电子书《精益工具箱 第四版》读书笔记10-章

精益工具箱第四版封面

第10章 约束理论和工厂物理学

本章讨论的是艾利·高德拉特对约束理论所做出的杰出贡献，以及霍普和斯皮尔曼在工厂物理学上所做的开创性工作。高德拉特以及霍普和斯皮尔曼都是由物理学家转变成的生产专家，他们的理论都源于基本原则。有时候人们认为高德拉特的思想与精益运营相矛盾。事实上，它们之间存在显著的协同作用。我们稍后会谈论两者的一些差异之处，不过，在大部分情况下，它是对精益的补充，而不是与之相悖。即便如此，丰田还是在新产品上使用有限产能计划软件。
类似地，霍普和斯皮尔曼的工厂物理学定律是如此的重要，以至于每个精益实践者都应该理解。他们的CONV月P系统已经获得了大量的拥是。工厂物理学的局限在于它的经典著作中的数学知识对一般的精益实践者而言可能稍嫌复杂，不过这不应成为抖诉它的理由，可以忽略那些数学表达式，仅仅吸收其中的思想智慧。

10.1 鼓一缓冲一绳模型

考虑一个由6个步骤组成的制造过程，如图10一1所示。产品从过程1流到过程6。过程3是约束或者说“鼓”。根据定义可知，其他过程的利用率不会很高，会偶尔出现闲置等待。为了保证约束过程一直有工作可做，应该在它前面设置缓冲来保护它。其他的过程之间可能有也可能没有库存，不过缓冲处应该一直保有一定的库存。注意缓冲的两个要点：①这里的缓冲实际上是时间缓冲，而不是数量缓冲。换句话说，周一的缓冲可能等量于2小时生产的A产品，而周二它可能是3个小时的B产品。②缓冲中放置的库存应该是约束过程目前生产计划中的一部分，尽管实际上可能存在并没有按计划执行的情况。如果缓冲得以维持，生产线就会按其最大产出率生产。

鼓一缓冲一绳模型

缓冲处标以红、黄、绿三色。如果缓冲处有足够的库存，库存会一直放到绿色区域。当变异或者上游问题出现时，库存会被部分消耗，直到暴露出黄色区域。这是一个警告信号。如果库存被进一步消耗到快要用完的时候，红色区域会暴露出来。如果出现这种情况，上游工作位应该加快速度赶制产品（或者“冲刺”）来补足缓冲区域。第二个缓冲区域在成品处，也按照绿色、黄色和红色标出。它们代表不同的安全级别。
绳子就是联系工作位和缓冲库存的信号，如图10一1所示。“发运绳”给约束过程发送生产什么以及生产多少的信号。约束绳向第一工作位发送应该开始生产什么新产品以及生产多少的信号。
如果你每天早晨召开生产例会，就应该在约束处召开，并做两件事：检查它的绩效，检查缓冲库存是否品种正确、数量足够。
这就说明，计划应该围绕瓶颈来制订。首先制订瓶颈处计划，并逆推到其他的非约束处，然后与同步规则相结合。这其实不是一件容易的事情。参见第2章。
注意：标准在制品（constant work in process , CoNWIP）系统也与此类似，除了有一根联系成品和第一工作位的绳子以外。CONWIP的优点在于库存会在约束过程前累积―这正是你希望的库存累积地点。
这两种方法，DBR和CONW护，可以用在生产单元层级、工厂层级，甚至供应链层级。它们本身就是重要的、功能多样的工具，应该获得广泛认可，特别是在生产单元和供应链中。

10.2 有效产出率、库存和运营费用

高德拉特提倡运营中只使用三种绩效衡量指标。有效产出率（throughput ,系统通过销售产生现金的速度）、库存（inventory，为了售出产品而购买原材料所投资的现金）、运营费用（operating expense，系统将库存转化为有效产出所耗费的现金）是物料流的最恰当的指标。我们应该对这些词语的定义与它们传统词义的重大区别加以注意。有效产出是以货币衡量的销售量，而不是产品数量。产品只有在销售以后才会变成有效产出。不管是内部的还是外部的，有些约束或者瓶颈会制约它。库存是使用的物料的基本成本，不包括在制品的增值部分。再次说明，除非销售出去，否则生产库存毫无用处，因此它的价值不应该计人收人，除非已经销售出去。运营费用在这里不再区分直接成本和间接成本，对它们进行区分被认为没有意义。目的当然是让有效产出率增加，让库存和运营费用降低。任何的投资都要按照这个规则来判定，这是最基本的决策原则。三者都对基本的经营财务指标有重大影响（现金流、利润、投资回报），虽然影响的程度有所不同。
高德拉特认为有效产出率是第一优先级，然后是库存，最后才是运营费用。为什么这样？因为有效产出率对三个财务指标有立即的正影响，如果有效产出率改善，你就可以承担得起增加库存和运营费用的成本。降低库存对现金有一次性效果，也可以减少提前时间，不过减少库存也可能会减少有效产出率，因此要特别小心。运营费用与此类似，而且减少它还可能会丧失经营活动的固有能力。注意，在面临危机的时候，很多业务单位都采取相反的措施―首先削减人员，然后是库存，最后才去改善有效产出率。

10.3 依赖事件和统计波动

高德拉特认为纯粹的没有中断的流动在制造活动中如果不是不可能，也是非常罕见的。这是因为他命名的“统计波动”现象―流程的速度、操作员工作质量、零件质量等的微小变化。使用平均流动速度来计算有效产出率是不够的。高德拉特为此开发了一个殷子游戏来展示它。每一轮中，五个操作人员用扔出的般子数量来代表该期间的可能的产能。散子示数的平均值是3.5，因此可能有人对产量的期望，比如在20轮的投掷的基础上，会是平均3.5个产品／轮。实际上并非如此，因为中间的工人经常处于缺料当中，这是由于前面的工人生产的数量不够。这种情况被称为依赖事件。
即使在操作人员之间设置了大量的缓冲库存，缺料也会时而发生。按照高德拉特的说法，llT的目的就是为了克服统计波动以确保能够顺畅流动，例如，通过SOP等方法。不过，高德拉特也认为这样做非常困难，基本上是浪费资源，如果将资源配置在瓶颈处将会收到更好的效果，并因此发现了下节讨论的约束理论（TOC）规则。
这听起来有点矛盾。实际上，人们应该兼而取之。不错，确实要减少统计波动，不过也要警惕依赖事件和瓶颈。同时，精益倾向于忽视变异，实际上不应该如此。例如，在（（学会观察》中就很少提到变异。这可能会酿成大错（参见2 . 3节）。记住，TOC特别适用于从批量生产向流动制造发展的环境。你将换型时间降低得越多，你的需求就会越平顺。变异降低得越多，浪费改善得越多，情况就越好。这和使用的是TOC，还是精益，还是其他理念没有关系。

10.4 约束、瓶颈和非瓶颈资源：同步原则

本节和下一节，给出高德拉特以及霍普和斯皮尔曼的规则和定律。将它们同时使用则更加有效。
约束就是负载最高的资源。瓶颈是无法满足当前需求的资源。受约束的关键资源（constrained critical resources , CCR）是具有成为瓶颈的潜力的资源，原因可能是―比如，偶尔的过载或者大量的不稳定。约束的种类有四个：物理的（工厂中的瓶颈就是一例），物流的（比如，响应时间），管理的（政策、规则），和行为的（特定雇员的活动）。
(1）平衡流动，而不是产能。
(2）非瓶颈资源的利用率不取决于自身的产能，而取决于系统中的其
他约束资源。
(3）利用和激活并非同义词。
(4）瓶颈处损失一个小时意味着整个系统损失一个小时。
(5）在非瓶颈处节约的一个小时只是一种幻觉。
(6）瓶颈资源控制系统中的有效产出率和库存。
(7）转运批量可能，大部分情况下也应该，不等于加工批量。
(8）加工批量应该变化，而不是固定的。
(9）提前时间是计划的结果，不能事先确定。
(10）制订计划时应该同时考虑所有约束的情况。

10.5 工厂物理学定律

霍普和斯皮尔曼在他们的讲座中已经建立并用数学证明了一系列制造中的基本关系。他们将之命名为“工厂物理学定律”。这些定律对于更加深人地理解生产计划尤为重要。般子游戏（见前面章节）是体验这些基本定律的有趣方式。这里，霍普和斯皮尔曼的定律被结合骸子游戏总结出来。骸子游戏虽然夸大了变异，不过明确地展示了原理。
(1）在稳定状态，所有的工厂将严格地按照比平均产能低的平均速度生产产品。
(2）利特尔法则。
(3）在没有约束的系统中，库存会迅速积累（不属于工厂物理学定律）。
(4）库存的积累并不一定是瓶颈（或者约束）的表示（不属于工厂物理学定律）。
(5）变异增加总是会降低生产系统的绩效水平。
(6）在交付不依赖于完工情况的生产线中，工艺路线中早期发生的变异导致的提前时间的增加比后期变异导致的提前时间的增加更大。
(7）在稳定的系统中，经过较长的时间以后，系统的产出速度会等于投入速度，减去产出损失以及系统内制造的自用而没有流出的零件。
(8）如果一个工作位在没有其他改变的情况下只提高利用率，平均在制品数量和提前时间会按照非线性的方式急剧增加。
(9）工艺路线中某一段的周期时间和该段所使用的转运批t大小大体上
成比例关系，假设没有发生等待转运设施的情况。
(10）生产系统中的变异会被库存、产能或者时间及其组合缓冲。

10.6 精益思想和约束理论的冲突

在我看来，将约束理论（TOC）和精益作为完全相容来看待，在大部分情况下，不但不矛盾，反而会收益多多。这在战略章节所呈现的产品一过程矩阵上面尤其如此。精益排程对于大批量重复生产更为适用，而TOC对于重复较少的情况更为适用，特别是存在多个价值流共享资源的时候。
协同效应和相似性。摩尔和申考夫（Moore和schienkopf）在一篇优秀论文中解释道，TOC能够识别约束，而精益则能够减少浪费。两者都充满逻辑性，并切实可行。两者都将流动和产出率作为目标。TOC在识别少量的改善机会并迅速取得实际效果方面更有优势。事实上，对于精益的最主要批评在于精益对于从哪里开始改善并排出优先顺序方面的能力欠佳，尽管精益的价值流可以让人清楚地理解系统及其依赖关系。TOC有助于识别和量化改善机会，它不会采取推广精益中常常出现的“180度信仰大转变”的情况。两者都鼓励拉动而非推动。不过，它们之间也存在一些理念上的差异。
第一，共享资源。精益，总体而言，试图建立没有共享资源、产能充足的清晰价值流，力图避免出现瓶颈。在价值和浪费章节讨论的斯比尔和鲍恩的第三个规则（所有的产品和服务的路径必须简单而直接）很好地体现了这一点。TOC试图接受瓶颈和共享资源的事实，并围绕它们来安排计划。
在现实系统中，即使是高度重复的生产，也存在类似于涂装线和冲压车间等的共享资源，还可能存在瓶颈。所以，现实情况是，通常TOC理念在精益的环境下也大有用处，而把清晰、简单和专享价值流作为理想的值得拥有的目标状态去努力实现。为了帮助达成这一目标，机器小型化原则（使用尽可能小的精度高的机器）应该一直实施。
通常，共享资源意味着更多的缓冲库存和更长的提前时间、因此，只要存在共享资源，你就应该进行备选方案的成本一收益计算，将专用机器所导致的库存降低、提前时间和灵活性改善等考虑进来。再次说明：应该依照对产出率、库存和运营费用的影响来制定决策。
第二，利用率，本地和全球最优。希望在这方面没有大的冲突。不过仍然有人认为最大化地利用每一个资源不仅对本地有好处，也会导致全球最优。TOC的观点与此相反。最大化利用除瓶颈以外的其他资源只会导致过量的库存和浪费。传统的会计人员，注意了！
第三，流程间的库存。经典的精益方式是在工序步骤间放置库存，然后用看板来一个步骤一个步骤地拉动二TOC反对这一方法，它采用鼓一缓冲一绳（DBR）系统。这样可以将鼓（约束）和第一道工序连接起来，只允许向系统投人等量于瓶颈工序处完工量的料。工厂物理学的版本则是标准在制品(CONWlP)，它将最后一道工序和第一道工序连接起来。因此，它是多步骤的拉动系统。在工作位之间，允许库存波动，因此对变异不敏感。可以用散子游戏轻易展示，在高度变异的时候，使用逐个步骤拉动的看板系统的产出率会降低。精益、TOC和工厂物理学都喜欢使用看板来向生产线投料，不过它们在在制品的控制上存在差异。经典的看板可以突出生产线中间工序的不平衡和质量问题，显示速度比DBR和CONWIP要快。
第四，生产线平衡。TOC不需要平衡生产线，而是在瓶颈处控制生产。事实上，让工作量平衡的做法是好心办坏事，因为‘统计波动’和‘依赖事件”共同导致产出低于平衡生产速度。而在DBR系统中这不会发生，因为约束资源被缓冲库存保护。
第五，浪费的问题。在公司的任何地方，了解影响绩效的约束都非常重要。如果，例如，你的市场是约束，在生产上投人更多的资源就显得愚蠢。约束资源控制工厂产出的思想对于投资、成本核算和持续改进都具有重大的意义。仅仅影响非约束过程的投资根本就是一种浪费。类似地，很多的持续改善的努力也是浪费。浪费巡视本身有可能都是一种浪费。这可能与标准的精益思想和六西格玛相矛盾，实际上却正暴露了两者的弱点。霍普和斯皮尔曼谈到“免费浪费”或者恶性浪费以及“权衡浪费”或者说可能的良性浪费。消除恶性浪费不会产生害处。空间和大部分的运输上的节约就是例子。而消除权衡浪费可能会有金钱或者提前时间等方面的负面后果。例如某些库存，某些过度加工和某些运输表10-1是对它们的总结。

-	免费浪费	权衡浪费
影响瓶颈	立即消除	计算
不影响瓶颈	改善，优先级低	或许不用改善，仅在货币收益或流动改善时消除它

第六，成本核算也存在变化。“产出率会计学”使用公式：销售收入一直接材料一运营费用＝利润。在这里，不存在“变动的管理费用”。人员成本被看成固定（或者暂时固定的）成本，库存和产品在工厂内部一直流动而不用重新计算价值。关于这个主题的更多讨论参见第17章。

10.7 约束理论改善循环

约束理论（Toc）以及相关的思维过程（thinking process , TP）作为高德拉特的经典著作《目标》的延伸被他发展出来并还在继续发展当中。高德拉特声称TOC可以广泛应用，不仅仅适用于生产管理。TOC的核心是认识到，如果不存在约束，公司将获得无限的利润。大部分公司都存在少量的真正约束。下面是高德拉特提出的TOC持续改善的五步过程。
TOC改善循环和PDCA相似，不过目标更为集中明确。它是非常有效的精益改善循环，不幸的是常常为精益实践者所忽视。
(1）识别约束。
(2）确定如何尽力利用约束。约束总是昂贵的，不要浪费它们。确保你让它们一直运行，用时间缓冲库存来保护它，寻求替代工艺路线，不要用约束资源生产缺陷产品，让它的质量能力满足要求，保证它获得足够的维修保养，同时确保它生产的零件都是经过确认的即将销售的产品。这里的批量大小应该尽可能大，和需求保持一致。设立超市来促使进出约束资源的物料形成流动。
(3）让其他所有资源“迁就”约束资源。这意味着给予约束资源比其他过程和政策更高的优先级。例如，加班和会议的政策或许要变更。衡量指标也是。让所有人都知道约束的重要性。例如，尽快移除约束过程加工之后的库存，减少非约束资源的换型时间以便降低批量大小来改善指向约束的流动，保证约束资源没有被非约束资源耽搁（非约束资源如果管理不善也会变成约束资源）。非约束处的正确批量大小应该按照在可用时间内尽量多地进行换型的原则来制定。换句话说，就是最小化批量大小，最大化流动。
(4)“松绑”约束。打破约束，不过要先采取步骤（2）、（3）的措施。在约束处购置另外的机器或者安排加班。如果它是真正的瓶颈，这样做是值得的。小心行事！很少有必要将约束打破，只有约束是瓶颈的时候才必须如此。识别出的约束通常是宝贵的信息，因为可以围绕它来安排计划控制生产。如果你将它打破，它就会移到别的地方，或许移到难以确定的地方。
(5）最后，一旦约束被打破，回到步骤（1)，重复上述步骤。否则继续进行。注意，如果没有采取任何措施，新的约束不会因为惯性而自行破解。哈钦（Hutchin）指出，上述五个步骤中每个步骤都含有五个阶段。它们是：

• 对于问题取得一致意见。
• 在解决方案的方向上取得一致意见。
• 对于解决方案的利益取得一致意见。
• 克服保留意见。
• 执行并取得效果。

第11章 质量

五个精益原则的最后一个是追求尽善尽美，包括了质量、交付、灵活性和安全。丰田精益之屋具有两个支柱，准时制生产（JIT）和自锄化（Jidoka ,它和质量特别是防错紧密相关）。两者相互支持。例如，改善质量后JIT绩效也会提升，因为中断更少，流动很平顺。改善JIT也会提升质量。更小的批量会导致更快地发现问题，返工更少。拉动系统可以被看作质量工具。因为可以改善沟通，布局也会影响质量水平。差异化延迟会减少变异。通过让问题表面化，Jidoka是暴露浪费和改善质量的主要方法。质量是五个相互关联的概念族中的一个，它们结合在一起构成了精益稳定性的基石（见图11一1）。其他的四个是SOP、TPM、5S和可视化管理。

11.1 精益质量框架

根据欣克利（Martin Hinckley）的观点，达成完美质量的途径有三条：

• 降低产品设计和流程设计的复杂性。
• 减少变异。
• 预防和减少差错。
  预防、发现以及消除差错构成自锄化（Jidoka）的一部分，即精益屋的一个支柱对！几复杂性、变异和差错这三种途径中的任何一个，都存在6个问题源头：人员、设备、物料、方法、测量／信息、环境（英文为ma可people、machine、material、methods、measures/information、和mother nature等以m开头的单词，故也称6M)，如表11一1所示。对于复杂的质量问题，要在上述的所有方面都进行改善。

-	人员	设备	方法	物料	测量/信息	环境
变异	培训，经验	工具磨损，振动	执行方法，标准作业	物料变异	最具精确度	温度，湿度
差错	疏忽	不正确的调试，软件	方法错误	物料或零件错误	错误的指导	忽略此因素
复杂性	个人差异，激励	安装调试困难	任务困难，装配复杂	工作或装配困难	信息不明确	互动作用

欣克利认为，既然变异问题已经被SPC和六西格玛攻克，设计简单化也解决了复杂性问题，由差错导致的产品缺陷的相对比例因而上升。因此，防错(Pokayoke）变得日益重要。欣克利提出，处理质量问题最有效的顺序是首先分析产品，其次分析过程，最后是相关的工具和设备（见表11一2）。在每一个类别中，首先是简单化，其次是防错，再次就是将调整转化为设置（即一次操作就完成设置，而不是反复尝试），最后是控制变异。

-	产品	过程
复杂性	成组技术，面向制造的设计，六西格玛设计，复杂度质量控制，狩野模型	面向制造的设计，布局，SOP , 5S , SMED ,价值流图
变异性	六西格玛，谢宁工具	六西格玛，可视化，SPC , TPM , 7大质量工具，5S , S0P，谢宁工具，后道工序检查
差错	防错，面向制造的设计	防错，55 , SOP，可视化

11.2 复杂性

复杂性是一个有趣的概念，虽然每个人都理解它，然而，就像它给任何作业带来的负面影响一样，几乎没有人可以适当地定义它。
复杂性给管理控制提出更高的要求―一个系统变得越复杂，控制它就需要越多的努力。诺贝尔奖获得者赫伯特·西蒙（Herbert Simon）将复杂性区分为静态和动态两类。静态复杂性指系统中的元素或者节点，因为它们的存在而增加了系统的复杂性，比如，供应商或者产品的变型越多，系统就会变得越复杂。另一方面，动态复杂性指节点间的动态互动，例如，需求模式的变化越是反复无常，管理该供应链就会变得越复杂（参见第16章的牛鞭效应）。
复杂性也可能体现在产品和过程中。产品复杂性指零件的数量和装配的难度。过程复杂性指作业的数量和每个作业的难度。欣克利在布思罗伊德和杜赫斯特（Boothroyd和Dewhurst）之后指出，产品的缺陷率和装配的复杂性具有强相关性。

11.2.1 产品复杂性

复杂度质且控制（quality control of complexity , QCC)
六西格玛设计（DFSS)
成组技术（GT）
面向装配的设计

11.2.2 过程复杂性

过程复杂性可能与产品复杂性相互独立。一系列的工具可以减少过程复杂性。这些工具包括：

• 零件展示。
• 将工作分解为1一2分钟即可完成的任务。
• 使用标准操作规程（SOP）。
• 55。
• 简化物流和布局。
• TPM。
• SMED。
• 可视化控制。

11.3 变异

减少变异的最主要方法是六西格玛。不过，限制变异的基础工具也包括TPM、55、标准化作业和快速换型。控制变异的工具包括SPC和事前控制。
统计过程控制（SPC）是监控变异的很好的技术，如果已经确定了控制线的话。SPC关注的是监控过程，而非产品。如果过程是好的，能力充足，那么由该过程生产的产品也会是好的。然而，SPC或许在监控5或者6个西格玛水平的过程时并不可靠，因为SPC设计初衷是针对每百万个机会中会出现至多1000个缺陷（即0.1%）的情形。

11.4差错

差错控制的工具箱包括5S、标准操作规程、防错、自检和后续检验。
自检和后续检验。自检就是操作人员在制造步骤完成以后立即进行的检查。而后续检查是下一个工位的操作人员检查上一（或者多）个工序的工作。这样的检查有时受到嘲笑，因为它不可靠、浪费时间（因为除了样品以外每个产品都要检查）、通常不完整。不过也不要被误导，这样的检查也值得考虑，因为它提供了立即的或者短时间的反馈，并且（在后续检验的时候）能确保高度的可靠性。例如，如果一次检验的可靠性是90%, 1000件缺陷产品中会有100件在第一次检查中逃逸，10件会在第二次检查中逃逸，只有l件在第三次逃逸，此时的逃逸率仅为0.1％。这时的可靠性很高，常常也比SPC迅速。不过，确实也存在非增值时间。
当然，自检和后续检查需要良好的激励驱动和参与。失效可能就存在这里。相关的要点在第14章中进行讨论。
注意，新乡重夫将这些检查与判定检验和接收抽样区别开来，它们都会导致长时间的延迟并增加错误的风险。

11.5 六西格玛

尽管有时候精益和六西格玛相互竞争，在更为开明的公司中，两者被认为是伙伴关系。类似于“精益西格玛”“精益六西格玛”的短语开始出现。这既是好消息也是坏消息。好消息是因为精益通常会忽略变异，它对于具体的问题解决也不是很强（而在将问题表面化上面正好相反），两者形成有力的组合。不过，如果两者都只做过于狭义的定义则是坏消息―正如本章11.1节所述，质量问题存在复杂性、变异和差错三个方面。狭义定义的六西格玛与复杂性和差错关系不大，也可能不重视基本的精益技术所扮演的重要角色。
术语“西格玛”源自任何过程的固有变异或其分布。重要的是，西格玛水平会告诉你该过程的平均故障率大概是多少。它是描述过程能力的优秀工具，它也可以用于任意类型的过程―不管是制造业还是服务业。它也有局限性，比如它仅能捕捉超过事先确定的公差范围的变异，即“缺陷”，而且它以正态分布作为假设前提（中心极限定理是该假设的基础）。表11一列出西格玛水平及其对应的百分比（你的流程的产出在公差范围内的有多少），以及该西格玛水平对应的每百万个产品中出现的不合格品数量（PPM）。

西格玛水平	良品率	PPM	例证：拼写错误中的西格玛水平
1σ	37%	632 120	每页170个拼写错误
2σ	69.1%	308 537	每页25个拼写错误
3σ	93.3%	66 803	每页1.5个拼写错误
4σ	99.4%	6 210	每30页一个拼写错误
5σ	99.98%	233	一套百科全书中1个拼写错误
6σ	99.9997%	34	一个小型图书馆的所有书中出现1个拼写错误

六西格玛不仅与降低不合格品的数量有关，也会降低变异或其分布。零件（产品）的变异或者过程的变异都很重要。相对的是对于顾客而言非常重要的产品特性。六西格玛不仅以降低规定的时间内没有处理的申请数量为目标，也力求降低批准贷款的时间分布宽度。因此，减少目标时间将成为一个新的目标。
六西格玛的起点是对于过程的信念。组织的特征就是各种过程，通常都是跨职能的。SIPOC模型清楚地表明一个过程包含供应商、输人、过程、输出和顾客。系统性地分析它们大有裨益。
六西格玛具有详细的方法论：DMAIc(define，定义；measure，测量；analyse，分析；improve，改善；control，控制），本质上与戴明和休哈特的计划一执行一检查一处置（PDCA）循环是相似的。六西格玛按照逐个项目的方式来开展，以过程为导向。它的项目一般来说是相当窄的，具有确定的开始和结束点。它在开始阶段就考虑顾客的需求。六西格玛的一个显著特征是对数字的偏好，测量过程的变异，试图缩小变异，并将其变动范围迁移到顾客要求的规格范围内―将3 . 4PPM作为其目标（通常达不到）。另一个特征是强烈的财务指标偏好，期望每个项目的收益都反映在财务指标中，而且肯定会估算成本。很多的六西格玛黑带都会说，六西格玛不是降低缺陷，而是赚钱或者省钱。
六西格玛大量使用统计工具。对于硬性数字的坚持实际上是它的一大优点。不过新乡重夫对此也提出警告，“我第一次是在1951年听到统计介绍的，我从那时起就坚信它是最好的工具，然后花了26年时间才真正掌握它。”新乡重夫没有通过统计方法来解决质量问题的经历值得每一位黑带去了解，它也有助于解释为什么丰田缺乏对于六西格玛的热情（参见下文）。
通用电气的六西格玛围绕6个原则。它们是：

• 关键质量特性。起点是顾客，那些对顾客而言最重要的特性必须予以确定。
• 缺陷。缺陷就是任何不能完全按照顾客需求交付的东西。
• 过程能力。过程必须有充分的能力来交付顾客需求。
• 变异。顾客体验到的、看到以及感觉到的差异。
• 稳定的运营。目的是确保一贯的、可预见的过程以改善顾客体验。
• 六西格玛设计。设计必须满足顾客需要及过程能力。
  六西格玛由掌握该方法的适合人员所驱动。用柔道的带段来给六西格玛技能分级是一种不错的创新。黑带通常需要在4个月中经历4周的培训并需要实际结果。4周分别对应DMAIC循环中的测量、分析、改善和控制阶段。黑带通常是专职工作于六西格玛项目，通常以每年节约20万美元作为目标。黑带大师是经验更为丰富的黑带，通常作为导师辅导团队。也存在六西格玛“倡导者”，他的职责是确定“什么”（非常重要的角色，需要跨职能和跨流程的知识），而黑带则关心“如何”。有些公司让黑带工作2一3年时间以后，就会将他们提升到管理岗位或者倡导者岗位。绿带的培训相对会少一些。有些公司，例如联合信号、霍尼韦尔设定目标，要在5年之内让90％的员工变为绿带。在六西格玛项目中一般会有一个流程拥有者，组长，黑带，或许还有几个绿带，以及组员。执行和人员问题需要和六西格玛L具本身一样谨慎对待。
  六西格玛设计（DFSS）解决产品设计问题。这个方面在新产品引人章节
  讨论。

11.7 整合精益和六西格玛

精益和六西格玛都会争论说它们都和戴明有关联。戴明在他的一生中强调了两个主题―消除浪费和减少变异。消除浪费是精益的核心，而减少变异是六西格玛的核心。一些大型跨国制造公司，如福特和霍尼韦尔，将精益和六西格玛项目分割开来。然而，不可避免的是，这两种有力的广为使用的方法的名字显示了一个事实：它们在碰撞和融合。作者发现的名字有精益西格玛（Lean Sigma)，强健西格玛（Fit Sigma)，六西格玛＋(Six Sigma+)，强力精益（Power Lean)，精益六西格玛（Lean six sigma)，以及快速西格玛（Quick Sigma）。它们当中的有些还是商标。很可能还有其他名字。
精益和六西格玛的融合已经变得流行。仅仅引用一些例子：TBM研究院这样明确地介绍它的项目：“精益西格玛利用六西格玛和精益原则，通过快速改善来降低缺陷和提前时间。”(Dean和Smith , 2000）。不过，他们也认识到一些实施中的关键问题，比如改善和六西格玛项目的速度差异，黑带和绿带的新的角色等。它们已经成功地在六西格玛实践者的角色中增加了精益的原则、价值流分析和改善方法等。他们的内部案例研究显示，精益西格玛项目的速度比通常的六西格玛项目快2一3倍。
以此作为背景，制定了精益及六西格玛的应用表，如表11一5所示。

-	人员	设备	方法	物料/产品	测量	环境
变异	精益（团队参与，政策部署）,Kaizen	六西格玛(Cpk)，精益(SMED)	精益（55 , SOPS),六西格玛（SPC ,DOE , DMAIC)	精益供应，六西格玛（SPC ,DOE)	精益（政策部署），六西格玛（DPMO ,量具分析）	六西格玛（DOE)
差错	精益，防错	精益，防错	精益，防错	精益，防错	六西格玛，精益	六西格玛（DOE)
复杂性	精益（交叉培训，消除浪费）	精益（TPM ,55)	精益（消除浪费）	DFSS，精益(GT , NPD , NPI)	精益（政策部署）	六西格玛（DOE)

再次说明，马丁·欣克利的质量改善框架已经有所扩展，表11-6作为选择合适方法--精益还是六西格玛--的框架，还列出了一些经常使用的经典工具。

区域	目的	精益
目的	减少浪费；提高价值	减少变异；将分布迁移到顾客需求范围内
框架	原则（少个非一直遵守）	DMAIC（一直遵守）
改善	众多的．奴改善项目，少量“流动改善项日”；同时在多处开展	少量的大型项目（比如，定义预期收益大于250 000美元的项目为大型项目），逐个开展
典型目标	成本，交期，质量，提前时间；财务绩效通常不做要求；模糊？），逐个开展	改善西格玛水平（追求6个西格玛，3.4 DPMO)；节省成本
参与改善的人员	团队，（或许）由精益专家带领；通常在不同的层级有广泛的改善	由绿带支持的黑带
时间跨度	长时间；持续，同时也有短期改善	短期；逐个项目
工具	通常是难以整合的简单工具	有时需要复杂的统计
常见的早期步骤	画价值流图	收集流程变异数据
影响	可能大到影响整个系统	个别的项目就可能有巨大的收益
问题根因	通过“5次为什么”（弱）	通过DoE等（强）

丰田公司和六西格玛
经典的精益公司是丰田。不过，迄今为止，丰田还没有任何实施六西格玛项目的迹象。为什么呢？坦率地说，作者也不知道，并就此非正式地和丰田的多位员工会谈过。显然的原因有6个，可能还有更多。
(1)对于防错的偏好。
(2)秉承问题和缺陷需要立即表面化的理念，而不是长时间的研究。TPS里面包含的理念就是尽快凸显问题。这样的系统包括停线拉绳、安灯板、停机音乐、计划平衡箱（它可以在几分钟之内就识别出未达成的计划），以及广泛的对于Muda的意识。它的思想看起来像是强制推行短时间的持续的问题解决法。此外，一旦识别出问题，就使用“五次为什么”的方法来追寻根本原因。
(3)担心六西格玛的精英主义，特别是“黑带”的形象。TPS的方式是任何人都参与改善，因此不希望看到解决问题的专家―不过，这很好。这在政策部署中也可以体现出来。
(4)“系统”方法。尽管六西格玛也声称使用系统方法，但丰田肯定在价值流图和政策部署中使用它。因此，它避免了局部优化现象，局部优化是六西格玛项目的风险之一。
(5)认为大部分质量问题源于设计。
(6)丰田已经有了一个卓越的改善团队，该团队毫无疑问已经拓展到了六西格玛黑带大师、黑带和绿带的领域。参见本书的第12章。