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六西格玛 管理

六西格玛是一种改善企业质量流程管理的技术,以“零缺陷”的完美商业追求,带动质量大幅提高、成本大幅度降低,最终实现财务成效的提升与企业竞争力的突破。 六西格玛(Six Sigma,6 Sigma)是一种管理策略,它是由当时在摩托罗拉任职的工程师比尔▪史密斯(Bill Smith)于1986年提出的。这种策略主要强调制定极高的目标、收集数据以及分析结果,通过这些来减少产品和服务的缺陷。六西格玛背后的原理就是如果你检测到你的项目中有多少缺陷,你就可以找出如何系统地减少缺陷,使你的项目尽量完美的方法。一个企业要想达到六西格玛标准,那么它的出错率不能超过百万分之3.4。六西格玛(Six Sigma)在20世纪90年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术,并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与GE的全球化、服务化等战略齐头并进,成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定产品开发设计的标尺,追求持续进步的一种管理哲学。
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六西格玛顾客满意管理咨询

1、六西格玛管理的意义

上世纪七十年代,日本企业异军突起,大有横扫美国之势。以通用电气(GE)、霍尼韦尔(Honeywell)、德州仪器(Texas Instruments)等为代表的大批美国企业处惊不乱,创造了六西格玛管理(SIX SIGMA),并成功应用于企业管理活动中,实现了转型升级。从2000年以后,这些企业重新确立了在各自领域的领先优势。

经过三十年的野蛮发展,中国企业现在遇到了前所未有的挑战。全球经济增长乏力,中国经济进入了新常态,制造业回流美国新的不确定性。面对这些严峻的挑战,中国企业只有转型升级,才能冲出重围,创造新的竞争力。

六西格玛管理是一个很好的转型升级的工具。

六西格玛管理是企业通过不断创新和改进,获得超越顾客期望的新的质量和财务目标值,且减少质量变异(波动),达到缺陷逼近百万分之三点四,以实现顾客满意和最大收益的系统管理科学。

通常,我们致力于提高目标值(平均值),而忽略了变异。如图1所示,平均值掩盖了很多变异带来的问题。

——产品的变异会增加顾客很多毫无意义的额外的努力、活动和成本,以满足顾客的要求;

——产品的变异会导致顾客不满意,引起顾客的退货、索赔,不但给企业自身带来损失,也影响了顾客的业务计划,延迟了顾客的盈利时间点;

——产品的变异还会叠加,导致顾客整机的更大变异,甚至崩溃。

因此,六西格玛管理不仅仅关注提升质量和财务目标值的创新和改进,而且关注减少变异的创新和改进,从而为企业和顾客带来最大的价值。

咨询数据表明,σ~4σ的质量成本一般是企业收入的15%~20%。这些质量成本大部分产生于顾客退货、顾客索赔、报废、零件返工以及过程中的错误纠正。因此,六西格玛管理在财务方面也具有非常重要的意义。

2、顾客满意模型

上海楚川企业管理咨询有限公司经过16年的研发,建立了顾客满意指数模型,如图2所示。

顾客新要求满足率和产品准时交付率与顾客满意的关系为正相关关系,即顾客新要求满足率越高,顾客满意指数就越高(见实线条);准时交付率越高,顾客满意指数就越高(见短虚线条)。

顾客发现的不合格品数和重大安全质量事故与顾客满意的关系为负相关关系。即顾客发现的不合格品越多,顾客满意指数就越低(见长虚线条)。重大安全质量事故对顾客满意指数具有灾难性的负面影响,即组织交付的产品出现1起重大安全质量事故,顾客满意指数有可能就归零了(见双点虚线条)。


顾客满意度指数=n(λ1顾客新要求指数+λ2产品准时交付率指数+λ3顾客发现的不合格品指数+ ……)。λ1,λ2,λ3,λ4……分别为各顾客满意KPIs的加权系数,λ1+λ2+λ3+……=1。n为重大安全质量事故系数,其值范围为0~1)。

3、六西格玛顾客满意管理

六西格玛顾客满意管理就是企业对影响顾客满意的关键绩效指标(KPIs)进行数据统计、分析,识别创新点和改进点,运用六西格玛管理的方法,不断创新和改进,提升企业的KPIs,实现顾客满意,从而获得最快的增长和最大的利润。

4、六西格玛顾客满意管理预期目标

企业实施六西格玛顾客满意管理,具体的KPIs、顾客满意指数、财务指标的数据可能会因企业不同而有差异,但如图和图4所示,下面的预期的目标是完全可以实现的:

图3改进指标的前后分布图


顾客的新需求得到满足,提升顾客满意度指数;

2)准时交付率大幅提高。这个结果主要来源于:

a)工厂内部生产的不合格品大幅减少;

b)流程效率更高。

>3)交付给顾客的产品质量让顾客感到惊喜;

>4)顾客发现的不合格品大幅减少;

>5)杜绝严重质量安全事故发生;

>6)获得可观的财务收益,雇员减少15%,年销售收入增长至少15%,年利润至少提高15%。

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