精益与六西格玛辨析(2)
6第一文库网、培训方式
六西格玛黑带培训为期20天左右，在4~5个月内完成DMAIC各阶段相关工具及方法的培训，每个月培训4~5天，然后把学到的工具、方法和理念应用到每个黑带的项目中，边学边做，以加深对六西格玛方法的理解。
而精益生产项目，一般是在生产现场实地操作，通常是简短的现场培训，由精益大师讲解1小时的精益内容，然后现场工作随即进行相关的现场改进。这种培训方式非常适合生产现场的员工。
7、数据分析
将TQM转化为六西格玛的其中之一就是比尔·史密斯所注入的高级统计分析工具，这也是六西格玛的一大特色。六西格玛的高级统计分析建立在很多基本统计数据分析的基础上。在六西格玛项目中，不难发现包括假设检验、回归分析、试验分析等统计分析工具，为项目组找到关键原因、确定改进方向、达到改进效果立下了汗马功劳。精益生产依靠的是基本的数据分析工具，如生产节拍、设备综合效率、过程周期效率（PCE）等，但没有应用六西格玛所青睐的复杂统计工具。
8、项目评审
六西格玛在DMAIC各阶段活动结束后都要进行阶段性评审。一般由黑带大师进行全面评审，每个黑带项目只有在阶段评审合格后才能进入下一阶段的工作。通过对每个阶段的管理，确保六西格玛项目有条不紊的顺利有效进行。而控制阶段的评审与项目的财务收益高度相关。这些评审的细节问题需要结合企业的实际情况进行安排。有些企业会在项目结束后6个月做一次评审，来验证项目的改进效果是否持续有效，并对6个月内作的调整进行评估。而精益生产一般只是在项目结束进行交流发布。
9、侧重点
由于统计工具的强大威力，六西格玛在很大程度上侧重于高级统计工具的应用。在项目阶段评审中，通常要求项目中有大量的分析工作。在很多公司各阶段评审都是非常正规的，项目组通常花几天甚至一周的.时间来做准备工作。这些压力有时可能会使得项目组进入“过度分析”的状态，多寻找数据，多进行分析，从而延迟了项目进展，增加了成本。
精益生产侧重于行动。“kaizen”在日语中表示“技术改进”，而“kaizen”是精益生产中最重要的一项内容。通常在美国的精益生产讨论中“kaizen”主要是指导流程改进活动，一般为3~5天。对非常有经验的“kaizen”实施者，通常在企业现场观察若干分钟到1个小时，然后马上在关键区域进行改进活动，并没有什么事先的准备活动。在实际操作中，“kaizen”项目时间一般不应该超过30天。这些活动采用精益工具箱中基本的分析工具。
精益生产侧重于行动，这正是六西格玛所缺乏的。精益鼓励团队进行足够的分析，这样才可能做出一个比较好的决策，但又不要陷入六西格玛团队常遇到的过度分析陷阱。
10、实施6σ管理的经验和局限性
学习和推动热潮正在我国掀起，越来越多的企业开始关注6σ, 而有些企业则处在观望中。
应该看到，企业的高层领导在决定推进6σ之前必须对6σ有一定的了解和必要的思想准备。因为任何改进活动的进行都不会是一帆风顺的，尤其是6σ具有自上而下的特点，高层领导是否有彻底执行六西格玛的决心，对成功与否至关重要。
11、6σ的局限性和“不宜”
这种管理方法的成功，使其应用范围大大扩展了。 6σ法最初主要应用于制造业和物流业，现在它被认为可以应用到“所有行业和所有功能”，甚至可以用于创新产品的研发。这种最大限度减少误差的方法已经变得无所不包，有些公司甚至视之为“整个企业的商业战略”。
然而，一些批评者认为，这种趋势很危险。他们认为，尽管6σ法在某些方面的应用很出色，但这种方法存在着以下错误的假定：存在的就是健全的，只不过需要完善而已。
因此， 6σ法很不适宜于开发创新性产品、寻找新的内部流程和确定总体的公司战略，因为这些方面需要有全新的思路。
6σ法的提倡者也承认，这种方法可能会产生问题，但他们说问题与实施不当有关，而不是这种方法本身有问题。他们认为，管理的失败，主要是由于高层管理者缺乏实施的决心或耐心。
6σ管理要成功，至少要5年时间。.
12、6σ与精益制造/精益生产的关系
两者都需要高层管理者的支持和授权才能保证成功；
两者都属于持续改进的方法；
两者都不仅用于制造流程，还可以用于非制造流程；
两者都强调降低成本，提高效率，减少浪费；
两者都采用团队的方式实施改善；
两者都具有显著的财务效果；
两者都关注顾客的价值和需要。
综上所述，如果公司目前情况（生产效率低下、定单量小、开发进度缓慢、交付周期漫长、库存积压、浪费严重、产品品质低劣、供应链较差等）就产业而言，市场从卖方市场转为买方市场，生产方式也从单一品种大量生产演变到多品种小批量生产，并且要求产品交付周期短，价格低，品质高，有创新等。而精益生产方式所追求的生产同步化，生产均衡化，一个流生产以及作业人数的弹性化，物流供应的准时化，产品开发创新等。能极大限度的解决目前就公司现状面临的问题。创造出低成本，高品质，多创新，少库存，快速对应市场的经营绩效。而6西格玛侧重于通过详尽的数据统计分析，来改善达成各项质量的等级提升，满足客户需求。
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