最终，我还是被6sigma洗脑了！
这是一个 工艺人员“老鬼”与6sigma博弈的故事！ 主人翁亲自书写，QSS-质量六西格玛社团发表，长约3500字，以享读者。
先简要介绍一下我们集团，民企500强排名Top 200以内，年销售额过1000亿，细分行业排名中国第一、世界前十。
再介绍一下我们公司，坐落于美丽的城市DG，负责集团东南地区的生产、销售。公司今年利润率在集团内部独占鳌头。
再个人介绍一下，我叫张帅哥，在公司内部任职PE-工艺工程师，整天与产品、流程、工艺打交道，已经是 工龄10年+的“老鬼” 了啦。
10年的时间，说短不短，说长不长，但我已经积累了丰富的行业经验、产品经验、流程经验、工艺经验。每当走在车间里，伴随着徒弟们一声声“师傅、师傅”的问候声，心情那是一个“漂”啊，神仙也没我舒坦啊。
可徒弟们不知道，我也有 苦衷 啊：随着公司现场人力的缩减，产量不断的攀升，新品也是越来越多，我这个 PE压力山大 啊。尤其是近两年，生产现场24小时stand by，简直就是家常便饭；好不容易下班回家，晚上也经常要跑来公司，不是生产线断掉，就是各种品质事故，搞的我身心疲惫。同样是晚上睡觉，人家是一觉到天亮，我半夜得匀出3个小时去公司，每天睡不到5个小时，你说我苦不苦？这不，黑眼圈比熊猫还黑，发际线退缩的差点就秃顶了。
然而 “屋漏偏遭连阴雨” ，公司开始推行6sigma，要搞培训，要带项目，本来时间就紧张，这下更忙了。对于我们这些“老鬼”， 解决问题就是解决问题，聚焦现场，排查原因，不就得了。6sigma居然要搞6～8个月，要收集数据，还要反复验证，简直是“脱裤子放屁，多此一举”。
想给我们这帮老鬼洗脑， 前几年的Lean都不得行 （前几年公司推行Lean，除了人力被“精益”了很多，其他诸如效率、质量、现场事故率，反而更差了）， 6sigma八成也是凉凉的节奏 。
但事实却并非如此，我这个老鬼，还是一步步被6sigma洗脑了。
那是2019年某产品的产能提升项目，面临较大的工艺挑战， 6sigma思维与我解决问题的传统思维发生了第一次大碰撞，结果。。。我输的心服口不服。
由于该产品客户需求急剧增大，产能极度需要提升，首先要做的是提高生产线速度。但产线速度的提升哪像嘴巴讲的那么容易，我们这颗产品全靠设备生产，一旦产线加速，该产品某工艺参数A（入槽偏转补偿量）的设置将成为“工艺瓶颈”， 参数A如果设置小了，产品会受力翻转；如果设置大了，产品会跳槽。
麻烦还不仅如此，每次切换订单或重新开机，我们工艺人员都需要根据产品产能需求，设定不同工艺参数C（生产速度），并调整工艺参数A（入槽偏转补偿量）、工艺参数B（旋转角度），与之匹配。这导致 生产过程产生不可避免的浪费 ，具体如下：
- 产品切换后或新开机后的第一盘产品，属于调试品，只能报废；如果一次调试不成功，第二盘产品也得报废；
- 在调试过程中，与工艺参数A、B相关的结构经常会发生故障，造成调机事故，调机事故占该产品生产过程事故90%以上；
- 另外，频繁且耗时的调机，我们工艺人员往往需要进行不定期的加班，24小时待命成为常态化；甚至于晚上也须跑去公司支持生产调机，我作为核心工艺人员，几乎每周有1～2个晚上跑去公司，来回路程加上调机时间，差不多要耗费我3～4个小时左右，劳碌命啊。
搞工艺的是真心苦、真心累 。设备本身差，不好调试，怪我们；调机慢了，生产人员死命催；调机不成功，被质量人员考核。虽然有调机SOP，但各参数还是要微调的，特别是这种产量需求激增的情况，工艺参数A、B、C都要不停的调试。参数就是这样，大一点，小一点，产品都不合格。Left or right，this is a question。左也不行，右也头疼，这些个工艺参数总是让我们工艺人员“左右为难”。
我一直在幻想，有没有一种方法，可以让我不再“左右为难”，最好能自动切换所有工艺参数，即实现“免调”？
抱着试试看的态度，我开始打开心扉，开始拥抱6sigma，希冀6sigma能帮我实现这个美好的幻想，让我不再“左右为难” 。
按照6sigma要求，我们成立了产能提升小组，我们小组全部成员，开始系统学习六西格玛DMAIC知识，在老师的指导下，开始DMAIC首次旅行。D阶段的定义问题，M阶段的测量问题，A阶段的真因分析，I阶段的改善方案以及C阶段的改善落地。
虽然初次学习6sigma不是很精深，但也足够让我震撼的了 。我感觉到DMAIC的逻辑严谨性，与我之前解决问题的片面性（姑且称之为经验主义吧），形成鲜明的对比。我开始 剖析这两者之间的优劣 ：
- 经验主义凭经验直觉判断问题、解决问题，基本上找原因靠“猜测”、解决问题靠“尝试”。经验主义最大的优点是“快”，现场排查问题、解决问题，必须快速，毕竟有好几个部门盯着我们呢。但经验主义也有很大的弊病，比如某问题一直发生，也一直在解决中，但始终无法彻底解决，谓之“反反复复”；多个问题交织在一起，解决了这个，另一个跳了出来，谓之“此起彼伏”。如上述案例， 我个人最大的苦楚就是：我一直在解决问题，但从来就没有真正解决掉这个问题。 培训现场，老师说我从来没有“一劳永逸”的解决这个问题，我被老师怼的无话可说。
- DMAIC凭严谨的逻辑流程分析问题、解决问题。如果说经验主义最大的优点是“快”，DMAIC则是太“慢”了，从最初的定义问题到最后的措施落地，长达6～8个月的周期。真拿这套去解决现场的问题，黄瓜菜早就凉了。但老师说“一些个老大难问题，想一劳永逸的解决，只能这样”。 想想也对，从哲学的角度，Quick win, quick loss 欲速则不达。
虽然踏上6sigma的船，我对上述案例的“一劳永逸”的解决还是很忧虑的，甚至还暗自庆幸，最好是6sigma失败，否则，我10几年的经验岂不喂狗了 。
老师就是个慢性子，按步就班、不急不躁，感觉就是在“套”DMAIC，先用六要素定义问题，再研究流程，确定数据收集点，进行MSA及数据收集，分析过程能力是否受控并研究过程能力是否稳定，接下来就是要找潜在因子，并通过假设检验验证是否真因，也可以使用DOE-实验设计寻找各因子间的最优解，最后是落实改善措施和验收、固化改善成果。
老师还针对我们组，强调对于多因子的最优解，在确定都是真因的前提下，用DOE进行找寻各参数的最佳组合。我们组在反反复复做了几次DOE之后，终于摸索到了上述案例工艺参数A、B、C的最佳组合。DOE输出的结果真的很震撼，不仅产线速度上来了，质量也比之前好很多。而且 我在之前的调试中曾经多次无限靠近这个最佳组合，但就差那么一点点，没有击中“靶心” 。老师解释说我们人脑比较擅长线性思维，对于这种多元甚至交叉的情形，比较无力。没有击中“靶心”，何谈一劳永逸的解决问题？我再一次被老师怼的无话可说。
接下来的事情就简单了， 我们组赶紧找设备、电气工程师，把上述工艺参数A、B、C的DOE方程式及最佳组合编写进设备程序中，下次生产时，可根据产品不同的生产速度，直接调用工艺参数A、B的最佳配比。有了这个匹配的数据库，我们组完美的完成上述案例课题。
胜利的喜悦萦绕在我们团队周围，而我也开始主动接受6sigma，虽然有点口服心不服。 下一个“老大难” 问题，某产品的核心参数稳定性问题，cpk一直做不到1.0； 如果6sigma再赢我一次，我就愿赌服输，心甘情愿被洗脑，彻彻底底的加入6sigma阵营 。
这个项目最初的过程能力，cpk=-0.36极差，我们项目组的目标是提升至cpk=1.0。
这一次，老师帮我们带来不一样的分析思路，首先排除机台/班组之间是否存在差异（数据都不用重新收集，MES里面有的是）
图形分析结合统计分析，最终排除设备/班组之间的差异，剩下了就是common cause，如模具结构的问题。
那就深挖因子吧，没什么好方法，头脑风暴/C&E矩阵/FMEA/柏拉图轮番上阵，总计识别出9个潜在因子，5个走快赢路线，4个进行A阶段假设检验
快赢之后，cpk提升到0.48
假设检验之后，居然有1个因子被否决了，这 完全颠覆了我对该因子的认知。难道这10来年的经验，抵不过1个小小的假设检验，简直是匪夷所思。
先不管他，继续往下推进，剩下3个因子交织在一起，有请DOE出马，这回比较顺利，才2遍就拿到最优解。
接下来就比较熟悉了，内嵌、固化这几个过程参数的DOE方程式及最优解。生产过程越来越稳定，cpk改善至1.08左右。
预估不良率不到700ppm，实际运行1个月左右，无论是自检还是质量人员抽检，均未发现不良。
随着第2个老大难问题的“一劳永逸”的解决， 我再一次被震撼到，也彻底拜服在6sigma门下。
- 作为老工艺人员，我很感慨，有了6sigma，工艺参数的最优解随之而来，工艺瓶颈不再是老大难问题，生产过程更稳定了，产能、质量双双获得了提升。
- 作为老工艺人员，我很骄傲的宣布，有了6sigma，我再也不用“左右为难”，再也不用“劳碌命”，工作绩效和家庭生活双双得到改善。
- 作为老工艺人员，我很负责任的告诉大家，有了6sigma，我有信心挑战任何“老大难”问题。
最终，我还是被6sigma洗脑了！
