健全的数据采集是企业成功实施6sigma的关键之一

“我们只相信上帝，其他人请用数据说话。”这句西方谚语在管理圈流传已久，可见数据在企业管理中的重要性。众所周知，六西格玛方法论问题求解是将领域中的实际问题转化为统计问题，然后对统计问题进行数据研究，以指导实际问题的解决。实现这个转化过程的关键是如何为这个实际问题找到一个可量化的指标，进而收集“数据”进行研究。准确、及时、真实的数据是数据研究的基础。如果数据采集在一毫米之内，数据研究的结论就会差之千里。天行健咨询认为，企业在决定导入六西格玛管理时，首先要建立完善的数据收集体系。

那么什么是声音数据采集系统呢？

纵观质量发展史，产品生产过程的数据收集始于18世纪中叶。随着工业革命的发展和分工的进一步细化，出现了专业的产品检验员。在此期间，检验员只对成品进行检验，简单记录每天检验的良品和不良品数量。数据几乎没有分类(按操作者、有缺陷的项目等)。)，更谈不上分析处理，也没有专门的记录表格，更没有档案存储管理机制。有缺陷的产品未经任何分析就被处理或返工。

19世纪末，美国经理人提出了“科学管理”体系，引发了一场“管理革命”。产品检验员被调离生产单位，安排在一个新的独立部门。人们逐渐学会了简单的数据分类和处理，把不好的内容反馈给相应的操作者。与此同时，人们开始使用表格和图形工具来记录不良记录并保存。

20世纪初，沃尔特·A·休哈特博士发明了控制图，倡导统计质量控制(SQC)，因此被称为“统计质量控制之父”。此后，人们开始使用不同的控制图来控制产品的质量(如次品率、产品尺寸、包装重量等)。).起初，这种方法只控制“成品”。发现异常时，现场已经生产出大量不良品，造成浪费。这是因为发现异常的时间点总是滞后于发生异常的时间点，现在我们把这种受控对象称为“反向指针”；相反，当发现异常的时间点等于或早于异常发生的时间点时，该受控对象被称为“优先指针”。

后来，人们开始将控制的重点转移到产品的生产过程，控制过程中的零件参数、工艺参数、生产条件等优先指标。因此，统计质量控制(SQC)演变为统计过程控制(SPC)，并被广泛应用至今。

因此，企业要想收集准确、及时、真实的反映过程能力的数据，就必须为每个产品制定过程数据收集计划和监控机制，在正确的工序和准确的时间点选择最佳的受控对象(尽可能选择“优先指标”)，选择合适的工具图进行长期连续的数据收集。只有这样的数据收集系统才是健全的，健全的数据收集系统是保证六西格玛管理在企业中成功实施的关键成功因素之一。