作為DMAIC過程的第二階段，測量既是界定階段的後續活動，也是連接分析階段的橋樑，測量是六西格瑪項目的關鍵環節，是以事實和數據驅動的六西格瑪管理思想的具體體現。

測量階段有兩個目的：

一是收集過程輸入與輸出的測量數據，確認並量化問題和機會；

二是對過程數據進行分析，確定輸出的波動規律，為查找原因提供線索；同時了解當前績效水平與顧客要求或組織目標之間的差距，識別實現項目目標可能的途徑和改進方向。

測量欲達到以上目的，需藉助大量的工具和方法，如各種過程分析工具，文檔和圖形分析工具以及過程能力分析方法等。為保證測量數據的準確性與可靠性，還需評估測量系統的能力。

過程分析與文檔

過程是「一組將輸入轉化為輸出的相互關聯或相互作用的活動」。任何的生產、服務、管理活動均可看作一系列的過程。過程輸出的種類很多，可以是實際產品、生產效率，也可以是無形服務等。

過程分析是對過程中影響過程輸出的各類輸入因素進行分析，找出具有重要影響的因素，調查確認這些因素與過程輸出之間的關係，進而對過程輸出進行改進。

對需要改進的過程進行分析，需考察這些過程的構成與步驟，目的在於使項目團隊對該過程達成統一認識，對產生問題的區域進行定位，識別與改進過程非增值步驟，形成過程步驟的文檔記錄，以便與改進後的過程進行對比分析。

以下介紹一些過程分析的基本工具及常用文檔。

流程圖

流程圖是描述過程各項活動所遵循順序的圖形文檔，它將整個過程的各個步驟用圖的形式表示出來。

繪製流程圖有助於加深對過程的理解，對於流程圖的分析可以發現過程中潛在的問題，對產生問題和缺陷的重點區域進行定位，如系統的瓶頸、非必需步驟、非增值步驟等。流程圖由一系列容易識別的標誌構成，繪製流程圖應使用規範符號，常用符號如表4-1所示。

一般來說，繪製流程圖應按照以下步驟進行：

（1）判定過程的開始點和結束點。

（2）觀察從開始到結束的整個過程。

（3）識別過程中的步驟及各個步驟的流向和相互關係。

（4）按過程步驟繪製，形成流程圖草圖。

（5）項目成員對該草圖進行交流溝通達成共識。

（6）形成正式文檔。

圖4-1是一個流程圖的例子。

如果過程涉及的活動和參與的單位非常多，或者為了進一步明確不同部門的職責，還可以在流程圖中附加周期或者責任者等信息，此類流程圖稱為跨職能流程圖。

圖4-2是將過程中所涉及的責任者加以標註的跨職能流程圖，它可以對涉及不同職能部門的比較複雜的過程進行說明。此外，還有其他一些流程圖的方式，如宏觀流程圖、詳細流程圖等。

在繪製流程圖時，應當集思廣益，按照過程的實際情況進行繪製，切忌憑空捏造，否則繪製的流程圖無法識別問題和產生關鍵影響因素的區域，對問題的測量、分析、改進也沒有實際價值。

很多情況下無法找到問題產生的原因，就是因為團隊不能對過程的實際流程達成共識，使後續工作喪失了重要的基礎。

因果圖與因果矩陣

因果圖又稱石川馨圖或魚骨圖等，也是表達和分析因果關係的重要工具和文檔。因果圖的主要作用是分析和表達存在問題與原因之間的因果關係，它能夠幫助我們透過現象看本質。

在因果圖中，「魚頭」代表所形成的某些質量問題，「魚刺骨」代表造成結果的原因。繪製因果圖的過程需要團隊成員的積極參與，通常採用頭腦風暴法將大家的認識和想法全部收集上來，並用因果圖將其展示出來。

一般來說，可按照以下步驟繪製因果圖：

（1）在「魚頭」部分簡要地標明問題。

（2）確定產生問題的幾個主要類別，標註於因果圖的「魚肋骨」旁。一般來說，對於製造類問題，可以採用經典的5M1E分類方法：人員、機器設備、材料、方法、測量和環境；對於服務類或管理類問題，經常使用4P分類法：人、政策、程序和場所設施。

（3）採用頭腦風暴法豐富魚骨圖，將產生問題的所有可能原因按其不同分類填入「魚肋骨」中。

（4）檢查和整理魚骨圖，改進表達含糊的內容，合併重複的內容。

（5）團隊成員討論可能導致問題的原因，確定少數可能性較高的原因作為下一步調查和收集數據的重點。

以下舉例來分別說明繪製製造類問題因果圖及服務與管理類因果圖。在焊接過程中，經常會出現的缺陷有焊接漏，我們用魚骨圖對造成焊接漏的原因進行分析，如圖4—3所示；在某餐飲店，因管理不善而造成顧客抱怨增多，我們用魚骨圖對造成顧客抱怨增多的原因進行分析，如圖4-4所示。

當需要解決的問題比較複雜，問題呈現為多種形式且產生原因相互關聯，無法將其分開來考察和解決時，採用因果矩陣可為我們提供更有效的分析（見圖4-5）。因果矩陣可幫助團隊選擇需要重點關注的輸入因素，以便有針對性地收集數據進行分析。此外，因果矩陣還可以與其他分析工具結合，用於對多質量特性的過程進行分析和改進。

繪製因果矩陣時，一般應遵循以下步驟：

（1）在矩陣圖的上方輸入問題的各種形式或關鍵過程輸出特性。

（2）確定每種問題和過程輸出特性的重要度，並給定其權重（1~10，10代表的重要度最高）。

（3）在矩陣圖的左側，列出輸入變量或者所有可能的影響因素。

（4）評價每個輸入變量或影響因素對各個問題和輸出變量的相關關係，矩陣圖中的單元格用於標明行對應的輸入變量與該列對應問題的相關程度。一般這種相關程度分為四類，並分別賦予0，1，3，9或者0，1，3，5的分值，標明其不同的相關程度。

（5）評價過程輸入變量或影響因素的重要程度。將每一輸入變量對各個問題的相關程度乘以相應的權重數求和，該結果代表該過程輸入的權重。

（6）考察每個輸入變量的權重數，權重較高的將是項目重點關注的對象。

因果圖或因果矩陣為後續的測量以及收集數據工作奠定了基礎，它是過程分析的重要工具，也是項目工作中產生的重要文檔之一。

其他過程分析工具與文檔

除了上述用於過程分析的基本工具與文檔外，還有一些常用於過程分析的文檔。其中，在測量階段使用較多的是過程故障模式與影響分析（PFMEA)。

PFMEA是關於產品或過程的一種風險分析工具和文檔。最初是用來對設計方案的風險進行評估的。在DMAIC的測量階段，常使用PFMEA對過程的輸入和影響因素進行評估，尋找那些對過程輸出影響較大的輸入或影響因素，作為測量和分析的重點。

簡單地說，項目團隊在做PFMEA分析時需完成下列工作：

（1）識別過程的功能和要求。

（2）使用頭腦風暴法分析潛在故障模式及其後果。

（3）評定每一後果的嚴重度（S）。

（4）使用頭腦風暴法分析故障的潛在原因，即過程的故障原因/故障機理。

（5）評定每一原因的頻度（O）。

（6）識別當前的過程控制方法。

（7）評定不可探測度等級（D）（即檢測難度，是指在現行的控制下無法發現問題的可能性）。

（8）針對每一行計算一個風險度（RPN）（它等於嚴重度、頻度、不可探測度三者的乘積）。

（9）具有高風險等級數的項將是收集數據進行分析和改進的重點。

過程輸入與輸出

根據過程的定義可以看出，過程的任務在於將輸入轉化為輸出。過程存在的前提是有過程輸入，即輸入是施加給過程的條件；過程的結果是產生有價值的過程輸出，即輸出是過程對外界產生的影響。要進行過程分析，深入了解過程輸入與輸出之間的關係，必須能夠清楚地識別過程輸入與輸出。

過程輸入可以是人力、設備、設施和材料，或者是決策和信息等。輸入包括可控因素，也包括噪聲因素，即那些認為不可控制、難以控制或控制費用昂貴的因素。輸出的形態可能是有形的，也可能是無形的，不同的過程會有不同的輸出。

過程的輸入與輸出之間必然存在一種轉化關係，輸出對輸入而言發生了質的變化，例如，原材料進入產品實現過程後，其形態、物理或化學特性就會改變。對過程而言，有輸入就一定有輸出，但如果輸出沒有發生特性的變化就不是「轉化關係」，而是「導出關係」。

實用而簡單的過程概念模型是：Y是X的函數，即Y=f（X1，X2，…，X）。其中，Y是因變量，代表結果變量；X是自變量，代表輸入變量或過程變量。該式說明，通過選取不同的X值，能夠改進過程輸出Y的值。在一個過程鏈中，一個過程的輸出通常是其他後續過程的輸入，同樣，一個過程的輸入通常也是其他過程的輸出。

在測量階段，針對六西格瑪項目所涉及的過程，要明確關鍵輸出變量（KPOV）和關鍵輸入變量（KPIV）。對於每個KPOV/KPIV，需要回答以下幾個問題：

（1）為什麼測量這個指標？

（2）指標的定義是什麼？

（3）如何測量？

（4）採用什麼測量設備？

（5）測量結果是否可靠？

（6）有無更好的測量方法？

從統計上講，測量的指標是一個隨機變量，如何將測量的數據轉化為對分析和決策都有用的信息，需要具備一定的概率與數理統計知識。

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