今年質(zhì)量月再次舉辦六西格瑪管理沙龍專題活動

◆悅 懌/ 文

為貫徹落實國家和本市質(zhì)量提升行動相關(guān)要求，促進精益六西格瑪方法的應(yīng)用推進，9月5日下午，上海市質(zhì)量協(xié)會“質(zhì)量月”系列活動之一 ——六西格瑪管理沙龍專題活動，在上海電信培訓(xùn)中心舉辦。

國際質(zhì)量科學(xué)院副院長、院士拉爾斯?索爾奎斯特博士出席活動，圍繞“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的六西格瑪管理”作了精彩的主旨演講，并與ASQ卓越團隊建設(shè)專家潘先生，以及來自上海電信、歐姆龍、華虹宏力、延峰汽車飾件、泛亞汽車、暢聯(lián)物流、益峰客戶關(guān)系管理等15家企業(yè)的30余位質(zhì)量主管進行了深入地討論。

六西格瑪是基于數(shù)據(jù)和事實來驅(qū)動的，離不開數(shù)據(jù)的支持。在新環(huán)境下，數(shù)據(jù)處理的格式、方法、手段發(fā)生了很大變化，六西格瑪如何適應(yīng)這些變化呢？拉爾斯博士在演講中分享了大數(shù)據(jù)環(huán)境下，六西格瑪管理領(lǐng)域新的發(fā)展和變革，介紹了當(dāng)前數(shù)據(jù)采集、分析的先進方法和經(jīng)驗。

座談研討環(huán)節(jié)，氣氛熱烈。歐姆龍、泛亞汽車等數(shù)家企業(yè)質(zhì)量主管分別就質(zhì)量管理過程中碰到的數(shù)據(jù)分析體量龐大、質(zhì)量管理技術(shù)工具難以適應(yīng)所需、改進過程艱難等困難與拉爾斯博士和在場的各企業(yè)質(zhì)量主管進行了深入地探討和交流。拉爾斯博士都一一解惑，并分享了自己的經(jīng)驗和看法，幫助企業(yè)從更宏觀的層面思考企業(yè)六西格瑪推進的方法和路徑。

拉爾斯博士最后總結(jié)說：質(zhì)量主管在當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下進行精益六西格瑪管理時，一要化繁為簡，將復(fù)雜的問題分解，盡量簡化數(shù)據(jù)的收集和處理過程，用簡單的工具/方法解決問題；二要關(guān)注客戶，避免在持續(xù)改進過程中將關(guān)注的方向始終放在企業(yè)內(nèi)部，而應(yīng)當(dāng)不斷審視客戶的真實需求；三要一步一步地持續(xù)改進，而不要想著一蹴而就地解決問題，方法和工具沒有十全十美的，也不可能為某個企業(yè)、某段流程量身定制，持續(xù)改進其實就是讓你不斷尋找最合適本企業(yè)的方法或工具；四是注意改進結(jié)果的可量化、可測量。

相關(guān)鏈接：聽課筆記

9月5日，聽取了拉爾斯博士所作的“大數(shù)據(jù)環(huán)境下的六西格瑪管理”演講，感覺他在結(jié)束時總結(jié)的四點非常精辟：

1.簡化

很多精益六西格瑪從業(yè)者（包括我在內(nèi)）都會建議，將復(fù)雜的問題分解，盡量用簡單的工具/方法解決問題。在大數(shù)據(jù)的背景下，則更加要注意簡化數(shù)據(jù)的收集和處理，因為目前的挑戰(zhàn)之一，就是數(shù)據(jù)太多。

2.關(guān)注客戶

很多在持續(xù)改進方面做得不錯的組織，其關(guān)注的方向很多時候是“內(nèi)視”的，應(yīng)當(dāng)更多往外看，關(guān)注客戶的真實需求以及為客戶帶來的價值。

3.一步一步地改進

飯要一口一口吃，持續(xù)改進更是如此。組織應(yīng)當(dāng)找到自己持續(xù)改進的愿景和目標(biāo)，有重點、有方向地踏實前行。組織的持續(xù)改進方法也需要在大數(shù)據(jù)的背景下與時俱進，充實、改進相關(guān)的方法論和工具集。

4.可衡量的結(jié)果

對于持續(xù)改進的項目，應(yīng)當(dāng)盡可能量化其收益，以一種管理者更容易理解的語言去呈現(xiàn)、表述，以獲得支持。

結(jié)合拉爾斯博士的演講，我從ASQ的ITEA角度也做了一些思考。在卓越團隊的項目開展生命周期中，新老版本的條款都在關(guān)注以下主題：利益相關(guān)方；團隊的技能及準(zhǔn)備；方法、工具；數(shù)據(jù)；目標(biāo)、衡量、收益；項目管理；風(fēng)險阻力（作為一種特殊的風(fēng)險類型）。可以看得出，大數(shù)據(jù)環(huán)境并未直接改變團隊解決問題的過程。實際上，只要還是人類在解決問題，就必然有其相對固定的模式。當(dāng)然，正如拉爾斯博士提及的，持續(xù)改進的方法論和工具集將會得到補充。

在此次和企業(yè)的交流中，碰到了一個有意思的案例；某呼叫中心服務(wù)特定的客戶（如汽車的用戶），他們將對話錄音存儲，用自然語言界面進行關(guān)鍵詞識別來分析特定的對話（如產(chǎn)生了投訴的對話）。在這樣的場景下，大數(shù)據(jù)和AI的運用，將極大程度地提高分析的準(zhǔn)確性和效率。然而，持續(xù)改進的邏輯或者方法論和傳統(tǒng)的制造業(yè)并未發(fā)生顯著差異，解決問題的效果仍然取決于組織本身的關(guān)注重心以及客戶的需求。

單純追求效率的提升，未必有助于效果的改進。瑞典的銀行，自動化和便捷的程度比較高，基本上不需要傳統(tǒng)的柜臺，但拉爾斯博士更喜歡葡萄牙的銀行，那里雖然沒有瑞典那么便捷，但是客戶的交互體驗很好：有熱情的招呼、熟悉的人，等等。

最后，要感謝上海市質(zhì)協(xié)組織的“質(zhì)量月”會員活動，相信所有的參與者都很有收獲。