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姓名： 刘彦辰
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何不试试TRIZ呢？（下） 2008-07-28

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台湾品管达人苏学恭教授的文章
错误的假设
    Six Sigma有数项以讹传讹的基本错误假设，分别是：
    1.长期中心值偏移1.5个Sigma。其实1.5个Sigma偏移是被设计出来的，而非所谓的长期会偏移，在公式中根本没有时间因子可以反应这种偏移。真正的原因是过去一项产品能够卖到以千或万为单位就是笔大生意了，随着贸易自由化和跨国企业的出现，产品推出往往以百万个为单位，原有的品管准则不敷使用，而比尔‧史密斯苦思之后的建议方案，是提倡判定良品的准则也应跟着时代进步而升级。由原来正负3个标准偏差(Sigma)，此时不良率为0.27%，迈向更艰难、更严苛的挑战，成为6个标准偏差。但是当判定的准则提升到6个标准偏差之后，此时不良率会变成0.02ppb(十亿分之一)，但一般来说没有一项产品能卖到十亿个，再加上一般企业若没有特殊的技能（技术、经验、调整中心值对正目标值的方法）必然会出现与目标值不相符的结果，而当特殊技能不存在时，中心值一定会有所偏移，到底偏移多少是可以被新时代要求所接受的呢？比尔‧史密斯将这个偏移值设计成可以左右偏移1.5个Sigma，因此最糟的情况会是4.5个Sigma，此时不良率会是3.4ppm（百万分之一），这就是偏移1.5个Sigma的由来，绝非长期必然出现1.5个Sigma的中心偏移。若抱持坊间的一般论点，与之妥协，不再追求中心值和目标值相一致。这并非立誓要求超越日本产品质量的盖尔温所能接受对质量要求的初衷，也绝非是日本企业对于产品质量的要求态度，也不符合最近所兴起丰田式产品开发中强调的特色之一“追求完美”。
    2.以计数值类质量特性值（不良率）转换成Sigma来判断制程能力。若是为了掌握制程能力却苦于无法采用计量值类质量特性值的情况下，转而采用不良率去转换虽勉强可行，但实属画蛇添足、多此一举。因为当良品率未达95.45%时，统计理论早就告诉我们，此时制程能力未达2个Sigma，而良品率未达99.73%时，制程能力未达3个Sigma，由统计常识即可判断，何需动用统计软件去刻意求算。况且当良品率未达99.73%时，意味着公司生产技术有问题，若依一般产业界的结果论述，该产品必定存在着暴利，否则公司岂能容忍这样高的不良率存在？
    3.量测阶段等于MSA（量测系统分析）。在Six Sigma的方法论中将活动阶段分成：定义、量测、分析、改善、管控…等DMAIC五个阶段，在量测阶段中往往以为做出MSA分析就等同完成量测阶段的任务。但事实上，量测标的为何？来将问题是否严重以及其制程能力如何反映出来才是关键，MSA只是获得数据前先去验证量测工具所产生的数据是否可信的一个检验动作。
对推行Six Sigma的建议
    1.重视量化数据。换言之，导入Six Sigma项目就是要将公司内部以计数值类质量特性这种质化分析的习惯革除，改而重视计量值类的质量特性值，采用量测仪器去进行量测而取得量化数据，来分析问题和解决问题，进而用量化的规格去管控各项变数。
    2.如果这种依赖质化分析的惯性，因积重难返，而放弃坊间一般的统计式Six Sigma方法论，改导入TRIZ方法论，可能更适合习惯运用质化分析型问题解决的企业和个人。TRIZ方法论被称之为创意问题解决理论，由前苏联人阿苏勒所开发，这套问题解决理论并未涉及统计学理的运用，可能更适合国人以计数值类质量特性值来解决问题的思维模式。运用TRIZ是因为美国企业在推广Six Sigma时碰上所谓的4 Sigma Wall无解时所找到的一项问题解决突破性的工具，成为近年来Six Sigma的一项重要工具。
类别：质量管理 |   浏览数(9446) |  评论(0) |  收藏

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