制定企业的衡量标准

下载第 3章 制定企业的衡量标准如果你能够衡量你所讲述的内容并且能够用数字表达出来时，表示你对你所讲述的内容非常熟悉。但是如果你不能够衡量它，不能够用数字表述，你所掌握的知识属于那种贫乏得不能令人满意的那一类。可能这是学习知识的开始，但是在你的想法中，你几乎不可能前进到科学这一阶段。 威廉·汤姆森公爵（ 1 8 2 4 1 9 0 7年）简言之，如果你不制定衡量指标的话，你就不可能取得进步，因为你不知道自己处于哪一阶段。最为简单的是，每个人都需要一个计分卡。在企业中，最重要的计分卡就是利润。如果你想执行 6西格玛管理，其他重要的衡量标准还包括低质量的成本、销售成本或者服务成本、顾客满意程度、净利润，还有流程中的缺陷。这些是造成“货币情况”的因素：它们或者增加或者减少公司整体的获利水平。这就是为什么你需要一些衡企业衡量标准提供客观地对流程进行量化表述的衡量单位。任何有助于经理人员理解经营流程的指标都可以作为企业的衡量标准：每小时完成的产品数、流程中的残次率、提供特定数量的产品或服务所需要的时间等等。企业衡量标准为 6西格玛的经理人员提供了数据，经理人员据以可以更好地理解生产流程，确认需要改进的目标领域。关键术语量标准的原因，因为要量化这些因素的影响。如果你能够衡量流程，你就可以理解这些流程。理解了，你就能够纠正、控制和改进这些流程，因此会在提高产品质量的同时降低成本。多数企业都有某种衡量标准。毕竟，经理人员和主管人员需要计算利润和亏损， 计算销售成本和服务成本， 同时还要计算投资报酬率。但是除了这些最基本的衡量指标外，经理人员如何更准确地做出决策和改变以能够降低成本，提高获利能力，促进企业增长呢？目前，许多企业都是按照公理来经营的，也就是说，他们接受和交流他们认为对公司的经营流程来说是正确的某些声明。然而，如果要求经理人员客观地证实他们对这些公理的看法，解释为什么这些公理提供了适当的指导时，经理人员经常感到很茫然。一个小小的统计数字在我们深入讨论如何制定企业的衡量标准之前，我们应该重新回到 6西格玛的最基本的概念 西格玛。在第一章中，我们将之定426西格玛经理人下载重视质量我们经常听到企业的领导说： “我们十分重视产品的质量” 。这是一个标准的公理。但是这句话的真正意思是什么呢？你如何证实，如何量化它呢？你需要测量产品或者服务在多大程度上满足了顾客的要求。毕竟，这是衡量质量的最基本的标准。你需要衡量产品、服务和影响质量的流程的每一方面。这样做之后，你将观点和情感因素排除在外，取而代之的是事实和数字，这些事实和数字要么证实，要么反驳企业重视质量的声明。举 例义为“统计学上的术语，表示标准离差。它是衡量一系列指标或者流程偏离期望程度的指标。 ”那么，现在我们详细的阐述标准离差和偏差。偏差正如我们第 1章所定义的那样，偏差是指“个别指标之间的数量化差异” 。任何流程的改进都应该检查这种偏差，这样我们就能够始终如一地满足顾客的需要。但是为了减少这些偏差，我们必须能够衡量它。那么，我们如何衡量这些偏差呢？有许多种方法可以用来衡量偏差，每种方法各有利弊。现在我们举一个简单的例子来演示一下如何应用这些方法。你的公司生产配件。有两条生产线来组装这些部件。 A和 B。你想减少组装时间上的差异。目的是使负责包装的工人能更有效率的工作，既不等待完工的配件，也不落后，又不被迫快速地工作以至于经常出错。第一步就是记录下组装时间。你获得了如下的数据：A 流程： 3 . 7、 6 . 5、 3 . 2、 3 . 2、 5 . 7、 7 . 4、 5 . 7、 7 . 7、 4 . 2、 2 . 9B 流程： 4 . 7、 5 . 3、 4 . 7、 5 . 4、 4 . 7、 4 . 4、 4 . 7、 5 . 8、 4 . 2、 5 . 743第 3章 玛 制定企业的衡量标准下载收集数据传统的管理通常是以坐在原地不动的方式（ seat of the pants）进行的：一切都是凭借传统习惯、印象、对事件做出的反应和直觉。 6西格玛管理方法的精华就是利用客观的数据做出决策。避免错误现在，这些数字代表什么意思呢？我们可以利用统计上的一些普通概念以不同的方式比较这两个流程。 （事实上，你可以收集大大多于 1 0个样本的数据值，我们这样做的目的是为了使例子更加简单易懂） 。如果我们利用样本均值，我们会发现 A生产线平均的组装时间为5 . 0 2分钟， B生产线平均的组装时间为 4 . 9 6分钟。这已经很接近了，但是我们不知道哪一个生产流程的变动幅度更大。我们可以计算中位数（在我们所举的一系列的数据中中间的数值） 。 A的中位数是 4 . 9 5， B的为 4 . 7，也比较接近。我们也可以计算众数（出现最多的数值） 。对于 A来说，可能是3 . 2（出现了两次） ，也可能是 5 . 7（出现了两次） 。对于 B来说，它的众数就是 4 . 7（出现了 4次） 。在这种情况下，众数对我们起的作用不大。根据这三个指标计算的结果，对两条配件生产线的差异情况我们了解多少？我们如何进行比较？哪一个统计概念最能表示两条生产线的差异程度呢？在这一点上，我们对这些差异情况知道的并不是太多。幸运的是，我们还有两个概念可以用：全距和标准离差。全距的计算很简单：它只是一个最大值和最小值之间的差额。 A的全距是 4 . 8（ 7 . 7 - 2 . 9） ， B的全距为 1 . 6（ 5 . 8 - 4 . 2） 。现在 A 和 B之间的差异就比较明显了！ A流程的差异远远大于 B流程的差异。但是全距是一个粗略的指标，因为它只是使用了最大值和最小值两个数据。这在本例中还能奏效，但是如果我们获得如下的数据呢？C 流程： 3 . 2、 6 . 5、 3 . 4、 6 . 4、 6 . 5、 3 . 3、 3 . 7、 6 . 4、 6 . 5、 3 . 5这一系列数值的全距为 3 . 3，这暗示着 C流程比 A流程的差异小446西格玛经理人下载下载（ A流程的差异为 5 . 1） 。 但是常识告诉我们 C流程的数值波动程度更大，虽然数值并不是很大。我们需要另外一个概念，它能够比全距更精确地计算和比较流程中的差异。这个概念就是标准离差。标准离差标准离差衡量的是偏离平均数的程度，用公式表示如下：这 里 表 示 总 和 ， x = 观 察 值 ，x（在 x上加一横线）算术平均数， n观察值的数目。这个公式看起来很复杂， 但是如果我们将它分解为如下的步骤后，实际上很容易理解的：1. 算出流程数值的平均数。2. 将每一个数值减去平均数。3. 将上述的差额平方（这消除了等式中负值的影响） 。4. 将所有的离差值的平方加总。5. 将这些合计数除以这些值的总的个数。6. 然后将上述结果开方即可。现在我们计算一下 A和 B流程（幸运的是，有一些应用软件可以帮助我们处理这些数值） 。我们得到了如下的结果：A 流程的标准离差为 1 . 8 1。= ( x - x )2n45第 3章 玛 制定企业的衡量标准均值平均数（更多的时候被称做算术平均数） ，一系列数值之和除以这些数值的个数。中位数：一系列数值的中点。众数：在一系列数值中，出现次数最多的数值。全距：在一系列数值中最高值和最低值的差异，是最大值和最小值的差幅。关键术语B 流程的标准离差为 0 . 5 5。这些数字将我们的观察结果数量化了，表明 A流程的差异大于 B流程的差异。我们这个简单的例子只用了每个流程的 1 0个数据，因此计算标准离差与简单的观察这两种方法对我们的作用差不多。但是如果我们的计量指标提供给我们更多的数值时，这些概念就非常有用了。我们也非常感激有更多的软件帮助我们进行所有的运算。如果我们在控制图表上绘制足够多个数值时（我们将在第 7章中讲述这种控制图表） ，我们可能发现这些数值的分布形成了某种钟形的曲线。这种曲线可以表现为各种各样的形状。然而，在正态分布曲线中，统计学家已经决定了有 6 8 . 2 %的数值会落在平均值的一个标准差的范围之内， 9 5 . 5 %的数值落在两个标准差范围之内， 9 9 . 7 %的数值会落在三个标准差的范围之内。你的目标是减少配件组装流程中的差异。因此你首先要确定对你的顾客来说，多大程度的差异顾客可以接受。然后利用这些数值确定要求的上限和下限。这一组装系统必须在上下限的范围内运作。在我们所举的例子中，我们可以确定，如果组装时间在 4 6分钟内（在理想的 5分钟时间上下波动 1分钟） ，顾客（配件的包装组）会比较满意。对于 A 流程来说，可以制定下466西格玛经理人下载标准离差在一系列数据中，任何一个数值和这些数值的总的平均数之间的平均差异程度。这个指标衡量的是这些数值的分布的差异程度。关键术语规格界限两个数值中的一个（下限和上限） ，它表示一个流程可接受的或者可容忍的数值的界限。关键术语限是 4 . 0分钟，上限是 6 . 0分钟，均值为 5 . 0 2分钟， B的均值为 4 . 9 6分钟，上下限与 A流程相同。由于 A流程的标准离差是 1 . 8 1，这大大偏离了我们的目标，因为标准离差超过了平均值和下限之间的间隔（间隔为 1 . 0 2） ，也超过了平均值与上限之间的间隔（ 0 . 9 8） 。图 3-1 表明两种测量结果的钟形图另一方面，由于 B流程的标准离差为 0 . 5 5，我们已经实现了预定的目标。因为标准离差即小于下限和平均值的间隔（ 0 . 9 6） ，也小于上限和平均值的间隔（ 1 . 0 2） （当然，我们已经知道 B生产线满足了顾客的要求，因为我们所记录的 1 0个数值没有一个超过 6分钟低于 4分钟的情况） 。流程能力那么，我们所讨论的差异、标准离差和曲线与 6西格玛管理法有什么关系呢？ 6西格玛的目标就是将流程的差异的标准离差减少到某47第 3章 玛 制定企业的衡量标准下载A BLSL4.0均值5.02均值4.966.0 4.0 6.0LSLUSL USL一点。在这一点上，六个标准离差可以符合公司的规定界限。你可能回想起我们在第 1章中提到的流程能力的概念，流程能力被定义为“测量在一个稳定的生产流程中，对于给定的事项，内在差异的统计指标” 。一个生产流程的能力指数 C p通常表述为流程幅度（上限和下限之间的差额）除以生产流程的六个标准离差（ 6西格玛） ：C p = U S L-L S L/ 6式中， U S L表示上限， L S L表示下限。你的 C p越高，流程中的产生的差异越小。在我们的配件组装生产线的例子中，可以接受的误差范围在理想的平均值上下波动一分钟，实现了 6西格玛的质量水平意味着将 A和 B流程的标准离差减少到大约0 . 1 6 6。 A流程的 C p是 1 . 1 0 5， B流程的 C p是 3 . 6 3 6。还有另外一个流程能力指数 C p k。实际上，它是把流程能力指数C p分解为两个数值。C p k以下两个数值中的较小者（ U S L-平均值） / 3 或者是（平均值 -L S L） / 3除了最低和最高规格界限外，还有另外一对界限应该在任何的生产流程中予以标示。这两个界限是最低控制限和最高控制限（ L C L和 U C L） 。以从流程中收集到的数据为基础，这些数值标出了流程内在的最大和最小的界限。如果控制界486西格玛经理人下载流程幅度平均值的正负 3个标准差的宽度，也叫正态偏差。关键术语控制界限表示流程内在限制的两个数值中的一个（上限和下限） 。关键术语限在规格界限之内或者和规格界限一致，那么可以认为该流程能够满足这些规格要求。如果控制界限中的一个或者两者都处于规格界限之外，可以认为该流程不能够满足这些规格要求。“虐待狂”一个正在学习统计学的朋友有一个小女儿，她把这个问题称之为“虐待狂”到目前为止，你可能不会进行所有的这些计算和 6西格玛中采用的其他计算。因为统计软件会帮助你完成这些计算。你可能对这些概念的来龙去脉不太了解。对于任