精益六西格玛与DMAIC：用数据推动精益流程改进

精益流程改进通过结构化方法，帮助您找出工作中耗时或影响质量的环节，并依据数据验证改进措施。本指南将介绍精益六西格玛和DMAIC如何推动改进、各阶段需要哪些数据，以及如何将这一循环用于订单到收款流程。重点是建立有据可查的基准、通过分析检验假设，并设置控制措施，让改进持续发挥作用。

精益流程改进不只是工具的集合。DMAIC为调查流程和确定变更方案提供了实用框架。

精益六西格玛是什么，又不是什么

精益、六西格玛和精益六西格玛彼此相关，但针对的问题不同。

对比项	精益	六西格玛	精益六西格玛
侧重	工作流程中的浪费	波动和缺陷	浪费和波动
常用指标	周期时间、作业周期时间、在制工作	缺陷率及其成因	作业周期时间、成本和返工
常用工具	价值流映射、Kaizen、5S	DMAIC、控制图、实验设计	将DMAIC应用于端到端流程
可能效果不佳的情况	速度优先于质量	统计分析忽略流程整体情况	将任一侧重点视为可有可无

精益旨在减少不创造价值的工作，例如等待、不必要的交接和返工。六西格玛旨在减少波动和缺陷。精益六西格玛则通过结构化改进工作兼顾这两个目标。

精益映射（包括价值流映射）能帮助您呈现工作应该如何流转。流程数据则可以展示案例在系统中的实际流转情况。结合流程图和数据，团队可以据此讨论实际流程与预期有哪些差异。

还需要明确精益六西格玛不是什么：

• **它不是认证项目。**等级认证是一种培训形式。证书不能替代经过衡量的基准或真实的改进项目。
• **它不能替代流程知识。**DMAIC为调查提供结构，但团队仍需了解实际工作及其限制。
• **它不是一次性项目。**控制阶段能帮助您在项目团队离开后持续监控流程。
• **它不只适用于制造业。**办公室流程同样存在等待、返工、交接和不必要的步骤。

DMAIC为何需要数据，而非主观判断

DMAIC设有衡量阶段，因为您需要先建立基准，才能判断流程是否有所改进。没有基准，分析阶段就可能变成各执一词，争论谁的记忆更准确。

人工观察和抽样有助于了解流程，但只能覆盖实际观察到的案例和步骤。在办公流程中，工作可能跨越ERP、CRM、工单系统和电子表格。没有任何一位观察者能从头到尾看到每个案例。

如果系统记录了案例编号、活动和时间戳，您就可以利用这些事件记录还原案例在流程中的流转情况。工作重点也会从手动收集每条记录，转向检查数据和解读结果。流程挖掘提供了一种跨流程分析这些记录的方法。

对比记录的工作方式与实际执行情况，可以发现两类差异：

• **流程图中有、实际工作中没有的步骤。**某项控制措施可能已不再执行，或审批可能已不再需要。
• **实际工作中有、流程图中没有的步骤。**某种临时做法可能已成为惯例，却没有明确的负责人或评审机制。

两者相辅相成。DMAIC需要数据，但数据本身从未改进过流程；您还需要一种将数据转化为变更的方法。用数据停止猜测，再通过变更管理推动落实，而不是让发现只停留在演示文稿中。

精益流程改进的DMAIC五个阶段

DMAIC包含五个标准阶段：定义、衡量、分析、改进和控制。每个阶段都要回答不同的问题，并产出不同的成果。这些精益流程改进步骤能帮助您从明确问题推进到持续监控变更。

阶段	要回答的问题	交付成果	数据或证据
定义	要解决什么问题？如何衡量？	问题陈述、范围和关键质量指标（CTQ）	明确界定案例的起点和终点
测量	流程当前表现如何？	经验证的基线	每个案例的周期时间、成本和返工情况
分析	当前表现由什么因素造成？	有证据支持的根本原因	瓶颈、流程变体和一致性
改进	应测试哪些变更？	经测试的变更	与基线对比的不同情景
控制	如何持续跟踪表现？	监控计划和责任归属	仪表板、阈值和评审频率

定义：明确问题、范围和关键质量指标（CTQ）

**数据的作用：**取代对纳入范围的案例和活动的主观判断。

明确要解决的问题、流程边界，以及客户或业务关注的关键质量指标（CTQ）。首先，团队要就案例的定义达成一致。案例可以是一张订单、工单、发票或理赔申请。这个定义决定了哪些事件会归为同一个案例，并影响后续所有指标。

利用流程数据核实团队最初的判断是否符合当前实际情况。分析可能会发现研讨会上未提及的流程差异或衡量指标。将范围记录在流程图或BPMN图中，方便团队基于同一视图进行评审。

**理想成果：**范围明确、由一个团队负责；案例定义清晰易懂；关键质量指标可用现有数据衡量。

测量：建立周期时间、成本和返工基线

**数据的作用：**取代用于代表当前表现的估算值和小样本。

根据定义阶段商定的关键质量指标衡量流程。根据可用数据和项目范围，基线可包括每个案例的周期时间、成本和返工情况。

如果流程涉及多个系统，请先确认如何关联各系统的记录。使用商定的案例标识符关联事件日志，有助于跨系统跟踪案例。在使用结果前，请验证关联方式和底层时间戳。关联不完整或有误，可能会让基线看起来比实际更可靠。

先用基线描述当前表现，再设定目标。指标应与问题陈述相对应，不要只因为某些指标容易提取就选择它们。

**理想成果：**流程负责人可以评审的基线，并清楚了解其中的假设和数据局限。

了解如何根据真实流程数据建立基准。

分析：发现瓶颈、流程变体和一致性差距

**数据的作用：**取代未经实际流程行为验证的研讨会假设。

分析证据，了解表现为何存在差异。找出延误集中发生的位置、出现了哪些流程变体、较少见的路径占多少业务量，以及实际案例在哪些方面偏离预期流程。

流程变体指案例在流程中采取的不同路径。比较各类变体有助于判断延误是普遍存在，还是集中在某条特定路径。一致性分析将实际行为与预期流程进行比较，帮助您找出两者的差异。

根据潜在原因的影响对其排序，并用数据进行验证。深入分析可能会证实团队最初的假设，也可能发现主要制约因素另有所在。如需了解实际分析步骤，请参阅如何分析流程并找出瓶颈。

**理想成果：**按优先级排列的潜在根本原因，均有证据支持，也留有进一步质疑和验证的空间。

改进：优先呈现并测试变更，再逐步推广

**数据的作用：**避免仅因某项变更熟悉或容易宣布就贸然选择。

根据分析结果找出能够解决已发现原因的变更，并比较预期影响、所需投入和相关风险。在条件允许时，可对拟议流程建模，并在推广前模拟不同情景。这样可以探索变更可能对流程产生的影响，但模拟结果并不保证实际结果。

记录目标流程，让实际执行工作的人员了解新的顺序流。实施后，使用与基线相同的指标进行测量。通过对比，您可以评估变更是否改善了表现，或是否在其他环节引入了新的制约因素。

**理想成果：**经过基线验证的变更方案，以及推广后核查实际表现的计划。

控制：通过仪表板和明确责任持续监控表现

**数据的作用：**避免仅靠偶尔审计或记忆来察觉表现变化。

控制阶段旨在帮助您维持改进成果。确定要监控的指标，设置触发评审的阈值，并明确由谁负责响应。仪表板可以帮助流程负责人查看表现是否发生变化，以及需要进一步调查的环节。

商定评审频率，并明确指标超出预期范围时应采取的行动。随着业务量或案例构成变化，请重新评估流程和目标是否仍然合理。

**理想的结果是：**明确负责人、清晰的评审要求，以及有助于发现绩效回退并决定下一步行动的指标。如需了解持续衡量方法，请阅读如何持续监控流程。

实例：订单到收款

以下示例展示了DMAIC五个阶段如何应用于订单到收款流程。数据仅用于说明，不代表承诺的结果。

**定义。**项目范围涵盖一个产品系列的订单到收款流程。订单获批时即开始一个案例，发票结清时结束。关键质量指标是发票准确性和回款时间。由于关注的是回款延迟，付款比发货更适合作为流程终点。

**测量。**团队使用订单编号关联ERP和开票系统中的事件数据。基线显示，从订单获批到付款的中位时间为34天。其中11天发生在发票生成至寄出之间。

**分析。**延误集中在特定路径上。示例中，22%的订单需经过人工信用审核，额外耗时9天；每6张发票中就有1张需要重新开具，付款计时也因此重置。这两种路径都未出现在现有流程模型中。

**改进。**团队考虑提高信用额度阈值，让人工审核集中处理例外情况。基于历史数据进行的模拟显示，这一调整可能使18%的订单缩短9天，且在该数据范围内不会增加坏账。实施后，团队仍需评估实际表现。

**控制。**团队跟踪采用人工处理路径的订单比例，并设置评审阈值。订单处理团队负责这项指标，其仪表板也向流程负责人团队开放。

精益流程改进中的常见失误

DMAIC项目即使纸面上步骤齐全，也可能无法带来有效改进。请留意以下情况：

• **被流程框架牵着走。**团队把时间花在项目文档上，却没有先检查流程或数据。项目章程和利益相关者地图有助于梳理情况，但本身并不能证明取得了进展。
• **缺少可靠的基准。**如果跳过测量阶段，或只依赖问卷，分析阶段就缺少可验证的依据。没有起点，后续就无法进行可靠比较。
• **范围定得过大。**大型项目可能没有明确的负责人、案例定义或单个团队能够影响的衡量指标。应将范围缩小到边界清晰、责任明确的流程。
• **分析之前就选定改进方案。**如果团队已经决定要自动化或重新设计什么，就可能只寻找支持该决定的证据。应通过分析验证提出的原因，而不是为预先选定的方案寻找理由。
• **缺少控制阶段。**如果项目结束后没有人负责跟踪指标，绩效变化可能会被忽略。请在项目结束前明确负责人、阈值和复核频率。

ProcessMind如何支持DMAIC各阶段

ProcessMind可帮助您检查流程数据、记录流程顺序流、分析表现并模拟拟议变更。平台支持调查分析，但具体变更由团队决定并实施。这些精益流程改进工具能为DMAIC周期补充证据，不会取代流程专业知识或责任归属。

阶段	ProcessMind如何支持各阶段工作	了解更多
定义	探索事件数据，了解案例的流转方式，并明确案例定义。	流程挖掘
测量	分析流程数据，为相关指标建立基准。	流程分析
分析	检查流程变体、瓶颈，以及实际路径与预期路径之间的差异。	流程变体和一致性检查
改进	使用BPMN建立目标流程模型，并通过模拟比较不同方案。	流程模拟和假设分析
控制	借助仪表板和流程健康度视图监控指标，并发现需要复核的变化。	流程健康度

各阶段基于共同的流程定义开展工作。如果不同阶段采用不同数据或流程视图，团队可能会把时间花在核对差异上，而不是评估改进效果。

如需了解分析工作流概况，请参阅如何分析流程数据。如需了解流程建模与流程挖掘如何相辅相成，请阅读流程建模与流程挖掘的协同作用。

启动DMAIC项目

按照以下步骤，将宽泛的改进目标转化为可衡量的项目。该精益流程改进模型有助于让首轮工作聚焦于团队能够定义、测量和评审的流程：

1. **选择负责人明确的流程。**如果无人负责流程，控制阶段就难以明确责任。
2. **统一案例定义。**记录案例的起点和终点，并确认哪些系统会记录相关事件。
3. **先测量，再改进。**在研讨会或重新设计工作确定目标状态之前，先建立基线。
4. **首轮范围不宜过大。**从团队能够调查和评审的范围着手，再根据所得经验决定下一步要研究什么。

先建立测量基线，再启动DMAIC项目

立即开始

测试变更后，即可着手实施改进。

接下来可以做什么

先建立测量基线，再启动DMAIC项目。

先建立测量基线，再启动DMAIC项目