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制造業在小步快跑、不斷叠代之後，最終又回到了質量管理。

什麼意思？

當一個機會來臨的時候，我們常常研究的是機會在哪兒，如何用一套策略比别人更快的抓住機會。

但是，最終的最終，我們還是要靠産品的品質，也就是“質量”。

這是一個很重要的概念，今天我們來聊聊。

— 1 —

什麼叫“質量”？

假設我的手機是最新款，攝像頭有1300萬像素，你的手機是去年買的老款了，1200萬像素。

那是否意味着新款手機比老款的質量更好呢？

這不叫質量。

如果同樣做100萬個新款和老款，新款攝像頭裡面有三個是壞的，而老款的沒有一個出錯，這樣比較起來的話，老款的質量反而更好。

這叫質量。

在管理上質量指的是方差小，也就是差異性小。

什麼意思？

我先舉個例子。

假設你是一家制造業工廠，有一款手機要開孔，孔的直徑要求是7.2mm，現在你找到了兩家代工廠。

X工廠說，我們非常善于挖孔，能做到平均7.2mm。

Y工廠也說能做到7.2mm。

于是，你要求每家工廠給你打五個樣。

好了，X工廠打了5個孔，直徑分别是5、10、10、6、5mm。

Y工廠做出來是7.3，7，7.5，7.2，7mm。

你會選哪個代工廠？

當然是Y。

為什麼？

雖然兩組數據的平均值都是7.2mm，但它們的“質量”差别很大。

如果說我們有個容錯範圍，偏差在0.2mm以内都不影響使用，那麼對于Y工廠來說，有4個孔都能用，隻有1個不合格。

Y工廠的合格率是80%。

再看X工廠，5個孔全都不能用，合格率為0。

看着都是7.2mm，但是質量相差很大。

選Y工廠，是因為它的差異性小，穩定，能給人更大的确定性。這也代表它的質量更高。

在項目管理裡，有一個分支叫“質量管理”。

本意就是管理産品的差異性，讓任何一批出廠的産品不要有差異。

質量管理不是說這個零件有多好用，表面抛光有多好，手感有多好，也不是磨砂好不好看。

而是隻要你決定用磨砂，那麼每一配件上就要做到同樣的磨砂。

同一批次裡做到差異性越小，質量就越高。

— 2 —

那，如何控制差異性呢？

我們需要理解一個概念，“标準差”，數學符号是 σ，也叫西格瑪（sigma）。

先來看一張圖。

圖上的這種倒鐘形的分布，叫“正态分布”。

正态分布是自然界，甚至商業界，最常見的一種分布。

比如身高。

大家可以做個小實驗，随機找200人以上，把每個人的身高統計一下，以5厘米為單位，數一數每一段5厘米各有多少人，然後以身高為橫軸，人數為縱軸，畫一張圖。

你大概率會發現，這張圖幾乎一定長得像一隻倒扣的鐘。

當然，根據每個随機實驗的結果不同，這口鐘畫出來可能中間點不同，扁平度不同，但這不影響它的形狀仍然是中間高，兩邊低，甚至對稱的鐘。

為什麼會這樣？

因為當影響結果的因素特别多，沒有哪個因素可以完全左右結果時，它的各種變化就會彼此疊加，最後疊在一起形成大部分向中間集中的狀态，這個結果通常就呈現正态分布。

身高就是受一系列基因因素影響，極端情況出現的概率更低，多數還是向中等身高靠攏。

除了身高，智商也符合正态分布。

高爾頓釘闆也是。

最後100個球落下來，形狀都是倒鐘。

為什麼？

因為球路過每一個檔格，決定球往左往右的因素實在是太多了，沒有主要因素，太多的次要因素共同作用，最後的結果一定是正态分布。

而正态分布強制性地定義了“标準差”。

我們把中間點往左約34%和往右約34%的範圍，定義為1σ。

然後再往左和往右覆蓋，加在一起95.45%的範圍，叫做2σ。

再往左往右覆蓋99.73%，稱之為3σ。

那6個标準差是什麼概念呢？

它覆蓋了99.9999998%的範圍。

1σ是68.27%，2σ是95.45%，3σ是99.73%，6σ是99.9999998%。

背後很複雜，我們大概記住68%，95%，99%這三個數字就好。

有什麼用呢？

舉個例子。

比如，當我們用這條曲線來表示智商，那麼中間點是100，因為人類的智商平均數被定義為100，同時把1σ定義為15。

1σ是68%，從-1σ到 1σ有68%的人，也就意味着智商在85到115的人處在一個标準差範圍内，有68%的人在這兒。

智商在70到130之間，有95%的人。

如果你的智商是100，那超過了50%的人；

如果你的智商是115，恭喜你超過了84%（50%＋34%）的人。

130呢？2σ，超過了97.5%的人。

145？3σ，超過99.9%。

人類的智商就是這樣從統計學角度被定義出來，呈正态分布的。

— 3 —

所以，到底什麼叫sigma？

如果用“每百萬次采樣數的缺陷率”（DPMO）來衡量，那麼：

1-sigma，就是每百萬件抽樣中，有69萬個不合格；

3-sigma，就是每百萬件抽樣中，有6.7萬個不合格；

6-sigma，就是每百萬件抽樣中，隻有3.4個不合格。

從1σ到6σ，對差異性的控制越來越強，質量也越來越高。

回到手機開孔的例子，如果我們把偏差在0.2mm以内都視為合格，當工廠的标準是1σ，意味着68%的産品能做到，次品率就是32%。

如果做到2σ，你在品控上提升了難度，要求95%的産品能合格。

如果做到3σ，就是99.7%的手機挖孔誤差在0.2mm之内。

還有的公司要求達到6σ，這是什麼概念？

一百萬個裡面，隻能有3.4個出錯。

如果一個手機廠商一年出貨量是1億隻，隻能允許最多340個手機出問題。

這是極難的。

如果能做到這程度，全國都不用設維修點了，誰買到問題手機，寄個新的過去就是。

因為假設一個手機5千塊，340個就是170萬。170萬夠設幾個維修點？全國設維修點的成本反而更高。

雖然很難，但依然有人是能做到的。

很多的大品牌品控要求都是6-sigma，堅持“6-sigma的精神”。

比如曾經通用電氣和摩托羅拉，就倡導用6-sigma來控制質量，消除産品和過程缺陷。

1982年，摩托羅拉遇到了質量危機，靠着這個理念，在1988年赢得美國國家質量獎。

1987～1997年，摩托羅拉公司節省下來的成本累計達140億美元。

通用電氣公司從1995年開始實施，推行期間，總資産從250億美元，增長到4500億，市場規模從全美第10，發展為全球第1。

這背後其實是一套死磕過程改進的管理哲學，和一套DMAIC的管理工具。

DMAIC簡單來說就是定義、測量、分析、改進、控制，這五個環節不斷循環，通過過程管理獲得穩定的質量。

在今天高速變化的時代，這套管理思想有沒有過時呢？

真的要做到6-sigma的程度嗎？

一定要努力做到。

為什麼？

我們說圓珠筆質量難做好，難在筆尖的小彈珠必須是絕對球體，因為絕對球體能轉的時間要長很多，稍微差一點都不行。

可是我們還做不出來。

再說我們正在大力發展的芯片制造。

做一個3納米間距的芯片是什麼概念？

1毫米的千分之一叫微米，1微米的千分之一叫納米，3納米就是1毫米的百萬分之三。

一個芯片兩條線路的間距是百萬分之三毫米。

在我們的印象中常常是差1毫米算什麼？

可是放在芯片上，你别說是差1毫米，百萬分之一毫米都不能差。

這對制造能力提出了極高的要求，至少要擁有6-sigma的能力才行。

而這一切都源自于我們對誤差的控制。

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最後的話

我們以前講過，變态的質量，源自于變态的過程管理。

同時，質量，就是穩定性，就是一次性把事情做對。

今天中國正在走向更高級的制造，必須擁有6-sigma的精神。

實現“一百萬個産品裡面，隻能有3.4個錯誤”的标準。

如何控制差異性，是必須深入研究的重大課題。

在經曆了“小步快跑，不斷叠代”之後，我們最終又回到了質量管理。

記住：

産品合格率比客戶表揚信重要，服務一緻性比新花樣重要。

祝福。

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