进入新经济时代，市场环境变得更加复杂与多变，企业员工的知识、技能、素质等方面都受到不断冲击!许多企业由于人力资源的培训与开发难以抵挡这些冲击而最终走向衰退。 培训与开发是人力资源管理的重点和难点，很多企业为此采取了大量的改革措施，但是却效果很差。以六西格玛管理的DMAIC模型对人力资源培训与开发管理进行分析。

根据DMAIC模型及其原理,人力资源管理应采取以下步骤：

（1）定义阶段（D阶段）。 确定员工的知识、技能和素质等方面的关键需求，并识别需求改进的培训项目或培训管理流程，并将改进的内容界定在合理的范围内。主要方法有：胜任力模型、行为事件访谈（BEIs）、专家小组法、问卷调查法、全方位评价法、专家系统数据库和观察法等。

（2）测量阶段（M阶段）。通过对现有培训流程的测量，辨别核心流程和辅助流程；识别影响培训流程输出的输入要素，并对测量系统的有效性作出评价。 主要方法有：AFP法、模糊综合评判法、直方图、矩阵数据分析图等。

（3）分析阶段（A阶段）。通过数据分析，确定影响培训流程输出的关键因素，即确定培训过程的关键影响因素。主要方法有：鱼骨图、帕累托图、回归分析、因子分析等。

（4）改进阶段（I 阶段）。寻找优化培训流程并消除或减少关键输入因素影响的方案，使流程的缺陷或变异降低到最小程度。 主要方法有：流程再造等。

（5）控制阶段(C阶段）。使改进后的流程程序化，并通过有效的监测手段，确保流程改进的成果。 主要方法有：标准化、程序化、制度化等。

DMAIC模型在人力资源培训的应用分析

1.定义顾客需求(define)

六西格玛管理是以顾客为中心,强调关注顾客的需求。它的出发点就是研究客户最需要的是什么"_blank" href="/item/培训开发">培训开发的顾客是谁呢？是企业的人才需求，准确地说就是培训需求。培训需求分析是整个培训开发工作的出发点，其准确与否直接决定了整个培训开发过程的有效性大小。令人遗憾的是，很多企业对培训需求重视不够，或想重视但无能为力。传统的培训需求分析主要基于绩效要求与现有绩效之间的“绩效差距”，并以此来制定员工的培训计划。有些甚至只是在每年年底向各部门发一份培训需求申请表，由部门自主申请培训项目，然后人力资源部再根据公司每年的培训经费做个“平衡”，再依平衡的结果做培训计划。

如何全面、准确地确定培训需求呢？首先是确定员工要掌握什么样的知识、技能和素质，分析测量员工所具有的水平，两者之“差距”，便是培训需求。当然，员工的要求不能只看考核指标，而应在公司方针、战略框架下进行职位分析，分析企业所有职位特别是关键职位，明确这些职位的工作内容、任职资格等相关内容。关于职位分析，有一种方法，就是胜任力模型(competency)，它是美国著名的心理学家、哈佛大学教授麦克里兰(McClelland)博士的研究成果。岗位胜任特征，是指根据岗位的工作要求，确保该岗位的人员能够顺利完成该岗位工作的个人特征结构，它可以是动机、特质、自我形象、态度或价值观、某领域知识、认知或行为技能，且能显著区分优秀与一般绩效的个体特征的综合表现。

在科学、准确地进行职位分析之后，培训需求。企业一般都是通过绩效考核的结果来判断员工的能力，但大部分企业的绩效考核在科学、合理、客观等方面还存在很多不足，直接以绩效考核结果来决定培训项目，显然是不科学的。在不断完善绩效考核体系的同时，还应分析以下几个问题:(1)还有哪些知识不足"para" label-module="para">

2.评估当前绩效(Measure)

评估当前绩效阶段，并不是指员工的绩效考核，而是评估公司当前培训管理流程的绩效，即测量公司的培训管理流程，看其是否能够满足以上确定的培训需求。

评估培训流程的当前绩效，工作量和难度都很大，它不但要测量整个培训流程的绩效，而且要测量培训需求分析、制定培训计划、培训计划实施以及效果评估等各个环节的绩效。需要统计、分析近三年流程相关的各方面数据，通过比较才有可能准确反映流程各环节的当前绩效。

3.原因分析(Analyze)

原因分析阶段，主要是根据统计分析问题。通过评估当前绩效阶段取得必要的数据后，在分析阶段需要我们寻找问题的原因，找出影响绩效的潜在问题及其影响因素。原因分析的方法有很多，最简单的是利用鱼骨图找出影响当前绩效的所有相关原因，再用柏拉图确定关键因素，也可以利用流程分析、图形分析、假设检定、相关分析、回归分析、因子分析等统计方法。不管用哪种方法，都离不开数据统计，一切以数据和事实说话，而且往往需要多次分析才能找出真正影响当前绩效的关键因素。

4.改进措施(Improve)

本阶段的任务是，通过以上的原因分析，找出影响流程输出变化的关键因素，针对关键因素采取改进措施。六西格玛管理与其他管理的最大区别之一就是关注流程，所以改进方法主要是流程再造，而且要首先考虑核心流程，其次才考虑辅助流程。改进措施是否有效，与以上的M阶段和A阶段的工作结果有密切联系，即如果测量当前绩效不准，分析原因有误，改进措施当然就不会产生良好的效果。因此，如果改进措施没有效果，必须重新进行绩效评估和原因分析，经过多次循环，一直到改进措施产生积极效果，才能进入下一个阶段。

5.控制实施(Control)

控制是为了稳固以上改进的效果。如果通过改进措施之后，培训效果得到良好的改进，就可能通过制定相关制度进行程序化、标准化，同时可使用SPC、FMEA、错误证实等工具来发展与施行流程控制计划。改革总是难以毕其功于一役，旧的问题解决了，可能仍有遗留问题或产生新的矛盾，只有多次按照DMAIC模型进行改进，才能达到持续改进的效果。

定义（Define）

界定核心流程和关键顾客，站在顾客的立场，找出对他们来说最重要的事项，也就是「品质关键要素」（Critical to Quality，CTQ）。理清团队章程，以及核心事业流程。

测量（Measure）

找出关键评量，为流程中的瑕疪，建立衡量基本步骤。人员必须接受基础概率与统计学的训练及学习统计分析软件与测量分析课程。为了不造成员工的沉重负担，一般让具备六西格玛实际推行经验的人带着新手一同接受训练，帮助新手克服困难。对于复杂的演算问题，可借助自动计算工具，减少复杂计算所需的时间

分析（Analyze）

探究误差发生的根本原因。运用统计分析，检测影响结果的潜在变量，找出瑕疪发生的最重要根源。所运用的工具包含各类统计分析工具等。

改善（Improve）

找出提升关键指标和质量特性的最佳解决方案，然后拟定行动计划，确实执行。这个步骤需不断测试，以观察改善方案是否真能发挥效用，减少错误。

控制（Control）

确保所做的改善能够持续下去。不断测量，才能避免错误再度发生。在过去许多流程改善方案里，往往忽略了控制的观念；而在六西格玛改进中，控制是它能长期改善品质与成本的关键.2100433B

DMAIC是六西格玛管理中流程改善的重要工具。六西格玛管理不仅是理念，同时也是一套业绩突破的方法。它将理念变为行动，将目标变为现实。这套方法就是六西格玛改进方法DMAIC和6西格玛设计方法DFSS。DMAIC是指定义（Define）、测量（Measure）、分析（Analyze）、改进（Improve）、控制（Control）五个阶段构成的过程改进方法，一般用于对现有流程的改进，包括制造过程、服务过程以及工作过程等等。DFSS是Design for Six Sigma的缩写，是指对新流程、新产品的设计方法。

一个完整的6西格玛改进项目应完成“定义D”、“测量M”、“分析A”、“改进I”和“控制C”5个阶段的工作。每个阶段又由若干个工作步骤构成。虽然，Motorola、GE、6Sigma Plus、Smart Solution等采用的工作步骤不尽相同，有的采用6步法，有的采用12步法或24步法。但每个阶段的主要内容是大致相同的.

每个阶段都由一系列工具方法支持该阶段目标的实现。

鹰腾咨询“管理上市”系列丛书之《上市·策》中指出，目前流行的流程优化主要有以下几种方法：

1．标杆瞄准法

标杆瞄准法/基准化分析法（benchmarking，BMK），又称竞标赶超、战略竞标，是将本企业各项活动与从事该项活动最佳者进行比较，从而提出行动方法，以弥补自身的不足。

2．DMAIC模型

DMAIC模型是实施6sigma（6σ）的一套操作方法。

DMAIC是6σ管理中最重要、最经典的管理模型，主要侧重在已有流程的质量改善方面。所有6σ管理涉及到的专业统计工具与方法，都贯穿在每一个6σ质量改进项目的环节中。

3．ESIA分析法

所有企业的最终目的都应该是为了提升顾客在价值链上的价值分配。重新设计新的流程以替代原有流程的根本目的，就是为了以一种新的结构方式为顾客提供这种价值的增加，及其价值增加的程度。反映到具体的流程设计上，就是尽一切可能减少流程中非增值活动调整流程中的核心增值活动。其基本原则就是ESIA。

4．ECRS分析法

ECRS分析法，即取消（eliminate）、合并（combine）、重排（rearrange）、简化（simplify）。

5．SDCA循环

SDCA循环就是标准化维持，即“标准、执行、检查、总结（调整）”模式，包括所有和改进过程相关的流程的更新（标准化），并使其平衡运行，然后检查过程，以确保其精确性，最后作出合理分析和调整使得过程能够满足愿望和要求。

第1章 质量控制与实验设计概述

1.1 质量管理发展历程

1.1.1 质量管理走向六西格玛的过程

1.1.2 ISO 9000质量管理体系

1.1.3 六西格玛管理理念

1.2 六西格玛的DMAIC模型

1.2.1 定义阶段（D）

1.2.2 测量阶段（M）

1.2.3 分析阶段（A）

1.2.4 改进阶段（I）

1.2.5 控制阶段（C）

1.3 DMAIC流程的统计方法

第2章 数据分析基本方法

2.1 描述统计

2.1.1 常用统计量

2.1.2 直方图

2.1.3 箱线图

2.2 假设检验

2.2.1 单样本t检验

2.2.2 两独立样本t检验

2.2.3 配对样本t检验

2.2.4 抽样方案

2.3 质量管理图表

2.3.1 因果图

2.3.2 空白图

2.3.3 帕累托图

第3章 测量系统与过程能力分析

3.1 测量系统分析

3.1.1 分辨力

3.1.2 偏倚

3.1.3 稳定性

3.1.4 重复性

3.1.5 再现性

3.1.6 线性

3.2 R&R分析

3.3 过程能力与西格玛水平

3.3.1 过程能力指数

3.3.2 西格玛计算器

第4章 SPC与控制图

4.1 过程控制与SPC概述

4.1.1 制定控制计划

4.1.2 FMEA技术

4.1.3 SPC概述

4.2 绘制控制图

4.2.1 计量值控制图

4.2.2 计数值控制图

第5章 实验设计初步

5.1 实验设计的基本概念

5.1.1 实验设计的基本概念

5.1.2 实验设计的作用

5.1.3 实验设计的三要素

5.1.4 实验设计的原则

5.2 随机化设计

5.2.1 完全随机化设计

5.2.2 随机化区组设计

5.3 单因素优化实验设计

5.3.1 单因素优化实验设计的适用情况

5.3.2 分数法

5.3.3 黄金分割法

5.4 多因素实验设计的问题

5.4.1 选择实验指标和实验因素的原则

5.4.2 因素轮换法

5.5 拉丁方

5.5.1 什么是拉丁方

5.5.2 拉丁方设计

5.5.3 拉丁方设计的软件实现

5.5.4 拉丁方设计的软件分析

第6章 析因设计

6.1 全面实验

6.2 部分因子设计

6.3 部分因子设计的实施与分析

6.3.1 设计的实施

6.3.2 分析实验结果

6.3.3 筛选实验

6.3.4 三水平析因设计

6.4 套设计

第7章 回归设计

7.1 回归设计概述

7.2 中心组合设计

7.2.1 中心组合设计方法

7.2.2 软件计算

7.2.3 资料分析

7.3 均匀设计

7.3.1 均匀设计概要

7.3.2 均匀设计的实验结果分析

7.4 配方设计

7.4.1 无约束的配方设计

7.4.2 有约束的配方设计

第8章 田口方法

8.1 田口质量工程学

8.2 参数设计方法

8.2.1 用软件实现参数设计

8.2.2 可计算项目的参数设计

参考文献 2100433B

作者简介

译者简介

第1章　使用DMAIC改进速度、质量和成本

第2章　如何激发创意性提案

第3章　价值流和流程图绘制工具

第4章　顾客的声音

第5章　数据收集

第6章　描述性统计量和数据呈现

第7章　变异分析

第8章　识别和验证导致变异的原因

第9章　缩短提前期，降低非增值成本

第10章　复杂度价值流图及复杂度分析

第11章　选择并测试解决方案 2100433B