单，当结束数据收集，从各个收集者那里汇总的数据需要做比较。如果每个收集者都用自己的格式，那么工作就会变得复杂，时间也会被浪费。 在做测量之前制作一个小计划将能让你把长时间的数据收集工作变得简单。 大多数收集表可以按两个主要的分类方式分类： 记录表(checksheet) 集中表(concentration diagram). 当选择数据收集表，你可能会用到典型表和标准表。但是有时你需要修改标准表去适应一些独特的

26、数据收集。 记录表是一种能帮助你用标准的、一致的、明确的方式去收集数据的表。 记录表通常描述数据的收集，提供空间去填入数据、注释和分层因素。 集中表是一种特殊类型的数据收集表，在这里可以让你把错误直接标记在目标图上。在图上，你可以迅速看到出现了什么问题，这些问题出现在哪里和这些问题是如何聚集的。 一个集中表不需要太多的文字，它很容易填写和让你看到问题集中在哪里。但是，有时无法绘出一个集中表，因为你需要一个实际的产品或者表。 你有了数据表，但是你需要收集多少能用于测量的最具代表性的数据？是不是要测量每个实例？有多少数据？哪些是不切实际的？如果只选一些实例，能否反映整个数据？ 为了能回答这些问题，

27、你需要去理解取样。取样就是收集一小部分可用数据然后就可以得到对整个数据的结论。取样是非常必要的，因为收集所有的数据是不切实际的或者花费很高。可靠的结论经常能从少量的取样中得到。 取样有群体取样和过程取样，区分他们是非常重要的，因为计算取样的数量是不同的过程取样 当有一个过程需要测量、分析或控制，这时候就要用过程取样。举例：你想确定电话接待中心的答复电话过程的基本运行情况。群体取样 当你有一个很大的群体需要去描述，这时候就需要群体取样。举例：你想测量最近6个月网上银行的访客% 。 由于偏好会造成取样并不能反映实际。如果偏好没有被察觉，那样就会很影响你对过程得到的结论。方便的取样 偏好产生于当数据

28、易于收集的时候。比如，在事情快结束的时候收集数据很容易，但是这些数据能否反映繁忙时候情况？判断取样 你会根据受教育程度的不同去做出一些判断，这就是产生了偏好。系统的取样 系统的取样就是按照特定的时间间隔去取样，可以是每小时或者每第10个产品。 这种方法最能避免偏好，除非过程本身有固有的模式。 取样收集的时候一定避免单一取样，比如仅在一台机器上每第10个产品取样，而忽略另外3台机器的产品。随机取样 这种类型的取样，会让群体或过程有对等的选中机会。 事实上很难实现真正的随机，除非采用电脑产生随机数去取样。分组取样 如果有一个结构存在于群体或过程中，那最好就建立一个分组取样。 举个例子，比如你的小组

29、在做客户调查，发现新客户有着与老客户不同的需求和选择，这时候最好把客户分成两组：新客户和老客户，每组单独取样。 有一些指导方针来确定取样数量，在决定取样数量之前去请教一个专家是一个很好的方法。不同的分析工具决定不同取样的数量。比如一个排列图需要大约50个点。取样的数量在连续和离散数据中是不同的。连续数据离散数据举例：你估计一个客户的电话在2分钟之内=2。电话时长的标准偏差是5分钟举例：你估计缺陷率在0.02 =0.02，平均缺陷率大约是0.05 P=0.05 完成所有期望的数据收集工作，你需要检查一下你的测量计划的有效性。一个非常有用的工具Gauge R&R(量具的重复性和可再生性repeat

30、ability reproducibility) 用Gauge R&R在多种环境中反复测量去验证四个标准。准确性测量的精确性有多少？可重复性如果相同的人(装置)测量相同的部分，是否能得到同一结果？可再生性如果不同的人(装置)测量相同的部分，能够能得到同一结果？稳定性精确性，重复性，再生性是否随时间改变？ 当发现测量的数据是稳定的后，就需要建立一个数据收集计划工作表。 你已经完成数据收集的准备工作，数据收集的最开始，你必须把收集数据的原因解释给所有相关人员听，另外，你还需要训练数据收集员。 现在你可以开始收集数据了，当达到取样数量后停止收集。解释原因训练数据收集员Analyze避免采用不成熟解决

31、办法。确定问题的根本原因。能知道问题的大小。能校准项目的范围。建立目标和确定机会的数量。用测量和数据去查看可能的原因。深入调查过程来发现引起问题的区域。 无论用哪种策略，都要采用下面的这个循环，所制定的假设要有连续性和能被数据或过程分析评估，循环会不断重复很多次直至根本原因的发现。在循环中经常会犯2个错误：走捷径或受骗。 研究测量阶段收集到的数据，发现导致问题产生的原因。 这里有很多工具可以采用，比如排列图(pareto charts)、运行图(run charts)和直方图 (histogram)评估假设研究数据 制定一个问题原因的假设 可以采用头脑风暴和因果图 (cause and eff

32、ect diagram) 用附加的数据或小规模试验来校验原因。 用散布图(scatter diagram)和分类的排列图(pareto charts)、运行图(run charts)和直方图 (histogram) 排列图是一种特殊的柱形图表，是按递减排列的。排列图是为寻找主要问题或影响质量的主要原因所使用的图。用双直角坐标系表示,左边纵坐标表示频数,右边纵坐标表示频率。分析线表示累积频率，横坐标表示影响质量的各项因素，按影响程度的大小(即出现频数多少)从左到右排列，通过对排列图的观察分析可以抓住影响质量的主要因素。 运行图是一种关于问题或结果的时距曲线。X轴是时间，Y轴是测量的结果。运行图显

33、示随时间的延续数据的变化或者走向，能帮助确定过程共因变量和特因变量。运行图很容易建立和解释。可以用于连续和离散测量。建立一个运行图至少需要25个数据点。 直方图是一种反映发生频率的一种柱状图表。是以组距为底边、以频数为高度的一系列连接起来的直方型矩形图。直方图是一个非常好的工具来显示过程中心和形状。直方图能及时的提供某点的静态快照。 因果图 (cause and effect diagram)是非常有效和通用的工具用来发展假设。把问题综述(结果)放在“鱼骨图”的头部，潜在原因放在鱼骨处。通过头脑风暴的方式找出这些因素，并将它们与特性值一起按相互关联性整理而成的层次分明、条理清楚、并标出重要因素

34、的图形，它是一种透过现象看本质的分析方法。 评估是分析中至关紧要的部分。在这里可以利用数据帮助找到问题的根本原因。有三种通用评估方法。散布图数据分类小规模试验 散布图(Scatter plot)提供一个统计学方法去测试关于问题原因的假设。散布图使用成对的数据或者在项目里同一时间测量的两组数据。成对数据一般能反映原因和结果。 有时候，收集能检验一个特有假设或原因的数据是不切实际的。这时候就需要在一个可控的范围内测试结果。如果想让小规模试验成功，需要遵循一些指导方针：u确切的知道你什么是你想去改变的和怎样去改变。u知道你要想要的结果是什么。u只能在一个很小的范围去改变过程。u考虑和制定一个计划去减

35、少改变可能带来的副作用。什么是过程分析？ 数据分析关注的是数据，过程分析涉及过程中更深入的调查去确定可能引起问题的问题区域。 早期规定，执行数据分析不用先于过程分析。 利用先前绘制的As-Is过程图，确定该图在过程中已经确切把握追踪步骤到产品或者服务。在图上标记以下内容。u断开u瓶颈u冗余 u循环重复工作u决策点 几乎所有的过程都有很多对客户来说没有直接增值作用的步骤。这些无增值的步骤会引起延误，也是一些问题产生的原因。价值分析 分析过程中能给客户带来价值的步骤。时间分析 复杂的过程会造成时间的浪费，是研究与延误相反的全部时间的方法。 价值分析中，过程步骤需要被检查和设置三种分类。增值(Val

36、ue-adding)、可增值(value-enabling)、无增值(non-value-adding)。增值：增值：从客户的角度觉得从客户的角度觉得有价值的活动。有价值的活动。可增值：可增值：让工作变得更有效率，让工作变得更有效率，让运送产品和服务在让运送产品和服务在低成本下变得更快捷，低成本下变得更快捷，让活动满足合法或调让活动满足合法或调整需求整需求无增值：无增值：对客户没有直接价对客户没有直接价值，如检查、内部值，如检查、内部报告、检验等报告、检验等 价值分析在专家的帮助下才能很好的执行，否则，会退回到没有收益和有争议的讨论阶段。 典型的分析步骤如下：第一步：把As-Is图挂出来，让大

37、家都能看见。第二步：提供三种类型活动的定义-增值、可增值、无增值第三步：让每个组员上来把每个活动按这三种类型归类。这一步不需要讨论或争论。第四步：结束归类后，帮助者组织讨论，确定大家都同意的归类。 没有阅读e-mail的附件，产品等着被发送等都是延误。 这些延误时间会增加过程的时间。 当查看一个过程的改进循环时间，时间分析就变得非常有用，如果延误被降低或者去除，那么量化循环时间的改进就变得有可能。 现在你已经对过程有了一个清晰的认识，包括每一个能带来价值和延误步骤。基于这些，你可以知道你的假设里哪些是错误的。 你可以通过小规模试验在一个小范围内评估你的假设来删除那些对客户没有价值的步骤。 要记

38、住，小规模试验仅仅是检验你的设想，而并没有确定解决方法。Improve 开始时候可以采用头脑风暴方式来产生解决方法。可以采用De Bono创造性思考方法。 De Bono思考方法是上世纪80年代Edward De Bono博士发明的六种帽子思考方法。这种方法是简单却非常强大技术。白帽子：客观的看待问题。红帽子：直觉、感情、感觉。黄帽子：逻辑方法。黑帽子：裁决和警告。蓝帽子：概述或过程控制绿帽子：创造力、选择、建议、激励和改变。第一步：选择解决方法 减少解决方案的数量，采用N/3的投票方式来得到大家一致认为的最好的解决办法。第二步：检查范围 确定和删除那些超出范围的解决方法。这个范围可以由一些参

39、数构成，包括成本或者人力资源。第三步：建立主题和选好最终解决方法 建立分类或者主题把共性问题的解决方法都放在一起，剔除掉不能直接影响主要原因的解决方法，选择能解决问题的根本原因的解决方法。第四步：绘制解决方法图 绘出解决方法，将As-Is图转变为Should-be图。 帮助者的工作就是挑战As-Is过程和推动小组里的其他成员去思考如何让过程采用不同方式去运作。帮助者必须帮助去摧毁任何阻碍改变的抵抗。 分析阶段最后的价值分析通常是非常有帮助性的。它会很自然的突出过程中无价值的附加步骤，这样可以让小组成员去确定一个过程中无任何附加价值的步骤产生的原因。 偶尔，一个解决方法变得非常显著，小组会迅速同

40、意并执行这个解决方法。但是通常，会有大量的潜在的有效可行的解决方法。这样小组就需要查看整个过程找到最好的解决办法。在每个案例里面，小组都需要把他们的选择解释给其他人听包括筹划指导委员会。一般有多个选择方式去确定最终的选择方法。一个高级别的演练(优先演练prioritisation exercise)和一个详细的练习(成本/利润分析cost/benefit analysis)将在随后描述。 优先演练是一种很简单的演练。用你的Should-be图去展开你的行动计划。根据每个行动的需求，确定最便宜，最快速和最简单的解决方法。做这些行动和进一步的展开行动计划。当做了一系列具体的行动后就可以结束优先演练

41、了。 成本/利润分析让你在金融方面把你的解决方法具体化。执行解决方案的总成本和总利润要平衡。这是一个相对简单用于确定是否执行解决方案的方法。 你已经产生解决方法并找到最适合的那个，但是在你开始执行解决方法之前，你必须谨慎的计划你的步骤来发展你的执行计划。 你的执行计划需要涉及到新过程的每个方面，如下面所示。预算转换策略项目定义进度表和资源需求风险管理小规模试验控制计划 无论你的解决方法和执行计划有多好，还是会有不少无法预料的问题。一个小规模试验可以在整个执行计划开始之前剔除掉这些问题。 发展一个新过程的小规模试验可以帮助降低错误的风险，也可以提供一个机会去看新过程工作的好坏。 小规模试验通常会

42、在变化对客户、员工和成本造成影响的时候实施。实际上，小规模试验经常被实施。u在公司展开全部训练计划之前，你可以在一个很小的范围做个试验。u在把一个新产品投放到市场前，你应该把产品放到一个测试市场。u你应该制作一个仿真模拟系统，类似一个实验室，在那里一个进行模仿真实环境的虚拟操作。u你可以确定小规模试验的时间长度，这样可以有一个开始点和结束点。u你可以建立一个有选择性的过程，在那里可以执行一些真实的项目。u如果你展现一个新的计算机系统，你可以创建一个模拟系统供员工去实践。训练试验中的所有人员从最高管理层获得支持发展一个行动计划集中在某一区域建立一个试验小组实施周期性检查实施最终检查和提出结果 当

43、开始小规模试验，任何对执行计划的调整制定了，这时候就要停止小规模试验，执行全范围的改进过程。 全范围执行是改进阶段的最后部分，是连接改进阶段和控制阶段的纽带。一旦执行过程平稳，你就需要转移至控制阶段。在那里采用控制工具去监控新过程和移交责任给过程所有者。Control控制的目的就是确认你所改进的过程是稳定的。控制阶段需要执行的活动如下： 当一个新的过程被安置妥当，这时候文档记录就显得非常重要，它可以帮助大家去使用。如果人们发现文档非常难理解或者使用，这样新的过程就很难按计划执行。牢记下面的内容当你记录一个项目的改进：u可以采用直观的内容如图片、流程图、照片和图表等让文件变得简单和易于理解。u文

44、档应该简洁和易于浏览和查找。u在实施小规模试验时候产生的问题应该明显标注。u文档应该让所有需要用到它的人都易于使用。 在测量阶段选择了很多测量量，但是同样的测量量在经过改进以后并不一定能用于新过程。这样就需要制定新的测量量。因此定义测量量在控制阶段是一个很关键的活动。 确定测量量的方法跟前面测量阶段是类似的。 这个阶段一个很重要的问题是客户的需求。改进已经就位，客户CTQs也进入角色。 现在已经知道什么需要测量，下一步就要决定怎样让这些测量的数据被收集和显示以至于过程能被有效监控。 依靠你的对需求的分析，你可以使用先前的任何工具去描述数据，比如运行图，直方图，排列图。而控制图(control

45、chart)在这个阶段是更有效的工具。 控制图(control chart)是一种特殊类型的运行图。控制图跟运行图一样帮助显示随时间变化的每个成绩。 不同的是控制图在中心线两边多了控制限制。这些控制限制是采用统计学方式计算出来。加了控制限制以后，控制图能更好的看到过程里点位的变化和帮助看到过程的趋想和转换。控制图可以让人一眼就看出过程是在控制之内还是控制之外。 测量量和数据帮助你监控过程，但是管理过程成效需要更多，比如：u知道在哪能找到可能的问题。u计算出极限。u制定一个活动响应计划。 过程管理计划，正如它的名字，是一个用来管理过程的工具。这个工具依托过程图，用来关注测量量和其他需要的东西，定义测量量和描述活动计划。 营运计分卡 (dashboard)是另外一个非常有用的管理工具，是用来明确和定义那些指引企业完成既定任务的一系列为数不多的关键目标、关键指标、项目和任务的工具。