服务业推行精益六西格玛应该如何跨越七大障碍？

掌握如下三个要领，帮您跨越服务业推行精益六西格玛应该如何跨越七大障碍：

要领一

在考虑数据收集或确定目标时，应确保改进的效果能被当前使用的测量系统反映出来。就减少活动天数的那个案例而言，sLa的改进目标应当设为：“减少到2天或2天以下”更合理。或者，想办法调整测量系统，使其测量精确到“小时”。

在服务业，数据收集非常重要，要确保该要的数据都能得到，并且数据是精确的、准确的。另外一点也很重要，当发生信息延迟时，应当知道如何通过其他数据源来收集数据。

要领二

一旦收集了数据，还必须对其进行验证，要考虑这些数据是否“可重复”和“可再现”，不要以为公司长期以来一直使用这些数据，就认为其“可重复”和“可再现”。也不要接受这样一种错误观念：因为数据不是通过量具或评价法提供的，所以就不能对其重复性和再现性进行验证。

“可重复”的定义可以是：同一个客户服务代表（CSR）每次都能够使用相同的方法去帮助顾客解决相同问题的能力。“可再现”的定义可以是：不同的客户服务代表（CSR）能够使用同样的方法，帮助顾客解决相同问题的能力。

举例：某公司的项目测量系统是由一些传真的传输器组成的，倡导者和BB对数据从未怀疑过。但是接受了关于必须进行数据“可信性检查”的验证培训与辅导之后，令他们大吃一惊：每周口的上午，统计到的传真数量多达几千，但这个数字与电话线路上统计的呼入数大相径庭。

然而在月度的使用高峰期，传真的统计数却显著少于电话的呼入数。经过对高、中、低三个不同量时间段的记录数据进行精度验证，人们发现了两个问题，它们最终都成为该项目解决方案的显著Xs。另外，项目还进行了其它一些试验，以确保数据“可重复”和“可再现”。

如果将采集的源数据经过一个或多个系统进行自动运算处理，得到的结果也常常不具有可重复性，这是由于“取整”和“四舍五入”等运算上的原因造成的。量值的不可再现，可能是收集源数据的人员不同所致。而重复性则可能会受到不同时间参与运算的字符串不同的影响。

要领三

如果您准备生成一套新的数据系统，或调整已有的系统，请首先考虑自动化测量。自动化具有稳定的、可预知的重复性和再现性，这从长远考虑是合算的，而且过程改进的回报会更快。诚然，初始阶段会有些痛苦，因为构建这样一个系统需要花钱并且还需要创造力。

举例：一家公司在网站初创时期，需要一个测量系统以了解该网页是否有特色，如何推广，以及怎样促进网站的使用。他们为此动了很多脑筋，最终选中了一种测量方法，即统计用户上网，在特性屏上的点击频次。这种测量方法对营销定位起了很大作用并且帮助了网站的推广应用。

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