20世纪50年代，得益世界大战的影响美国经济发展快，20世纪70年代，日本的产品开始进入美国市场进行城市争夺，日本的汽车、电子等制造业产品以优异的质量和低廉的价格不断击败美国产品。同时。美国的“奶酪”市场不断被日本竞争对手吞食。摩托罗拉的电视机业务被迫卖给日本松下，又于1980年在日本竞争者面前失去了音响市场，接着移动电话业务也因质量等方面的问题而走下坡路。

不过摩托罗拉很快了解到：松下公司对买来的电视机企业仅作适度的机器改造，运用戴明的质量管理原理，就将制造过程的缺陷率从15%减少到4%，这一惊人的改造，使摩托罗拉公司深刻地认识到了自己与日本竞争对手之间的巨大差距。在投入大量时间和资源，进行了仔细的研究后，他们在改进实践中也惊人的发现，在制造任何产品时，高质量和低成本完全可以成为孪生兄弟，而不是普遍认为互不相容。

1981年，摩托罗拉提出5年内把不良产品降低10倍。公司将每年销售利润的5%—10%，有时甚至于20%用来改善质量，同时，公司通讯部工程师比尔·史密斯研究发现：正是因为缺陷才导致产品竞争力受到了致命打击。于是向总裁盖尔文先生提交一份减少或消除产品缺陷的6SIGMA （每百万个产品有3.4个缺陷）的机械设计文件。公司的通讯部门表示在6年内可以实现这一目标，摩托罗拉就将这个6年规划命名为“6σ方案”。从此，摩托罗拉点燃了6SIGMA的火种。

1985年摩托罗拉公司正式推行6SIGMA管理。那时，摩托罗拉的统计数据表明他们的质量水平为4SIGMA。即每一百万个产品中有6800个缺陷。6SIGMA方案中的具体目标是：1989 年将产品质量和服务质量提高10 倍：到1991年达到至少100 倍的改进；到 1992 年达到 6SIGMA 的质量水平。与其同时运行的还有与“顾客完全满意”紧密相关的其他四个战略行动：全面缩短生产周期：产品设计和制造挂钩；改革经营效益；员工全面参与管理等。

摩托罗拉公司实施6SIGMA管理两年后，效果显著，成为第一批获得美国波多里奇国家质量奖的企业。并在第二年获得日本制造业的NIKKEI 奖。1994年6SIGMA 在摩托罗拉已经取得了巨大的成功，公司的许多领域达到6σ的目标。制造成本节约了24亿美元.正是由于在6SIGMA方面创造性的先驱工作. 摩托罗拉的名字永远与六西格玛联系在了一起。

目的：分析阶段需要对测量阶段中收集的数据进行整理和分析，并在分析的基础上找出产品特性的影响因素，提出并验证因素与关键质量特性之间关系的建议。在因果关系明确之后，确定影响的关键因素。这些关键因素将成为下阶段(改进阶段)关注的重点。这一阶段应完成的主要任务是把握要改进的问题，并找出改进的切人点，即关键过程参数。

实施：要做好三项工作：收集并分析数据，提出并验证因果关系，确定关键因素。

核心工具：头脑风暴法、多变量图、确定关键质量的置倍区间、假设检验、 箱线图、直方图、 排列图。

  4.改进阶段(I)

目的：测量阶段测量的对象是关键质量特性，这是输出变量，而分析阶段分析的是影响关键质量特性的关键过程特性，这是输入变量，而改进阶段的主要任务首先要确定输入变量，然后寻找关键质量特性与关键过程特性之间的关系。通过改进输入变量而实现提高输出变量的目标。同时对结果进行优化，最常用的方法是析因设计，正交设计及响应曲曲方法。

实施：要做好三项工作：提出改进意见，选择改进方案， 实施改进策略。

核心工具：质量功能展开、试验设计、正视试验、相应曲面方法、展开操作。

  5.控制阶段(C)

目的：改进阶段所得成果要一直保持下去是一件非常困难的事情，甚至比改进取得成果还困难。因为它涉及到更多的人和部门，而且原有的习惯和做事的方式是难改变的，所以必须对关键过程特性— —KCC 制定一系列非常详细的控制计划，这就是控制阶段所要做到的。

实施：要做好三项工作：制定标准、明确管理职责、实施监控。过程管理是 6SIGMA 管理的终点，也是企业成为 6SIGMA 组织的起点。一旦过程管理成熟，就会推动着工作过程不断提高质量水平，对顾客的声音做出最及时的反应。

核心工具：控制图、统计过程、防故障程序、过程能力指数、标准操作程序、过程文件(程序)控制。

各种类型的组织、各种管理领域都可实施 6Sigma 管理方法，但并不一定都适用即时推行这种方法，只有具有相当规范的管理基础并拥有较好素质人员的组织，才有推行 6Sigma 管理方法的基础。这就像摘果实，地上的果实以及伸手可及的果实只需用一般方法即可摘到，而树顶的果实就需用 6Sigma 才能摘到。所以，目前推动和实施 6Sigma 管理方法的都是国际或国内的一流企业。

最后说一下精益六西格玛到底能为企业带来什么？它的未来又在哪里？

  第一、它弥补了我们在质量技术上的不足

如果把精益六西格玛定位为一种质量技术，那个“质量”一定是“大质量”的概念，不仅仅是产品质量，还包括工作质量、管理质量等。六西格玛最早的方法论是DMAIC，侧重于过程改进，后来又经过发展，产生了六西格玛设计（DFSS）的概念，DFSS的方法论主要根据不同的企业特点出现了DMADV、DMADOV、IDDOV等几十种方法论，也许未来还会增加。而每一种方法论都整合了大量管理和统计分析工具，并不断地完善和发展，对企业的质量管理起到了很大的促进作用。后来与精益生产相结合，产生了精益六西格玛的概念，但方法论并没有变化，只是融合了更多的工具以更好地适应精益类问题。

从世界质量管理的发展史上看，曾经有一个阶段叫统计质量控制阶段，这个阶段在质量管理上过度依赖统计分析技术和统计专家而忽略了全员的作用，所以后来才有全面质量管理阶段的诞生，但这并不能否定统计分析技术的作用，而恰恰相反，统计分析技术是质量问题分析和改进最重要的手段，是质量技术的理论核心。而统计分析技术也恰恰是中国企业质量管理的短板，精益六西格玛恰好能弥补我们这个缺陷，但前提是我们要真正懂得如何利用这些统计分析技术，可以分两步来看：用正确的工具和把工具用正确。

  第二、制造业的信息化和智能化将给精益六西格玛提供更大的施展空间

信息化和智能化是未来制造业的发展趋势，而信息化和智能化的结果必定会使过程自动化，人在制造过程的参与越来越少，影响越来越小，而对质量的管理也将越来越多的把精力集中在过程的管控上，因为机器是不能考核的，也从来不会对结果负责。而要谈对过程的测量、分析和改进，没有任何方法会比精益六西格玛更有效，所以未来精益六西格玛应用的空间一定会越来越大，越来越能发挥其独特的优势。

  第三、大数据时代对精益六西格玛提出新的挑战

大数据时代的影响已经不仅仅是互联网和信息产业，对传统制造业的冲击也是不容忽视的，如何在大数据中提取价值是任何组织都不能忽视的问题，公司的两化融合正在推进，物联网已经不再是概念，我们应该如何分析物联网中的大量的数据，如何从这些数据中提取有用的信息，这也是对精益六西格玛提出的挑战，我曾尝试过对物联网数据进行分析，以目前精益六西格玛黑带水平常用的统计分析工具，只能做些简单的图形分析，想深入分析却很难，因为这些数据格式不符合常用六西格玛工具的分析要求。因此，要挖掘这些数据的价值，可能要从两个方向着手：一个是设定更加合理的抽样方式，以使得数据样本符合分析要求，一个是找到更好的方式处理这些数据。当然，前提是我们要清楚，我们想从这些数据中获取哪些有价值的信息。

  第四、精益六西格玛应与企业现有体系融合

也许这就是我认为的精益六西格玛最好的归宿，融合不等于消失，而是真正成为了文化的DNA。比如说FMEA（失效模式及影响分析），在现在的精益六西格玛项目中，我们只把它看作分析设计或制造过程风险的一个工具，我们做的FMEA分析也只停留在项目文档中，而FMEA更大的意义在于故障模式的管理，形成关于故障模式的知识库，不仅能够指导新产品开发、避免风险，而且能够依据FMEA建立可靠性模型，进行可靠性分析，指导维修服务等。可以说，很多工具都是先于精益六西格玛出现的，都可以单独用来分析和解决问题，只不过我们是以精益六西格玛的方式引入的，而这些工具的应用，最终也应该融入现有体系中，常态化的应用，不再是只有在做精益六西格玛项目时才用，这样才是真正的融合。精益六西格玛项目也不应该固守现有的模式，应简化过程，迅速解决问题，精益六西格玛是帮助我们解决问题的，绝对不应该成为我们的负担。

也许有很多人并不认可精益六西格玛，但我们都痛恨为什么很多质量问题总是重复出现，为什么产品的可靠性跟标杆企业差距那么大，凭什么我们只能是制造大国而不能是制造强国，也许我们应该静下心来，无论用什么方法，先把基础工作做好！