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隨著六西格瑪設計概念的普及，另一類問題隨之而來:DFSS在實現更高目標的同時，還需要哪些新的方法和工具來支持？六西格瑪改進中常用的軟件JMP或者Minitab還能適用嗎？事實上，最近，業內許多專家都在討論六西格瑪軟件JMP和MINITAB孰優孰劣的話題。JMP來自世界上最大的統計軟件集團SAS。Minitab和JMP一樣，也來自美國，在全球商界被廣泛使用。就應用DMAIC所需的統計分析工具而言(相對來說，國內應用DMAIC的整體水平還處于初級階段，對統計方法的要求不高)，JMP的分析工具比Minitab更全面。比如JMP，其實繼承了模擬的功能，作為桌面統計軟件真的很有價值。另外，JMP的圖形效果確實比Minitab好很多，新手更容易上手。Minitab的MSA模塊也做的不錯。在六西格瑪設計(DFSS)的應用中，可能是由于設計理念的原因。很多實際問題Minitab解決不了，但是JMP的解決方案更符合實際。根據DFSS的要求和特點，作者在DFSS產品的研發中使用了JMP和Minitab多年。

第一，六西格瑪強調以客戶的需求為企業改革的方向，傾聽VOC(客戶之聲)非常重要。在DMAIC，這一點得到了粗略的分析。大多數實施六西格瑪的企業沒有在VOC層面做足夠的調查分析，有的甚至只在公司內部客戶中進行調查。而DFSS則截然不同，因為產品研發本身的需要，需要對大量外部客戶進行全面的市場調研和分析，需要盡快捕捉市場和客戶的關鍵特征。這就需要一個適合營銷的多元統計分析方法來洞察客戶的愿望。MINITAB可以做一些簡單的多元統計分析，但是和實際應用的要求似乎有一些差距。例如，MINITAB聚類分析可以對年齡和收入等連續變量進行操作，但不支持性別和地區等離散變量，這在JMP可以實現。JMP集成了聯合分析、決策樹等分析市場特征的專用工具，而MINITAB沒有這些功能。JMP將這些分析工具和圖形設計結合起來，也很直觀，相對容易理解和應用。

其次，DFSS項目涉及許多企業價值鏈中的前期環節和無形過程，如產品設計、工藝開發、供應商認證、試生產等。因此，需要更全面、更透徹地分析產品質量波動的根本原因，盡量在前期預防和控制變異的發生，因此需要專業的穩健設計解決方案。在這種情況下，我們經常應用田口設計，這是在DMAIC階段較少使用。其特征在于構建由控制因子構成的內表和由噪聲因子構成的外表共同構成測試進度表，然后收集數據分析響應的魯棒性。MINITAB有一個名為田口設計的子菜單，可以在一定程度上實現這個功能，但是沒有辦法自定義設計外觀。關于設置重復次數和噪聲因子的參考文獻很少。JMP能夠提供完整的內部和外部表格來形成測試進度表，并且還提出了均值和信噪比的均衡優化方案，這也算是一個創新。

第三，與DMAIC相比，DFSS的過程中遇到的純管理問題越來越少，而技術問題越來越多，因此更容易遇到復雜的數學建模問題。以常規的線性統計模型為例，JMP可以在簡單回歸的基礎上構建分段擬合、樣條擬合、正交擬合等多種模型，更準確地發現業務問題中的隱患。一些企業在做項目之前可能有一些先驗模型。在這種情況下，可以使用JMP進行“定制檢查”，而不是默認的“零檢查”，以解決一些獨特的問題。當然，如果只需要“零測試”就可以實現Minitab。如果你需要知道輸入因素的范圍來控制輸出響應的波動，JMP的“反向預測”將是一個很好的工具。如果你需要做模擬，前面提到的JMP有模擬的功能，它與模型優化集成高效快捷。在普通電腦上(1.6G主頻，512M內存)生成100萬條隨機數據需要15秒左右。說到仿真，有的企業可能會買水晶球之類的仿真軟件，但是成本會高一些，出錯的概率也會高一些。

第四，企業在實施DMAIC時，往往處于發展初期，主要目的是培養員工的質量意識，普及質量工具的基本應用。企業一旦要實施DFSS，往往會對員工有更高的要求，不僅要掌握理論知識，還要強調理論聯系實際，每次培訓后都要提供切實可行的解決方案。這時，統計方法上的軟件工具積累開始顯現。就拿六西格瑪管理中最重要的工具DOE來說，MINITAB提供了從因子設計到混合設計的幾種常用方法，但這些方法都有一定的應用局限性。事實上，DOE的理論發展非?；钴S，最新的現代DOE方法論可以根據需求最大限度地靈活調用現有資源，根據實際問題的要求構建實驗，無需任何修改。這種成熟的DOE方法被稱為“CustomerDesign”，是近年來實驗設計理論的突破。用JMP可以很好地完成定制設計，用JMP也可以實現空間填充設計、篩選設計、非線性設計等其他現代實驗設計方法。我想也許正是因為這些原因，全球各行業的頂尖企業在選擇統計軟件支持產品開發時，都會選擇JMP。如英特爾、惠普、戴爾、陶氏化學、寶潔、拜耳等等。在芯片/半導體/集成電路行業，眾所周知JMP已經成為質量工程的標準，六西格瑪，尤其是六西格瑪設計。