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六西格瑪管理面對的七個爭議,你知道嗎？

六西格瑪管理創新極限面臨的爭議之一

過多的度量、步驟、度量和六西格瑪來減少可變性，淡化發現過程的特征，會降低頭腦風暴和意外發現的可能性。六西格瑪最好從事漸進式創新，并有明確的業務目標。

六西格瑪管理理論面臨的第二個爭議是缺乏自主創新

質量專家朱蘭稱之為六西格瑪質量改進基礎版，并指出“沒有什么新東西，它包括了我們過去稱之為促進者的東西。”他們引入了更華麗的詞匯，比如不同顏色的腰帶。我認為這個概念有助于分離和創造能夠發揮大作用的專家。“的確，西格瑪包括質量管理和項目管理兩部分，創造了自己的新名詞，以項目管理為框架，以質量統計理論為核心。如果個人已經有項目和質量管理的經驗，那么就很容易理解和掌握西格瑪。

六西格瑪管理第三個爭議不適用于復雜制造業

質量專家克羅斯比指出六西格瑪遠遠不夠高——客戶每次都應該得到無缺陷的產品。比如在六西格瑪標準下，半導體需要在一個芯片上完美刻蝕出上百萬個微小電路，這些電路都是有缺陷的。西格瑪是基于質量改進理論開發的，它可以應用于所有需要改進的地方。但正是這種不分青紅皂白的應用，讓它失去了特色，成為一種方法論而不是有效的噱頭。

六西格瑪管理爭議四1.5西格瑪偏移

至于短期和長期西格瑪水平之間1.5的差異，存在爭議，反對者對其合理性一直有不同意見。

六西格瑪管理顧問角色面臨的第五個爭議

黑帶的使用有效地促進了培訓和認證行業。六西格瑪的普適性確實迷惑了一些所謂的公司。然而，選擇研究聯盟的國際商務咨詢可以有效地幫助企業獲得價值。六西格瑪在規范黑帶方面成績斐然，但這一切都依賴于企業制度，所以黑帶的重要性略遜于企業和結構。

六西格瑪管理面臨的第六個爭議缺乏系統的文檔管理

雖然六西格瑪以事實庫和數據驅動著稱，但無論在GE還是摩托羅拉，六西格瑪，實驗數據，流程建立都不是最專業的方式。更多的時候，我們看到的是一些案例分享，卻很少看到具體的解決方案，讓人反復解決類似的問題。

六西格瑪管理面臨的第七個爭議是過度依賴統計數據

1.六西格瑪過于強調減少變異的發生，尋找顯著的影響因素，而不是第一時間消除變異；

2.用實驗數據建立模型，進行論證，在不考慮其他實際參考因素的情況下，用它來判斷實際問題。個人數據往往只是一個表象，而統計數據關注的是太多的數據本身。世界萬物的發展不能只看表象，但90%往往不需要迂腐的看P是否大于0.05。生意、機遇、成長靠實踐。

六西格瑪管理由數據和事實驅動。以前企業對管理和管理理論的理解更多的是口頭和書面的，而六西格瑪管理將這一切變成了實際有效的行動。六西格瑪管理已經成為追求完美無瑕管理的代名詞。