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1、谢宁与六西格玛我们常被问到如何描述谢宁和六西格玛之间的差异，这个问题似乎并没有看起来那么 简单。谢宁研发出独立的方法帮助我们的客户达成他们的六西格玛目标。在其他案例中， 谢宁的技术也极大地增强了现有的六西格玛方法。成功的商业业绩提升工程有很多共同点。他们都是以客户为中心的，需要高层领导的 积极参与，通过一个接一个的工程来达成结果；工程又受数据驱动，最终，工程带来了公 司文化方面的转变，涉及客户品质、问题解决和问题预防等方方面面。谢宁已经研发出一 些独特的工具用于挑选出最有价值的工程、管理工程以便快速得出结论，同时引领文化转 型。然而，这些元素是所有成功的商业业绩提升工程的关键要素。最关键的差异
2、表达在数据分析的作用以及工程规划和执行上。大多数六西格玛工程中 都包含为期数周的数据培训：学员会学到如何理解描述性数据，学习应用回归分析，设计 性实验，假设检验，方差分析 ANOVA 以及管理图表。学员通常还会学到一些辅助技巧， 在做头脑风暴和鱼骨图时可以派上用场。工程伊始，一般是和行业专家们开会，列出一个 包含可能原因的清单。之后，就开始做大型DOE实验将可能原因分类。工程的成功取决于能否从清单上找出真正的根本原因。因此，各个团队会筛选出尽可能多的原因，而非相反。 这种发散性的方法，通常会催生一系列同时进行的活动。统计分析会倾向于从大量数据集 的评估中计算出结果，这也促进了一些数据软件的应用
3、，如Mini tab ?Esse ntial版。解决数据性问题的根本性原那么是Y = fx。这个原那么决定了工程团队要辨识出所有可能影响关键输出值 Y的因素。这个等式展开就变成了Y=a+bx i+cx2+dx3+mx n。一个成功的工程需要找到所有从数据角度来说很重要的系数a,b, c, d等。DMAIC 界定、测评、分析、改善、控制流程便可辅助这一方法。界定测评分析改善控制我们的春户杲 匱他们対于 产品和9足务的 要求足什么.他们的朗望如 何工程边界，流 理的起始煩和*通过描绘流程 圏改良待完善为流程制定一 个数据收集计 划从夢渠道收第 数据确走忧与容户遮硏结 果比对，确宦 差识别岀目前表现
4、 与目标表现之间 的差距优先耙握能带 采改醤的机遇识别出导致变差的原因利用技术和规 那么想出创新解 法制宦井实施计划防止倒退回“老一套要求给出卿的监测方案的逬展、文件记 录以及实施进 匿通过悔正系f充和架构人员 配琵培训和 鼓励将改良 成果制度化谢宁工程是建立在证据的根底上的，最终会聚到最大变差的根源，即Red X。对一个谢宁工程来说，根本性原那么是厶Y=f Ax。这个等式展开来就是厶Y = a + bDxl + cDx2 +dDx3 + + mDxn。通过关注变差，即Y值的变化，目标变成了找到拥有最大值的那一项。最大值取决于一个重要的系数以及X值产生重大变化。这个项很少是有着最大系数的那个项
5、。根据帕累托Pareto 原理，这些项需要极大的波动才能改变Y的值。谢宁调研的目标就是快速找到那些带来最大变差的少数关键的项。在很多工程中，Red X是独立输入值Xs之间的交互作用。谢宁的工具在揭示这些交互作用方面颇为有效。谢宁工程的特点是通过严格的侦查工作探索关键联系。谢宁与零件“对话，通过比照 最好的和最差的零件之间的性能差异开掘出Red X。谢宁的方法并不是让相关行业专家列出可能原因的清单，而是采用一种策略迫使不同的流程之间暴露差异。谢宁的问题解决地 图叫FACTUAL ?关注，筹划，会聚，确认，理解，实施，推广。ym翔AIIOK实施L推广*已经使用 Green Y-会聚到已评洁的凤已实
6、施并毎交龔參考的多个指的描址RedXGreen ¥到瞪证的楼運过计U标以及受已识别的师正实验和 RedX址动作得出的已到語响的策略以及出的的炯程序化校址顶目已使用的Red X瞬诵走Rmd X动作和範外的工程宦r完整的人员配物单已轻验证过 的评怙饰廉建立了合 适公墨限 制顶目时工程利益 及本钱节 妁钏筹划步骤是 FACTUAL 和DMAIC 的一个关键差异。在筹划这一环节中，工程师基于 问题本质和 BOB及 WOW 零件的可用性研发出一种探索策略。在策略执行过程中，工程 师能很快通过排除法会聚到关键输入值。尽管从统计学角度来看，谢宁技术是很严密的， 图示化的分析淡化统计学概念，同时鼓励
7、将工程洞见用于揭示关键的联系。谢宁重视能带 来洞见的图示化分析，并用此替代了大多数的数据计算。谢宁的工具足够简单，工厂操作 人员也能正确使用，但同时也足够精密，可用于解决高度复杂的问题，诸如制造质量，产 品性能及产品可靠性等问题。FACTUAL中确实认步骤是区别于DMAIC 的另一个核心差异。在确认阶段，通过反复研究问题，我们要求团队表达对于问题根本原因的理解。我们通常把这个步骤叫做“起诉 Red X。筹划和会聚阶段代表侦测工作，而确认阶段代表通过合理疑心之外的方法证明Red X “有罪。确认阶段能防止公司在错误的根本原因的解决方案上过多投入。当无法 通过确认环节确定 Red X时，团队会转而在筹划和会聚阶段寻求缺失的影响因素。遵循从YtX会聚的方法使得谢宁能快速高效地识别出Red X。通过充分运用差异,谢宁方法每一次都能将找出根本原因所需的时间，零件数量，人员以及珍贵的资源投入缩 小到最少。谢宁的调研方法曾通过揭示出各个因素间出人意料的关系，成功解决了很多看 似无法解决的问题，而这在行业专家们参与的头脑风暴上是永远不会发生的。谢宁的技术通常受到那些更愿意理解事物运作规律并热衷探索事物之间意外联系的工 程师的青睐，而 DMAIC 技术更受数学家们的欢送，因为他们更习惯于通过计算来寻找因 果关系的完整模型。