六西格玛设计（DFSS）的方法和知识          ★★★

六西格玛（6 Sigma）作为当今最先进的质量管理理念和方法，在帮助通用电气取得骄人的成绩之后，所受的关注达到了一个新的顶峰。但是人们发现，依靠传统的DMAIC六西格玛改进流程最多只能将质量管理水平提升到大约5 Sigma的水平。如果想继续改进质量水平，企业就必须在产品设计的时候就全面考虑客户的需求，原材料的特性，生产工艺的要求，生产人员的素质等各个方面的要素和条件，从而使产品设计达到6 Sigma水平，于是DFSS（六西格玛设计）便应运而生。

TRIZ是六西格玛设计的方法论之一，原义是「Theory of Inventive Problem Solving」，是一种系统化的发明工程方法论，经常浏览有关6 Sigma发展近况文献的读者对它应该并不陌生，它是帮助研发人员通过有系统有规则的方法来解决创新过程中种种问题的方法论。TRIZ理论认为，大量发明和创新面临的基本问题和矛盾（在TRIZ中成为系统冲突和物理矛盾）是相同的，只是技术领域不同而已，它总结了40条创造性问题的解决原则，与各种系统冲突模式分别对应，直接指导创造者对新设计方案的开发。

六西格玛设计（DFSS）另外一个重要的方法论试验设计(DOE)：计划安排一批试验，并严格按计划在设定的条件下进行这些试验，获得新数据，然后对之进行分析，获得所需要的信息，进而获得最佳的改进途径。试验设计如今已经形成较为完整的理论体系，试验设计方案大致可分为三个层次，第一层次的试验设计是最基本的试验设计方案，包括部分因子设计、全因子设计和响应曲面设计(RSM)等，第二层次的试验设计包括田口设计（稳健参数设计）和混料设计。随着现代工业的发展，这两个层次的试验设计方案已经不能满足要求更高的和个性化的试验设计方案，于是第三层次的试验设计方案便由此诞生，包括非线性设计、空间填充设计（均匀设计）、扩充设计、容差设计、定制试验设计等。这些试验设计方法中，尤为值得一提的是定制试验设计的方法，传统的试验设计方案都是相对固定的，当实际的问题和试验设计方案的模型发生偏差时，试验者往往不得不对自身所研究的问题进行修正，使它能与这些传统的试验设计方法相匹配，但定制试验设计刚好相反，它可以让试验者对试验设计方法的模型进行合理的修正，使它能够适合需要解决的问题。定制试验设计方法可以说是试验设计领域的一场革命。它可以让实验者对响应变量（Y）的个数及权重，试验因子的约束条件，试验模型中需要考虑的效应，甚至试验的次数都进行个性化的定制。

试验设计（DOE）是六西格玛设计中最重要的方法论之一，但它的实现离不开专业六西格玛软件的支持。JMP就试验设计的功能而言，上述的三个层次的试验设计方法中，目前市面上的六西格玛软件都只能支持第一和第二层次的试验设计方案，但对第三层次的试验设计方案却都不能支持。相比之下，JMP软件却能非常好地完成所有上述第三层次的试验设计方案。特别是对于定制试验设计的支持可以说是JMP的一大特色，它能够很好地让试验者对模型进行定制以符合实际需要解决的问题的需要，在试验设计方案的后期，JMP软件里集成的模拟(simulation)功能还能帮助实验者对设计方案进行模拟，以最大限度地减小新方案失败的风险。笔者曾请教过六西格玛质量管理业内的专业人士，据了解，除了试验设计外，JMP在图形界面以及对六西格玛质量管理实施的支持上（如统计过程控制(SPC)、常规的回归及方差分析等方面）JMP也具有很大的优势。作为六西格玛高端解决方案，JMP已被Dell，Intel, 汇丰银行、中石化，惠普，苹果，中芯国际，ASE，陶氏化学等世界诸多著名企业选用。

六西格玛设计（DFSS）的第三个重要的方法论是QFD（品质屋）方法，它是一个帮助实施者将客户的要求转化为产品具体特性的工具，从七个维度进行展开，分别是客户的需求和重要度、工程措施、关系矩阵、工程措施的指标和重要度、相关矩阵、市场竞争能力评估和技术竞争能力评估。

六西格玛设计的成功需要上述三种方法的综合应用，任何单一的方法都不能让企业收获六西格玛设计的丰硕果实。这些理论本身也在不断发展和完善中，相信会给全世界的企业带来不段的惊喜和收获。

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