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六西格玛解析:制造型与事务型改善的五大区别(底层逻辑篇)

六西格玛解析:制造型与事务型改善的五大区别(底层逻辑篇)

2022-05-07
技术文章
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六西格玛虽然最初起源于制造行业,绝大部分的改善案例分布于制造过程之中,然而,随着时间的发展和技术的演进,也越来越多地渗透进事务型过程,例如营销,业务,人事,行政等等......

事务类过程和制造过程的改进,从底层逻辑上,虽然都遵从DMAICDMADV的模式,但在实际的应用过程中却有着诸多的差异,主要体现在如下几方面:

1、从过程定义的角度:

⭐事务型:并不明确,非常抽象,很多都是看不见摸不着,要绘制出一张大家都认可的过程图,绝非易事;

⭐制造型:比较清晰,和实体关联,团队比较容易就过程本身达成一致。

2、从数据量化的角度:

⭐事务型:所涉及的指标变量Y相对模糊,较难把控和提炼;

⭐制造型:大多数就明明白白地摆在那里,相对清晰。

六西格玛制造型与事务型改善的区别


3、从名词定义的角度:

六西格玛讲究的是用数据事实说话,那么就会涉及到因子变量X的选择分析。

⭐事务型:一般没有现成的变量名,往往需要根据已有的数据信息及对过程本身的理解,来自行提取、整合,创建;而这个过程很难,即没有明确的行为标准,更无精准唯一的答案、某种程度上是一种思维,语言的艺术;

⭐制造型:过程较简单,在文件中,在经验里,一抓一大把现成的潜在因子名X。

4、从分析改进的角度:

如果已经定义好了过程、理清楚了量化指标、明确了名词定义,接下来就是分析了;就工具难度本身来说,是既简单又困难。

⭐事务型:在一般情况下,简单的新旧七大手法足以应对;但在复杂的情境中,使用传统工具将非常吃力,甚至可能需要用到如四分法,语言文本,离散选择、分类分析等,而这些方法,部分已经超越了传统六西格玛工具箱的范畴;

⭐制造型:使用传统的六西格玛工具套路,一般都可得到分析解决。

六西格玛制造型与事务型改善的区别


从结果价值体现上看:

⭐事务型:往往是隐性的,价值不容易统计和估量,这在某种程度上导致其较难开展推行;

⭐制造型:后者则与实体关联,容易计算,成果也是清晰可见。

当然,还有其它一些细节差异之处,就不一一列举了。但,俗话说得好,百闻不如一见,下一期为大家分享一个具体的事务型改进案例分析,一起期待吧!

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