六西格玛的“成功”与“失误”

前言

大约二十年前，在所谓的田口方法（1986）处在声望和争议的顶峰时——一篇署名皮纳特里奥与兰姆伯格的文章出现在《质量工程》杂志上，指出了田口版的质量工程和实验设计的优缺点，与当时产业界的一片欢呼声形成鲜明对比。但今天，田口方法已经不再挂在质量工程师和质量经理们的嘴边了——至少没有人再把它当做一个时髦的话题了。事实上，“质量咨询专家们”已经不能靠着重复美国国家广播公司的一个“咒语”——“如果日本能，你为什么不能”——就大把大把地赚钱了。曾经不可一世的丰田汽车近年来也不断召回其产品，恐怕从现在起丰田生产方式也要被“雪藏”了——至少会有一段时间。这篇文章所要讨论的是一个纯美国方法，一个取代了过去二十年以来最热门的质量改进方法——田口方法——的方法，当然，这就是六西格玛。关于六西格玛的文献很多，因此本文就不详细介绍了。

六西格玛在其发展过程中，曾产生了大量的衍生品和扩展品，就如“六西格玛设计”，和“精益六西格玛”。本文所说的六西格玛包含所有这些“变种”，因为其分析的依据基本上是相同的，应用模式也很相似。不管有没有这些变种，六西格玛在产业界受到了广泛的关注，并且，一如上世纪八十年代的田口方法，成功的案例大量出现在许多出版物上，但时不时也会有一些批评声，这当然也是不可避免的。不过，这些反对六西格玛的观点并没有严谨的立论；反观六西格玛的支持者们也一样，往往轻易地就许诺“一个项目可节约30万美金，因此一个黑带一年就可为公司净赚120万美金”。因此我们认为，此时对“什么都离不开六西格玛”这种论点做一个切合实际的评估并非是多余的，尤其鉴于当前产业界对于六西格玛的兴趣激增，而企业在人力资源的开发和外部专家的需求上也正在投入大量的资本。但企业只有对六西格玛有一个较全面的了解，才能利用六西格玛的长处而克服其短处，也才能充满自信地回答这样一个问题，即“要不要转向六西格玛”。

需要具备什么条件，才“值得”在此“一提”？

就如皮纳特里奥与兰姆伯格用“成功”和“失误”这两个词将田口方法的一些突出特点进行了有效的区分，我们对六西格玛也将采用类似的方法。关于六西格玛特点的专题讨论很多，但是本文所呈现的只是那些个人或企业所应该了解的、最重要的东西。鉴于此，关于六西格玛的“成功”与“失误”，我们将各举出六个例子（尽管还可以举出很多）。在此我们要先对这两个类别的含义做一些解释。什么算作是成功？基本上，任何方法要想在质量工程领域获得“成功”，必须是一项没有先例的“创举”；必须能产生重大影响或带来范式转变，并且这种影响或转变能够带来具有实用价值的结果，就是说，不是只有一个精致的理论模型就行了。那么“失误”的形成又必须出现什么样的情形呢？回答是：“失误”是任何一种带有下述影响力的特性：即如果任其发展，会颠覆一个成功的结果，或者引发误判或误导性的行为，严重的甚至会毁掉之前的成果。作者所给出的这六个“成功”和六个“失误”，决非最后的或唯一的定论，只是作者在多年的六西格玛培训、咨询和研究中所得出的一些个人的体会。由于每一项成功或悲剧的相对重要性也完全属于个人看法，其在讨论过程中的先后顺序并没有什么特别的意义。

六西格玛的六点成功

成功之一——成功地将一种常见的、现实的测量手段用于质量评估和改进

将关键质量特性(CTQ)和每百万机会缺陷数(DPMO)作为绩效衡量指标——这是六西格玛的“商标”。选择及界定关键质量特性有助于让企业关注重点，避免将精力浪费在无关紧要的细节上。将DPMO 作为衡量绩效的尺度，可以很方便地对两个不同过程的表现进行比较，即对（改进）之前与之后的表现进行比较；也可以做跨过程的比较性研究。这个尺度还有一个相关的等价的尺度，即可用于“标杆比较”及“项目目标设立”的“西格玛水平”。但有一点也许值得注意，即并非所有的结果都是非此即彼（“有缺陷”或者“无缺陷”），而且有时甚至一个原本“非此即彼”的东西，如果要给它归类，也很难做到不武断（例如，回应顾客某一特定要求所花的“时间”）。重要的一点是：“零缺陷”生平第一次不再是一个经常被挂在嘴边但却很渺茫的目标（或者更坏，成了一个光说不练的目标）。现在我们在零缺陷所带来的现实的挑战面前，已经无可推诿。这是一个重大的范式的转变，由于这个转变，过去那种含糊不清、似是而非的零缺陷被弃绝了。当然了，要把这个目标变成现实，还需要我们一步一个脚印地、认真努力地向前走（包括需要有效的基础设施和工具，这方面的细节见其他“成功”）。另外，因为有了六西格玛，我们现在能够用一种通用的方法来表现进步的幅度，质量工作者用于测量缺陷的手段不再受过程和产业性质的限制。总之，比起之前所用的数学公式，“每百万机会缺陷数”和“西格玛水平”的概念更容易被管理层所理解并接受。

成功之二——明确绩效改进过程中的责任与分工

六西格玛所带来的另一个范式的转变，是终结了一个常见的说法：“质量是大家的责任”。这种说法的动机可能是好的，也是成立的，但是在现实世界里，这意味着责任的不分明，尤其是在出现问题的时候，可能会让人以为每个人处理质量问题的能力是相等的。我们都知道，在很多情况下，“大家负责”最后就会变成“无人负责”。但六西格玛不同：经过不同级别的训练、具有不同经验的人员有很明确的责任分工，大家都知道哪些人比其他人掌握了更多有助于提高绩效或解决问题的工具。因此，六西格玛有一个众所周知的等级制度：倡导者—黑带大师—黑带—绿带—黄带，这些人在组织里负有不同的专业责任。此外，六西格玛的成功很大程度上取决于高层管理的领导，这与之前的那种“自下而上”的概念不同：例如质量控制小组活动，这种活动或许在处理具体、局部问题时有其用武之地，但不是从根本上提升组织的绩效或顾客满意的“主食”。

成功之三——统计工具的配置合理

“整体大于部分之和”这种说法，用于形容六西格玛的统计工具的配置，是再对不过了。许多学者都公开说过六西格玛“并无新奇之处”，这话只对了一半。如果将六西格玛的方法一个一个单独拿出来，这样说没错，例如表现变异性的分布函数在很多书里都已经详细讲过；过程能力分析也是一个熟悉并常用的概念；方差分析是统计学专业必修；测量重复性和再现性是规定的程序；实验设计不是一个新概念；控制图已经应用了几十年……的确，这些专题的内容无论是大学课程还是在职培训都是少不了的。那么，六西格玛“新”在哪里？新就新在六西格玛基于关键质量改进和业务竞争的需要，对这些统计工具进行了合理的编排和整合，而之前这些知识的传授和学习都是脱节的、不连贯的。具体地说，现在这些工具的应用与质量改进过程的总体框架融为一体，即界定—测量—分析—改进—控制（DMAIC）的框架。在这个框架内，过程需要先在“改进阶段”通过统计实验设计进行优化，然后才在“控制阶段”应用控制图进行巩固，而之前则是不管三七二十一，先画一个控制图，至于优化了没有谁也不知道。事实上，在六西格玛出现之前，控制图越是有能力，非优化的过程苟延残喘的时间就越长。换言之，六西格玛使得非专业统计员手中的统计工作变得更积极了（因为寻求优化），同时也变聪明了（因为只关注最佳表现）。

成功之四——承认“过程的时效性”

说到非专业统计员所使用的统计工具——由于某些可理解的原因，过去普通人所能掌握的统计方法，实际上只限于“非时变”类的模式。六西格玛虽然不能对时间中自然变化所带来的结果给予充分解释，但它的确提出了短期与长期之间的差异问题，即在DPMO及西格玛水平评估过程中所发现的“1.5西格玛的偏移”。尽管发生这个“偏移”的原理尚不得知，但不容否认，在所有质量改进方法中，只有六西格玛公开承认并充分考虑了热力学第二定律所展现的一个无情的现实——“东西如果放着不管，就会变质”。这个问题虽然是任何一个质量实践者都必须面对的问题，但在六西格玛问世之前，没有任何程序（不管出自教科书还是其他来源）曾要求实践工作者明白无误地、开诚布公地对这个现实中的重要现象加以解释。不管要解决的过程问题属于哪一种性质，六西格玛都为问题的解决提供了一种颇有见地的、既可防卫又可先发制人的举措。

成功之五——与现代信息技术形成前所未有的协同效应

六西格玛在实践者中所形成的超高人气得益于它来的颇是时候。如果六西格玛不是上世纪80年代中期问世，而是，比如说，早个20年，它就流行不起来，因为它的基础是统计学，其中庞大的数据量，意味着你必须整天跟一个嘈杂的大型机械计算机打交道，因此这个工作，除了少数绝对敬业的专职人员以外，是不会有人去做的。许多人曾对统计学没有用在工业上感到惋惜，但很少有人承认要这样做，必须解决一些很明显的现实问题，即产业环境中数据的收集、存储、转化、分析。到了20世纪90年代，随着信息技术时代的到来，各种硬件和软件，如个人电脑和笔记本电脑、以及用户友好型的统计软件包（MINITAB和JMP），开始出现并迅速流行。如此，六西格玛的应用就不再需要很深的统计学背景或高超的数据处理能力。或许成功并不全是DMAIC的功劳，但能够把那些迟疑观望的人争取过来并让产业界的人迷恋上统计工具，却是六西格玛毋庸置疑的一大成功。

成功之六——能力得到提升，在商业竞争中发挥更大的作用

与其他质量工具或认证体系不同，前者在其整个“职业生涯”中基本上是没有变化的，而六西格玛则是一个“有机体”。今天企业界所看到的六西格玛与20世纪80年代的六西格玛已经很不相同了。这些年来，六西格玛一直在扩展、变化，总体框架越来越具综合性，已经发展到从设计到制造（产品）或者从设计到实施（服务体系）全方位的应用。在不同企业的众多“路线图”中，“六西格玛设计”和“精益六西格玛”是摩托罗拉的这款“传统六西格玛模式”的衍生版中的两个主要代表，前者反映了一种理念，即“预防胜于治疗”，后者则认为消除浪费应该与减少偏差结合起来。目前还看不出有什么力量能够阻止六西格玛将这种“变形”的趋势延续下去：举个例子，大众化的“定制”服务，可能会为六西格玛未来的发展提供一个方向。近年来有人也在努力把六西格玛引入服务领域——政府、教育、健康、交通、旅游等——这实际上是六西格玛生命力的一种表现，足以证明六西格玛的成功远在任何狭义的质量理论或应用程序之上。

六西格玛的六个“失误”

然而，并非所有与六西格玛相关的东西都是完美无缺的。六西格玛的一些不尽如人意之处与六西格玛自身无关，而在于学习或实施六西格玛的方式。这些问题若不及时纠正，长此以往会毁掉六西格玛。很多人对此可能持有不同意见，但下面给出的理由并非空穴来风，而是基于产业界所发生的一些实际情况。

失误之一——相信没有六西格玛所不能的（尤其如黑带们所以为的）

这与六西格玛的应用越来越广泛相关，尤其是在非制造业系统的广泛应用。不幸的是，这正是普通六西格玛知识体系的“阿基里斯的脚踵”——即使学术界始终在强调六西格玛人员培训的重要性。许多普通的黑带并不了解排队论、离散观测法、顺序尺度或相关性观测这些服务体系中常用的知识。他们中的许多人，仗着受过标准的黑带培训，便以为对服务改进项目也有十足的把握。原则上，质量专业人员想要扩大六西格玛应用范围的努力是应该称赞的，但是如果黑带们直接将传统的六西格玛项目应用到服务体系，其结果是经不住一个有经验的统计员的严格审视的。在一些情况下，由于项目期间系统的特征或有效范围已经改变，有些改进建议无法进行测试或展示，反而会让问题复杂化。如果黑带们对自己的不足或局限性一无所知，进而把一些“半生不熟”的研究结果拿到管理层或顾客面前炫耀，那就更加重了失误的程度。

失误之二——痴迷于个人的“资质”

正如我们在其他许多地方都曾见过的，“方法”在不知不觉中逐渐地变成了“目的”。市场上那些五花八门的、物非所值的商业性黑带或绿带培训项目（有趣的是，也有些是打了“折扣”的）都承诺最后会发“证书”。大家似乎忘记了六西格玛的初衷是为了顾客的益处，而这则是为了组织最终的商业利益。这一点本来应该包含在关键质量特性的定义中，即六西格玛到底是要为谁“造福”？——是组织的顾客，还是这个发证项目的主办方？由于六西格玛需要用一个等级制度将具备不同级别的技能和责任的专业人员区分开来，所以用了不同的颜色来标注不同的“腰带”。然而，今天大多数关于六西格玛的广告以及许多潜在的“选手”都把获得代表某种颜色的腰带的证书看做是唯一的目的，这让我们看到一个残酷的事实，即今天的培训项目毫不掩饰地宣称自己办学的目的是帮助个人完善其履历，而不是提高顾客的满意度或是组织的经济效益。与此相映的是，现在已经发现有很多人把“黑带”或者“黑带大师”放进了履历，似乎这成了一种专业学历，而不是仅限于六西格玛项目实施过程中的一个角色。

失误之三——认为专业统计员已经没有用了

这个曾为六西格玛的成功做出过重要贡献的特征有可能影响六西格玛未来的发展。很多六西格玛工作者，尤其是那些刚“毕业”的黑带们，倾向于认为（虽然并未明说）DMAIC所包含的工具对于解决现实世界中的问题不仅是必要的，而且是充分的（这再次让我们想起了六西格玛的第一个失误）。发证过程，如果说有任何“贡献”，就是帮助滋生了这种错误的观念，因为有人会以为这说明某人已经“符合”实施六西格玛的条件了，而实际上这只能说明这个人满足了某些组织一些特定的要求——这些组织可以是ASQ这样的知名组织，也可以是一个名不见经传、纯粹“向钱看”的咨询机构。我们承认，一些高素质的培训人员及其学员的确认识到，六西格玛培训的标准内容中尚有大量的知识和工具未包括在内：一个设计周全的培训项目会借用帕累托原理，向学员强调一点，即课程所覆盖的内容——所有质量工具中关键的20%——实际上并不总是用得到，而工具中的80%，即DMAIC课程没有涉及的部分，并非全都“不足为训”，而且时不时地还少不了。鉴于这个原因，六西格玛显然需要专业统计技术的帮助。

失误之四——对六西格玛不负责任的大肆鼓吹

很多人，特别是一些经理们，听信了六西格玛鼓吹者们所轻易承诺的好处，并不知道这些人今天可能完全是受商业利益驱动的。类似下面这种诱惑性的语句——“正如一个项目等于17.5万美金，一个黑带一年就等于100万美金”——是否有科学依据，还需要得到验证。（有趣的是，读者或许会注意到这个承诺与本文前言部分所引用的那句话之间的出入。）但事实是，很多商业性的“培训+证书”项目要价确实高得离谱。其他“煽动性”的做法包括一些“项目描述”（伴以数据和图表），旨在说明唯有“六西格玛企业”的股价才能获得令人羡慕的高增长。而事实是，上世纪90年代初的美国股市有一个普遍的涨幅，而所有的股票价格到2008 年底实际上都下跌了——无论是“六西格玛”企业还是“非六西格玛”企业！事实上关于这个题目不久之前有人专门做了研究。鉴于六西格玛的成功范例中总少不了像通用电气一类的企业，这让人不禁想问，是否只有具备像通用电气那种规模和运营方式的组织才能得益于六西格玛方法？这样做所造成的结果只有两种，要么一个不够规模的企业以为六西格玛对于他们来说不合适而不去理会，要么这种企业因为虚构的“非常”利润高得太离谱而无法实现，从此对六西格玛完全失去了信心——尤其他们支付了庞大的费用，却没有人来为项目的“失败”买单。若这不是失误，孰是失误？

失误之五——一种“我们信奉数据”的偏执心理

正因为六西格玛是数据驱动，这使得实施人员有时会对统计数据过于依赖。因此，我们会看到一些论点，认为根据电脑软件所给出的假定值来制定行动方案，要比企业领导根据自己的经验或洞见所形成的意见更靠谱。这种情况尤其见于为发证而举办的项目：让人感觉似乎这个世界是被这个叫做MINITAB的统计软件（或诸如此类的东西）的结果统治着，一旦某个假定值与某个特定范围内的数值相符，并且核对下来的数字似乎也过得去，所有的人就都皆大欢喜，似乎从此就可以高枕无忧了。这当然不是说没有人持不同态度：一个好的六西格玛培训项目所产生的，本应是统计工具和软件包的“主人”，而不是“奴隶”。事实上，六西格玛的“奴性心理”不是别的，正是实施人员只具备处理定量信息的能力和信心的典型表现。有些人惯于小题大做，仅凭着一些不可靠的数据或从一些无论是设计还是反馈都乏善可陈的调查所得出结果，就能把一个土拨鼠掘出的小土包变成一座大山。有不少人在某个非数字化的关键质量特性面前会表现得不知所措。有一句话很能说明这种综合症及其后遗症患者的心理：“对很多人来说，错误方向上可测量的‘进步’总要好于正确方向上不可测量的进步。”显然这个失误并非仅存在于经济学界。

失误之六——对于DMAIC以外的重要知识一无所知或者有意忽略

通常情况下所实施的六西格玛并不针对任何具体的技术或人为的需要，主要是因为有些顶着六西格玛这“带”或那“带”头衔的人认为“有义务”符合DMAIC的“紧身衣”标准。“迅速见效”及“成本显著下降”有时被刻意设计进来，只是为了反映项目的成功——这种做法尤其见于那些承诺了巨额利润但不能保证兑现的项目供应方（见上文）。但这样的结果与提升顾客满意程度或业务竞争能力的目标未必相一致，因为次优化或短期效益也可能被错认为是根本的改进。甚至，举个例子，都照着3.4 DPMO的基准来做也并非都很合理，事实上还有可能损害顾客满意，例如有人就指出过这方面的问题。关于次优化问题，我们可以用电影《泰坦尼克号》中的一幕做个比喻，如果一个人可以对船正在下沉的事实视而不见，他当然可以为那段配合得天衣无缝且精美绝伦的四重奏拍手叫好（同样的道理，我们会问：投入六西格玛的人力，只是为了改进一条机械打字机的装配线以提升其生产力，这样做是否合理？）还有一点也很重要。人们对于六西格玛的期望之一，是能使黑带们成长为未来的商界领袖。但是，且不说DMAIC框架极度缺乏伸缩性（至少那些以授证为出发点的培训是如此），六西格玛本身，就其内容来看，也没有“准备教会”一个黑带如何应对未来技术领域的变革和突破、替代技术的出现、生活方式的演变，或文化的差异。

此外，与成功息息相关的很多“人性”特征也很难在DMAIC中看到，就如想象力、远见、热忱、洞察力、判断力、创造力、好奇心、坚持不懈的精神等等——虽然这并不意味着我们在实际的六西格玛项目中从未见过这些东西。创新精神、协同效应、突破性进展、企业家精神或创业精神等诸如此类的东西，有证据显示，是一个组织最主要的推动力，这不是许多六西格玛证书的追求者的所作所为可以替代的。所以我们想说的一点就是，那些经过仔细筛选并精心培养的黑带们，如果不是因为别的而是六西格玛自身的某些缺失，而使其潜力不能充分发挥出来，这才真是一个失误。

结束语

归根结底，六西格玛为质量改进与卓越业绩提供了一张由统计思维所激发并以数据驱动技术为导向的路线图。本文前面重点阐述的一些观点，如之前已经交代过的，是基于作者在众多企业工作的经历，包括只有十多个员工的小企业和像GE这样的大公司，并多年来与十多个国家的专业技术人员打交道的亲身感受。之所以就这个话题展开讨论，是因为看到今天仍然有一些企业对是否要开展六西格玛举棋不定，不知道这样做是否明智或者“安全”——尤其是在看到有关这个话题的各种各样的报道之后。

本文基本上可以说是从两个方面对六西格玛进行推动，即一方面呼吁其巩固优点或“成功”，一方面对其可能导致的“失误”发出警告。六西格玛的推动者们尽管可以对尚未开展六西格玛的企业强调其内在的成功因素，但是面对质量专业人员，则有责任尽可能避免失误的发生。尤其是，他们在敲定下一个六西格玛的“买家”（因为想不到一个更合适的词）的时候，应该避免使用那种旨在引发对方的“贪婪与恐惧”的伎俩。本文作者认为某些六西格玛“商贩”所使用的诸如“一个项目节约成本XXX元”的诱惑性说辞以及“99%还不够”的恐吓性语言，不但是廉价的、非专业的，对于业界领袖来说更是一种智力上的侮辱。事实上，六西格玛不需要依赖夸张的语言来获得认同；如果负责任的专业人员能有意识地避免某些潜在的悲剧，六西格玛自身所具备的条件，足以让它在未来的很长一段时间内继续保持今日的辉煌。