摘要：六西格瑪是一項以數據為基礎，追求完美的質量管理方法。本文從整體上介紹了6σ,并從數據的角度上詳細闡明6σ實施的五個階段，最后探討了在6σ實施過程中對數據應注意的事項。
關鍵詞：數據質量管理實施階段
進入20世紀末，以信息技術為主要特征的高新技術飛速發展，推動了經濟全球化，加速了技術、管理的創新。與此同時，六西格瑪作為新時代的產物應運而生。它是一套以數理統計為基礎的管理方法，強調消除錯誤，減少消耗，避免重復勞動，其核心是數據定義，測量，分析原因，改進優化和控制效果，使企業在生產，設計管理等方面達到最佳境界。
1、數據的內涵及6σ概述
數據是關于自然、社會現象和科學試驗的定量或定性的記錄；是科學研究最重要的基礎；研究數據就是對數據進行采集、分類、錄入、儲存、統計分析，統計檢驗等一系列活動的統稱。其中統計分析，統計檢驗需要一些邏輯推理，才能分析影響輸出的關鍵因素。由于數據的客觀性，它被用于許多場合。六西格瑪就是將數據成功運用于管理中的典范。
六西格瑪是一項以數據為基礎，追求幾乎完美的質量管理方法。西格瑪是一個希臘字母σ的中文譯音，統計學用來表示標準偏差，即數據的分散程度。對連續可計量的質量特性：用"σ"度量質量特性總體上對目標值的偏離程度。幾個西格瑪是一種表示品質的`統計尺度。它有別于其它的質量管理方法，是依據嚴格的數據采集和統計分析，找出誤差的根源，并尋求消除這些誤差的方法，根據顧客的要求來確定的管理活動。
六西格瑪實施由黑帶大師，黑帶，綠帶組成的團隊負責。黑帶大師負責項目改進的方向及項目資源的規劃；黑帶是實施管理的中堅力量，負責綠帶的培訓，在其中起協調作用；綠帶則側重于六西格瑪工作的具體實施。
在六西格瑪實施過程中，小到單一產品和服務，中到一個項目、一個部門，大到一個企業都應該可以計量。所以說，管理中，無論是黑帶大師，黑帶或綠帶的想法中，絕對不能有一些諸如“也許”，“差不多”，“可能”等模糊觀念，即使在從顧客中收集數據時，也不允許其采用類似的詞語，這些應該是六西格瑪管理中最基本的要求。換句話講，6西格瑪不能成功地運用于不能用數據來表示過程中。
現在就從實施六西格瑪的五個階段，定義(D)，測量（M），分析（A），改進（I），控制（C），來看看六西格瑪管理中的數據流程。
2、6σ的數據流程
定義(D)：即陳述問題。需要黑帶大師以市場為導向，以企業現有資源為依據，利用顧客反饋數據及與機器直接打交道的員工處獲得的信息作出相應曲線，進行數據比較，從而確定改進目標如高的投資回報率或市場份額，規劃項目資源。
測量（M）：測量的目的是識別并記錄那些對顧客關鍵的過程業績及對產品(即輸出變量)有影響的過程參數，量化客戶需求，從顧客中獲取相應的收集數據，對這些數據進行分類，歸組，以便分析時用。了解現有的質量水平，確認顧客，用戶對改進后的預期效益進行評估，此階段是數據的收集階段。一旦決定該測量什么，其組成人員就必須制定相應的“數據收集計劃”。并計算和量化實際業務中的各種事件。通過過程流程圖，因果圖，散布圖，排列圖等方法來整理數據。
分析（A）：即對數據分析，找出問題的主要原因，關鍵因素及與競爭對手的差距所在。在此階段中，團隊成員要分析過去，當前的業績數據及明確將來應該取得的業績方向，通過分析來回答測量階段的問題所在，確定關鍵問題的置信區間，進行方差分析，及通過假設檢驗的方法來獲取其需求價值。還可以通過頭腦風暴法，直方圖，排列圖等方法對所采集的數據進行分析，找到準確的因果關系。在此階段，團隊一定要小心謹慎，通過在小規模范圍內試點來分析潛在問題，以判斷將出現什么結果，并對其錯誤趨勢加以預防。為此，必須準確分析數據，建立輸入與輸出數據的數學模型，并追蹤和核查解決方案的有效性。
改進（I）：改進基于分析的之上，針對關鍵因素確立最佳改進方案。在此階段，可通過質量功能展開，策化試驗設計，進行正交試驗等手段來對關鍵問題進行調整，改善，此階段需注意，應從小入手，關鍵問題逐一解決，切不可囫圇吞棗，操之過急，影響整個設計或管理的發展方向。所有這些，也要建立在過程業績的數學模型基礎上，以確定輸入的操作范圍及設定過程參數，并對輸入的改進進行優化。
控制（C）：主要對關鍵因素進行長期控制并采取措施以維持改進結果。定期監測可能影響數據的變量和因素、制定計劃時所未曾預料的事情。在此階段，要應用適當的質量原則和技術方法，關注改進對象數據，對關鍵變量進行控制，制定過程控制計劃，修訂標準操作程序和作業指導書，建立測量體系，監控工作流程，并制定一些對突發事件的應對措施。
以上這些過程并不是單一的，獨立的，而是相互關聯的統一體（如圖1）。由這些過程很容易看出，六西格瑪是一種基于數據的決策方法，強調用數據說話，而不是憑直覺、經驗辦事。其基礎是需求，作用及過程的量化，從而可以客觀地反映我們的現狀，引起人們的關注。 數據定義抽樣數據收集統計分析試驗設計控制數據定義測量分析改進控制
3、數據處理注意事項
在6西格瑪管理實施的初期，許多問題完全可以通過簡單的統計數據來收到相當大的成效，如花大力氣進行收集可能會浪費大量的人力，物力，財力。這些都需要黑帶在實施6西格瑪時因材施教，有的放矢。
當然，如果你服務于一個小的公司，且要對其常期進行六西格瑪管理，但你的公司每個月內僅僅完成幾項交易，或者你的顧客群體分布非常集中，那么很難獲取大量的數據，在此基礎上進行全面的分析、統計，則更顯得力不從心，但這并不意味著你不能在這些數據和事實的基礎上管理自己的業務，而是你應該換種思維去收集這些數據，如收集競爭對手的顧客數據，或去發現一些潛在的顧客群未購買的原因及他們對產品的需求等來進行管理。
運用六西格瑪方法進行優化時，首先要注意避免其敏感的峰值數據點（sensitivepeaks），即此點小的變化可能會引起大的結果的變動，減少風險，保證其方法的可靠性，同時也要避免活躍的數據點（activeconstraints），其中包括一些非確定性因素，這些因素的變動極有可能會導致設計的失敗。所以在實施六西格瑪中，不要憑空猜想，一定要通過對真實數據進行科學分析來發現問題的癥結所在，盡量排除一些可能及干擾因素的影響。
4、結束語
綜上所述，６西格瑪管理主要是以數據為基礎，通過數據查找關鍵因素，主要問題，并把產生的問題數據進行統計分析并提出解決問題的方案和辦法。對改進方法進行長期控制，以保證解決方案的可行性，有效性。因而在六西格瑪學習和實施中，決不能忽略對數據的采集，計算，統計分析等方法的學習及運用，這也是六西格瑪成功與否的關鍵。
參考文獻：
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