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服务业推行精益六西格玛应该如何跨越障碍

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要领一
在考虑数据收集或确定目标时,应确保改进的效果能被当前使用的测量系统反映出来。就减少活动天数的那个案例而言,sLa的改进目标应当设为:“减少到2天或2天以下”更合理。或者,想办法调整测量系统,使其测量精确到“小时”。
在服务业,数据收集非常重要,要确保该要的数据都能得到,并且数据是精确的、准确的。另外一点也很重要,当发生信息延迟时,应当知道如何通过其他数据源来收集数据。
要领二
一旦收集了数据,还必须对其进行验证,要考虑这些数据是否“可重复”和“可再现”,不要以为公司长期以来一直使用这些数据,就认为其“可重复”和“可再现”。也不要接受这样一种错误观念:因为数据不是通过量具或评价法提供的,所以就不能对其重复性和再现性进行验证。
“可重复”的定义可以是:同一个客户服务代表(CSR)每次都能够使用相同的方法去帮助顾客解决相同问题的能力。“可再现”的定义可以是:不同的客户服务代表(CSR)能够使用同样的方法,帮助顾客解决相同问题的能力。
举例:某公司的项目测量系统是由一些传真的传输器组成的,倡导者和BB对数据从未怀疑过。但是接受了关于必须进行数据“可信性检查”的验证培训与辅导之后,令他们大吃一惊:每周口的上午,统计到的传真数量多达几千,但这个数字与电话线路上统计的呼入数大相径庭。
然而在月度的使用高峰期,传真的统计数却显著少于电话的呼入数。经过对高、中、低三个不同量时间段的记录数据进行精度验证,人们发现了两个问题,它们最终都成为该项目解决方案的显著Xs。另外,项目还进行了其它一些试验,以确保数据“可重复”和“可再现”。
如果将采集的源数据经过一个或多个系统进行自动运算处理,得到的结果也常常不具有可重复性,这是由于“取整”和“四舍五入”等运算上的原因造成的。量值的不可再现,可能是收集源数据的人员不同所致。而重复性则可能会受到不同时间参与运算的字符串不同的影响。
要领三
如果您准备生成一套新的数据系统,或调整已有的系统,请首先考虑自动化测量。自动化具有稳定的、可预知的重复性和再现性,这从长远考虑是合算的,而且过程改进的回报会更快。诚然,初始阶段会有些痛苦,因为构建这样一个系统需要花钱并且还需要创造力

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