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以缺陷为基础的(六西格玛)评价体系中的重要概念
 
  如 果我们想要理解各种缺陷评价指标,就需要对以下几个简单的术语进行仔细研究或清楚解释:
1、产出单位。着手处理的某件事物,抑或是交付给顾客的最终产品或服务(一辆汽车、一笔抵押贷款、一次酒店住宿、一份银行对帐单,等等)。
2、缺陷。未能满足客户需求/绩效标准的一次失败(曲轴箱出现裂缝,抵押贷款延误,酒店预定记录丢失,对帐单存在某个错误,等等)。
3、次品。任何一个存在缺陷的产出单位(因此,在技术上而言,一辆只存在1个缺陷汽车跟另一辆车存在15个缺陷的汽车一样,都是次品)。
4、缺陷机会。由于绝大多数产品或服务都拥有多项顾客需求,所以每个产品或每项服务也就存在着多种机会或可能性产生缺陷。(例如,一辆汽车身上所存在的缺陷机会可能很容易就超过了100个)。
 
最后一项要素:记住 ,数据中必须包含针对顾客需求的绩效表现信息。因此,如果准时交货是一项关键需求,但我们却只收集了每个订单的成本数据,那么我们还需要再收集与交货有关的数据。
    
     次品与收率指标。我们首先从次品为重点的各种评价指标开始入手。对于那些在业务本身或其产品出现任何缺陷都意味着严重问题的公司而言,次品指标尤为重要。比如说,一个杂专广告上的任何印刷错误都会损害该杂志的生誉,一件衣服上的任何缝纫瑕疵都会使其无法按全价出售。
下面是与次品的测量有关的两种表达方式:
1、次品比例。存在缺陷的样品占比或百分比。图13-6显示了次品比例的计算公式以及一些例子。针对每种类型的缺陷评价指标,我们都采用这几个相同的例子。

 
 

 
  2、最终收率。记作Y最终,计算方法是用1减去次品比例。最终收率告诉我们,在生产与/或交付的总单位数中,无缺陷的产出单位所占的比例是多少(用最终收率乘以100,就可以得出正确产品所占的百分比)。图13-7为大家列举了一些最终收率的例子。
 
 
3、缺陷指标。每个产出单位上的缺陷数DPU反映出在抽取的样品总数中,所有类型缺陷的平均数量(见图13-8中的公式和举例)。举例来说,如果大家计算出的DPU是1.0,举例来说,那就表示很可能每个产出单位都会存在一个缺陷,尽管某些产出单位上所存在的缺陷数可能会超过一个,而另外一些产出单位却没有缺陷。DPU等于0.25则表示在每四个产出单位中,可能会有一个产出单位存在某个缺陷。
 
     这三种最初的评价指标既能帮助大家清楚流程表现的好坏,同时也有助大家了解缺陷在工作活动的分布情况。
 
  4、确定缺陷机会。我们在前面曾提到,六西格玛评价体系的创新之一就是,根据出现缺陷的机会数量或其复杂程度对评价指标进行相应地调整。这么做的目的是为了建立公平的对比环境,从而能够 把复杂的服务或产品与简单的产品或服务放在一起,对其绩效表现进行比较。我们首先了解一下迈向以机会为基础的评价指标的几个步骤,然后再看看如何表达这些评价指标。
 
   对一只咖啡杯外观的好坏做出评价,我们可能不会认为它是一件极为复杂的产品。但是,假设有一对夫妇希望购置一套房产,翻开他们的抵押贷款申请,尽管与咖啡杯是两码事,但也很容易看出抵押贷款申请要复杂得多。再以大家放在公文包中的计算器为例,虽然我们很难看到计算器的内部,但是它还是要比抵押贷款申请更加复杂。因此,在六西格玛评价指标中,复杂一词被解释为有更多的机会出现缺陷。为每个产品或服务确定具有实际意义的缺陷机会数量,是大家所面临的挑战。尽管在很多情况下,对机会数量进行界定是一项主观判断,但我们还是能够指出该过程中3三个主要步骤。
第1步:形成各种类型缺陷的初步清单。让我们在这里以咖啡杯为例(然后再研究一下一个服务方面的例子)。那么一只咖啡杯上可能会出现哪些类型的缺陷呢?下面是各种可能性的一份初始清单:
   1、漏水
   2、釉面/漆面存在各种瑕疵
   3、杯体变形
   4、把手变形
   5、破裂
第2步:确定哪些是实际存在的、对顾客具有至关重要意义的具体缺陷。
   我们可以凑合着使用最开始阶段的清单,简单指出每只咖啡杯都存在着5种缺陷机会。但实际上某些缺陷可能并不会出现,抑或同时出现两个类型的同一种缺陷。因此,对最初的草稿清单进行仔细审查是个好主意。而且在大家计算西格玛指标时就会明白,把更多的机会计算在内会使我们的西格玛绩效看上去更好一些。坦率地说,我们不想为了夸大得分而填满各种滥竽充数的机会;还有,如果一开始就会描绘出一幅过于肯定的画面,那将会使随后的改善更加难以被显现出来。基于这种看法以及少量的常识,针对咖啡杯上可能出现的缺陷机会,我们建议只限定于以下3种:
1、釉面/漆面存在各种瑕疵
2、变形(杯体或把手)
3、破裂
 
我们之所以把漏水这一项从清单上剔除出去,是因为这类缺陷太罕见了,以至于在日常的绩效测量过程中根本没有实际的考虑意义。另外,把所有各种变形合并为一种机会加以考量,即简单又具有实际意义。
当然了,宣称存在5种可能的机会也并非不对。这个数量还是落在一个“正确”的答案范围之内。在对机会数进行确定时,我们建议大家采用切实可行的、合理的且具有实际意义的评判标准,最重要的是要保持标准的一致性。
 
第3步:根据其他标准对提议的各种机会数量进行核 实。假设大家所在的公司生产咖啡杯,与咖啡杯缺陷机会有关的各种指导原则或习惯做法极有可能会随着时间的推移而发展。正如早先所提到的,针对机会数量计算,有些公司是让一个专门的委员会负责制定各种标准,这样他们就能够确保各种流程的一致可比性。
解决了怎样计算咖啡杯的缺陷机会,我们再来另外一个例子--发票。从技术上而言,对于类似于发票这类非常重要的文件,每次敲击按键的输入都可以被看作一次产生缺陷的机会,但是,对按键的的每一次敲击都进行计数显然既不具有可操作性,也缺乏一致性。还有,发票上有些部分是标准的或出自某个模版,这就使得这些部分的内容能够保持固定不变。因此,针对发票上缺陷的查找,我们想要把重点集中在每次开具发票时都需要进行改变的那些元素上。
保守估计,一张普通发票上所可能存在的缺陷机会可以多达17个,包括:
1、客户名称
2、合同名称
3、客户地址:街道及门牌号、城市、州、邮政编码、邮递点
4、客户编号
5、采购订单编号
6、采购的物品
7、采购数量
8、单价
9、折扣
10、总价
11、税金
12、运费
13、付款到期日
14、汇款地址
15、打印错误
16、发票折叠/装填错误
17、及时性
 
这无疑是一份冗长的列表。分别追踪每个缺陷类型将是一项挑战。而且,包含这么多的机会将导致西格玛得分过于漂亮。因此,或许另一种选择就是采用以下4种机会:
1、客户信息(名称、地址以及采购订单编号)
2、订单信息(物品、数量、到货地址)
3、价格信息(单价、折扣税金,等等)
4、制作(打印质量)
于是,通过对最初的总共17种缺陷类型 进行削减,我们可以实现只剩下4种机会。但实际上,只要我们能够做到始终一致并且推理过程合理,不管是4种还是17种机会,或某个介于两者之间的数量 ,都可以发挥作用。
真正复杂的产品所存在的缺陷机会数可能会大得多。有一个来自于德州仪器公司的例子,公司有一种电子设备显现出的缺陷机会超过4000种,但是,如果考虑到制造该设备所需要的单个元件数量(每个都会出现各种缺陷),以及对如此复杂设备的各种要求,这么多缺陷机会的存在也就不难理解了。
我们通过为大家提供一些指导原则,对怎样才能为自己的产品或服务想出合理的缺陷机会数量进行总结:
1、把重点放在各种“常规的”问题领域。各种罕见的缺陷不应该被考虑为缺陷机会。
2、把紧密相关的各种缺陷归类为一种机会。这种方法既能简化大家的工作,又能确保阻止对各种机会进行夸大。
3、确保选中的缺陷对顾客很重要。如果重点是经过客户确认的各种需求/绩效标准,那么遵守这条原则会更加容易一些。
4、保持一致。如果公司计划采用各种以机会为基础的评价指标,那么大家就应该考虑就如何对机会的进行界定设定一些标准.
5、只有在必要时才做出改变。只要对机会数做出改变,我们就改变了西格玛评价指标计算公式中的分母,这就意味着改变之后的结果与先前结果之间的比较基本无效。应该只有在必要的时候才可以改变规则。
 
   我们曾一起工作过的一些组织(例如,一支航空部件物流团队以及一家设备租凭公司)通过只界定出一种缺陷机会使问题得以简化,实质上就是把次品作为关注的重点。在这种情形中有一项争议:那就是顾客不希望收到任何缺陷,但这种以次品为机会的计算方式却可能会让事物看上去比实际状况更好。另外,这种只选择一种机会的方法还会使不同流程之间横向比较的效果大打折扣。

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