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6σ·1西格玛＝690000次失误／百万次操作2西格玛＝308000次失误／百万次操作3西格玛＝66800次失误／百万次操作4西格玛＝6210次失误／百万次操作5西格玛＝230次失误／百万次操作6西格玛＝3.4次失误／百万次操作企业的目标是追求利润最大化，而6σ管理，就是实现这个目标最有效的一种工具。当你把行驶了5万公里的汽车检修后，更换了机油，然后开上高速公路，轻踏油门，你就会感到汽车仿佛增加了100马力。GE的管理者认为，实施6σ后的企业，就是这种感觉。近年来，尽管SCM、CRM、ERP等管理新概念像雪花般飘落令人应接不暇，但质量管理这一古老的话题，却从未过时。GE前董事长杰克·韦尔奇刚执掌GE时，就疯狂地在GE里搞上一场轰轰烈烈的6σ运动。他说，“质量问题可以真正使GE从最了不起的公司之一这个地位，上升到全球商界绝对最了不起的公司。”数字中的6σ希腊字母σ是描述偏差程度的数理统计术语，而不是一支演唱组合。计算方法很简单，将偏差次数除以总的操作次数，再乘以100万，这样得到每百万次操作机会中所产生的偏差。其中，1个σ表示690000偏差/百万机会，而6个σ则表示3.4偏差/百万机会。σ是衡量质量的工具。越接近6σ则质量越完美，企业的管理和效益也越高；反之，则问题和缺陷越多，企业遭受的损失越大。“千里之堤，溃于蚁穴”。东芝笔记本的小问题导致在美国赔偿10亿美元，而在中国，则从销售冠军退居次席；福特公司因凡士通轮胎问题尝到了巨额亏损的滋味；而可口可乐一度在比利时和法国遭禁销。在美国，99％的质量合格意味着每小时丢失两万封信，每天有两架飞机发生事故，每年医院开错超过20万单的药方。以下的例子更能直观地说明问题：比如生产100个灯泡，每个灯泡通电后亮的可能性是99％。那么，如果100个灯泡全部通电，所有灯泡都亮的可能性就是0.99的100次方，结果是0.366，还不到一半如果改进措施，使每个灯泡亮的可能性提高到99.9999％。100个灯泡都亮的概率是0.999999的100次方，结果是0.99999，几乎是百分之百。这就是99％与99.9999％的区别，也就是6σ的力量。管理中的6σ6σ是质量管理的工具和手段。它通过提升能够成为企业发展的关键战略，其追求完美的思想又成为企业的经营哲学和理念。6σ管理专家彼得·S·潘德认为，6σ是一种综合的管理法，通过它获取、维持和扩大公司的成功。它需要对顾客需求进行分析，改进管理，发明新的业务流程。6σ管理首先是一种目标管理。它把顾客的期望作为目标，并且不断超越这种期望。企业从3个σ开始，然后是4个、5个，最终达到6个σ。在每个过程中，都强调定义、测量、分析、改进和控制，企业在一条规定好的轨道里良性循环前进。其次，6σ管理是一种基于事实和数据的管理。6σ本身就是一种测量标准和偏差的工具。小到单一产品和服务可以衡量，中到一个部门、一个项目，大到一个企业都可以计量。从泰勒提出科学管理之始，量化管理就是管理科学的基础。在经理人的头脑中，首先不能容忍“差不多”、“还可以”、“可能是”这样的模糊观念，决不允许顾客这样评价公司的产品和服务——听说A公司还行，或者A产品好像还可以。只有去除企业所有人员中模棱两可的观念隐患，企业的产品质量才“丁是丁，卯是卯”，企业的管理才是科学的和健康的。第三，6σ管理是一种文化管理。在很多企业里，人们有时不知所措，不知道自己的目标。而通过实施6σ，每个人知道自己应该做成什么，应该怎么做，整个企业洋溢着热情和效率。第四，6σ管理是一种主动改进型管理。掌握了6σ，就好像找到了一个重新观察企业的放大镜。人们惊讶地发现，缺陷犹如灰尘，存在于企业的角角落落。这使企业家和员工感到不安，促使他们主动为企业做点什么。员工会不断地问自己：现在是几个σ？问题在哪里？能做到什么？提高了吗？这样，企业就始终处于一种不断改进的过程中。第五，6σ管理是一种务实型管理。6σ好比是一位车间师傅，不仅教给你如何做，同时还送你一块干净的抹布，让你把工作中的缺陷擦抹掉。效益中的6σ从1987年摩托罗拉开始，杜邦、柯达、ABB、西门子、GE、索尼、诺基亚、IBM、Cisco、3COM、Sun等一系列名企之花加入这个队伍。摩托罗拉公司现已达5.6个σ水平(20失误/百万机会)，其节省下来的费用已达110亿美元。全球最令人尊敬公司GE从1995年实施6σ管理法以来，公司的营业利润从1995年的66亿美元飙升为2001年的143亿美元。到1999年，GE因实施6σ额外赚到以及因节省开支而获得大约150亿美元的收入。杰克·韦尔奇说，地区销售经理可以用6σ来预测可靠性、定价政策或价格方差；人力资源经理可以用它来减少聘用员工所需的时间；工厂经理可以用它来减少废物，提高生产能力；而汽车修理工和园艺工人也可以用它提高服务和满足顾客。实施6σ的利益可以从两个方面阐述：从企业内部来讲，可以减少失误、降低成本，最终提高生产率。一个明显的例子是实施6σ之后，GE塑料业务的交货期从50天减少到5天，飞机引擎业务从80天减少到5天，而抵押保险业务从54天减少到1天。从外部来讲，可以提高顾客满意度，增强竞争力并获得顾客和市场份额。中国企业的6σ2001年9月欧洲著名的检测组织Which公布了对20种著名冰箱品牌产品的抽检检测结果，海尔冰箱在23项检测项目中，总分第一。这则消息令人眼前一亮！不过，在高兴之余，以下事实却让人感到沮丧：2002年1月，国家工商行政管理局对全国18个大中型经营场所进行抽查，其中10个经营场所经销的棉服棉被质量合格率为零；国家质量技术监督局公布了2001年第2季度产品质量的监督抽查结果，抽样合格率为76.8%……这些延绵不绝的黑镜头不时闪烁在正走向国际化的中国企业和消费者的跟前。长期以来，国内一些企业因为产品质量问题一次次地在伤害消费者，同时也把大片市场拱手送给跨国巨头。而且，中国产品在许多国家目前仍背着质次价廉的黑锅。中国企业如果质量管理跟不上去，将首先输在起跑线上，这绝不是耸人听闻。摩托罗拉中国公司总裁赖炳荣更是直言不讳：“建议中国企业采用6σ来提高自己产品的质量。”美国著名质量管理学家朱兰博士指出：“20世纪是生产率的世纪，21世纪是质量的世纪。”正如教练不断地测量运动员成绩并采取措施提高水平一样，企业也可以用数据来做定期“体检”，发现问题、分析问题，并及时改进。以从顾客出发、用数据说话、强调改进、人人皆提高质量等这些6σ管理法则的基本要求，来强化企业竞争力的内在要素。一批优秀的企业已经加入6σ阵容，春兰、海南航空、中远集团、澳柯玛等正在实施或即将实施6σ项目，而更多的企业家已开始把6σ挂在嘴边，更多的企业将它写进发展规划。NEC総研特集シックスシグマ№6シックスシグマ手法でプロジェクト展開をしていく過程では統計手法が駆使されます。「シックスシグマ」と初めて聞いて、それが経営革新手法であるとはすぐにイメージできなくても、「何だか分からないが統計と関係あるのではないか？」と思われた方が少なくなかったようです。シックスシグマのシグマ（σ）は、統計学でいうところの標準偏差を示しています。標準偏差はあるデータ集団の分布している状態、すなわち、バラツキのレベルを示す尺度です。「２σ→３σ→４σ…」とその数字が大きくなるほど、分布は「バラツキが小さい（＝ばらついていない）」状態となります（参考：特集№０シックスシグマとは？）。統計学をご存知の方には、やや回りくどい説明となるかも知れませんが、今回はシックスシグマ・コンセプトのやはり基盤の１つとなっている「平均とバラツキ」についてご紹介します。経営革新手法であるシックスシグマの特徴として、「経営目標は、平均ではなくバラツキを重視しよう！」というポイントがあります。業種や業務によって、設定されている目標の『単位』は一般的にはかなり多様です。例えば、「リードタイムを３日短くしよう！」「受注成約率を１０％向上しよう！」「費用を１千万円削減しよう！」といった具合でしょうか。また、同じ「…％」と言ったところで、１つの企業内であったとしても、対象が日数や時間、工数、製品／受注の数（件数）、費用など、多岐にわたることになります。そこでまず、大前提として、シックスシグマではそういった単位を「金額」で統一することを指向していることは、ＣＯＰＱのところでも触れました（参考：特集№３）。「平均とバラツキ」に話を戻します。上記のような目標設定ですが、みなさまの企業活動では従来、どのような形式で評価しているでしょうか？おそらく、目標は、ある期限を切って「達成できたか、できないか」という評価をしていますね？その時に評価の対象となるのは、「目標３日、成果３．５日（もしくは２．３日）」「目標１０％向上、成果７．３％向上（もしくは１２％向上）」などの、活動総数に対する『平均』を評価対象としてとることが、一般的ではないでしょうか…？私たちがシックスシグマを紹介したとき、「経営手法シックスシグマ」よりも、「６σ」すなわち（シックスシグマ・コンセプトでいううところの）「１００万分の３．４」が、かなり１人歩きをしました。ここでは詳しく触れませんが、統計学のプロフェッショナルからは「なぜ、６σが１００万分の４なんだ？！」、また、一般的には「１００万分の４の確率にすればいいのですね？」という質問を多数、いただきました。前者についてはまた別の機会にさせていただくとして、問題は後者です。シックスシグマでも、平均値の改善は目標の１つにはしていますが、それだけでは従来の活動と大きく変わらないことになってしまいます。平均を上げるため、場合によっては下げるための活動は、時に日本企業においては、かなりの成熟度をもって展開してきています。経営目標の設定およびそのブレークダウンがシックスシグマの特徴と言えますが、目標として平均に加えて、「バラツキ」の概念を極めて重視していることが大きなポイントです。平均値がたとえ同じであったとしても、バラツキが大きいことによってＣＯＰＱが発生してしまうのです。図１（※特集０で紹介したものと同じ図）は、「平均値が同じ場合」のケースです。分布の形が横に広がっているものと、縦に伸びているものがありますね。共に平均値は同じなのですが、その平均を算出するためのデータ集団のバラツキが異なっている、というわけです。縦に伸びているものは、平均値に近いところにデータが分布しています。それに対して横に広がっている方は、「ものすごく良いものもあるけれど、逆に非常に悪いものもある」という状態です。このデータが、製品、サービスなど、みなさまが「受け取るもの」と考えてみてください。「たまにはハズレもあるよね…」と好意的に解してくれるお客さまは、世間にどれぐらいいるでしょうか…。図１たとえ平均値が同じでも…平均は勿論、重要です。しかし、そこでさらに配慮すべきことがバラツキの具合です。このバラツキを制御していくこと、つまり、限りなく均一な製品、サービスの提供を実現することが、顧客満足の向上、ひいては経営へのプラス・インパクトにつながる、ということが、シックスシグマ・コンセプトの基盤となっています。平均だけに捉われてしまった場合のリスクが図２です。これは「平均値に差がある」場合です。分布が横に広いものの方が平均値は高いわけですが、バラツキは大きくなっています。先に述べたバラツキの考え方、顧客の立場（視点）からすると、どちらが望ましいと言えるのかどうかは、もう、説明を加えなくてもみなさまがおわかりになることでしょう。図２６σと３σ実はこの「平均とバラツキ」についての考え方も、「まったく新しい」というわけではありません。製造業（一部の製造工程）などでは、そういった考え方を従来から重視していました。しかし、残念ながら、そういった視点、実際の手法適用は、多くの場合、特定の製造部分に限られていたのです。シックスシグマが、「あれは製造過程でしか使うことができない」といった意見も少なくありませんが、製造業や製造工程では当たり前として考えら