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    “在我们的六西格玛文章提到,”在接下来一次项目团队会议上,来自于订单管理部分的拉维提醒大家,“主要有两种分析问题的策略:对流程进行研究或多数据进行研究。我们应该用哪种呢?”
 
   “这可不是二选一的问题。”一个声音回复道。发言的是马丁·怀克,他是和项目团队一起工作的六西格玛指导。“通常来说,同时对数据和流程进行密切观察会更好,”他补充道,“我们能够得到来自于两个来源的线索,而且一旦两个线索吻合,我们就对问题有了真正地了解。”
 
   “我接受这个观点,”拉维承认,剩下的其他团队成员也都一致同意。然而,他们对首先采用哪种策略又犯难了:先对数据进行深入探究,还是仔细地研究流程。
 
   在采购部门埃琳娜的提议下,他们决定一开始既不进行数据分析,也不进行流程分析,而是找出一系列有可能的根本原因。大家使用因果图,对可能导致公司居高不下的交货问题的所有原因进行集思广益。然后,再把原因清单缩减到只剩下几个主要的可疑原因,或者更技术地说,就是原因假设。这些假设的原因包括:
  1、客户订单上的标准规范没能被正确地输入AutoRec公司的采购信息。
  2、零部件供货商把产品标签贴错了,导致AutoRec公司在发货时出现连接器和适配器装箱错误。
  3、为了满足客户最后交货期限而进行紧急发货,导致了错误的发生。
  4、公司每个月雇佣数十名装配工,这些工人没能被充分地培训,而且是他们把磁带式记录装置同数字式记录装置给搞混了。
  5、不同的待运货物在码头被弄混了,贴上了错误的送货标签,并最终发给了错误的客户。
“但这些都只是猜测而已!”销售部门的梅发表了她的意见。
“的确是这样。”六西格玛指导马丁回复说,“你们已经完成的把凭直觉找到的原因写在了纸上。所以,现在你们可以开始对数据和流程进行研究了,看看这些直觉是否有道理。但是,真正的原因甚至有可能并不在这个清单上。”
 
   为了开展进一步的分析,项目小组开始分头行动:其中3名小组成员负责准备采购、装配和发货活动的详细流程图,另外4位成员则对他们已经收集到的数据进行更深入的研究。

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