9-《从精益到总经理》--精益改善实战历程与总结

（1）如果大家还记得我之前所说的“Do the things right at the first time!”，接触品质之后，除了一些品质知识之外，事实上，品质带给我的，更多的是一种思想上的碰撞。
在我看来，品质管理要比效率管理进化的更完美！这种完美不仅体现在方法上，更体现在系统上。为什么这么说？我们可以通过对比来看：
品质管理与效率管理体系的对比，
品质管理分为四个层面：
事后改善——事中管控——事前预防——品质体系保障
a）事后改善不用说了，这个大家都清楚；
b）事中管控，就是对过程的参数和变化点进行管控，防止品质异常发生；将品质异常控制扼杀在摇篮里。
c）事前预防，在产品设计和工艺设计时，就对生产中可能发生的问题进行防呆，减少甚至杜绝品质异常的发生；
d）最后是品质体系保障，通过体系，保障上面的所有环节能执行到位。从而实现品质管理能够得到稳定的提高！
而大家如果对比效率体系与品质体系，就会发现，效率体系中，我们很多还是弱项。IE的很多工作还是停留在事后改善。
事中管控呢？我们有没有对生产中各种对效率影响的因素进行管控。这个我在后面有详细描述！
事前预防呢？在产品与工艺设计阶段，我们是否充分考量了各种对效率产生影响的因素？
更不要说效率保障体系了。
我说，第一次就把事情做对！要靠体系！要减少认为因素对效率和品质的影响，就只能靠体系！这也是我建议新人去大公司接受体系熏陶的原因。
（2）品质改善与效率改善的对比
品质在改善时，尤其是6sigma改善，是专注于主要不良的。“柏拉图”的很重要的作用是找出主要的不良。然后针对主要不良找出主要原因，进行改善，从而实现快速突破改善品质的效果！
所以，品质改善的过程是这样：
发现不良——找到主要不良——找出可能的原因——验证，找到少数真正的原因——改善
不管是一般的品质改善还是6sigma改善，都是基于“重点”进行改善的；
但是，在效率改善中，我们在努力消除七大浪费！
通过上面的对比，我们会发现，品质管理比效率管理更加量化，更加系统。
当然了，在我之后转行做了生产管理之后，很多东西才真正领会的！甚至可以说，品质的一些理念改变了我的管理方法，这个后面再说！
对于想学习6sigma的各位，我的建议是先统计学学好！牢记几个最重要的：
a）正态分布（假设检验最常用到，黑带考试中很多试题都用到）；
b）中心极限定律（黑带考试中很多试题都用到）；
c）F分布，在方差分析中，用的最多的就是F分布，在DOE中，核心思想就是方差分析（组内方差与组件方差的比较）；
当然了，其他的分布也需要记住一些，像T分布、泊松分布等；
6sigma接受培训，到完成专案，再到后来08年考过CAQ的BB（好像我的成绩不是9分就是98分），只是在这家公司的时候，却没时间完成BB的注册！
原因是我辞职了！原因很简单，还是因为经济危机！由于经济危机，客户订单萎缩，公司决定将EMS事业部与另外一个事业部合并，是EMS合并到另一个事业部。IE team不可能有两个头，而且，由于人事的一些原因，考虑到自己的发展，我选择的辞职！


——我眼中的品质改善的思路（抛砖引玉）
如果大家注意的话，会发现在企业的改善中，一直存在两大体系，除了效率体系外，还有一个体系——品质改善。在效率改善不断演化的同时，品质改善也在不断进步，发展到今天，最牛的当属6sigma（这里，以DMAIC为分析对象）。
当然，关于6sigma改善，市面上有很多说法，比如6Sigma是什么，在统计学中的意义是什么，包括很多的统计分析工具等等。
在我的理解中，尽管品质改善在一直进化，但其核心思想（抓重点——找出主要问题，解决主要问题）并没有改变。当然，这主要决定于我的品质经历，从刚开始接触最基本的品质工具，后来不断扩展，直到大概七年前考了中质协的6sigma BB。
下面，我想通过对比，把品质改善的核心思想进行说明，至于品质工具，如果我们建立了体系，可以把各种工具分门别类的填充到我们的体系中，这并不困难。我以最基础的品质七种工具为例对品质改善的思想进行说明：
（1）收集现状的数据；（检查表）
（2）对收集的数据进行分析（层别法）；
（3）找出现状最主要的问题；（二八原则、柏拉图）
（4）分析主要问题的所有可能的原因；（鱼骨图）
（5）对这些可能的原因进行试验，确认这些原因是否是真因；（散布图）
（6）对这些真正的原因进行管控，并对这些参数进行管控（控制图SPC）
所以简单来说，品质改善的思路是这样的：
发现不良——找到主要不良——找出可能原因——验证，找到少数真正的原因——改善
品质改善的工具在不管进行演化，系统性也在不断增强，直到6sigma的诞生。相对而言，6sigma本身并没有任何神秘的色彩。只是在其中加入了更多的统计学技能而已。明白了6sigma的整体逻辑，你会发现其实很简单（以下5点如果不理解可以直接跳过，不影响后续阅读）：
（1）D（定义）阶段：定义现状的问题，并找出主要问题，建立改善的组织架构，制定目标，给出经济效益（证明这个项目值得做）；
（2）M（测量）阶段：对造成主要问题的可能原因进行分析，并对这些原因进行初步的筛选；（MSA，是要证明你收集的数据时有效的，PFMEA对制程的因素进行分析，并进行原因的筛选）
（3）A（分析）阶段：对初步筛选出来的比较有可能的原因进行试验，并以统计学的工具进行验证（比如均值比较，方差比较等）
（4）I（改进）阶段：对这些A阶段筛选出来的主要原因进行优化（DOE，先做部分因子DOE，全因子DOE，最后有必要的话，进行RS（响应曲面DOE））；
（5）C（控制）阶段：对这些关键因子进行管控（控制图（SPC）和标准化SOP等）；
所以简单来说6sigma的改善思路还是这样的：（有需要的话加微信15119213376）
发现不良——找到主要不良——找出可能原因——验证，找到少数真正的原因——改善
进过上面的分析和对比，我们会发现，不管品质改善的工具如何演进，但是品质的核心思想一直没有变——二八原理——“抓重点”，发现主要问题，解决主要问题，控制主要变量，取得突破性改善的效果！这也是为什么6sigma一直以快速突破性改善为基本点。