六西格玛中研究哲学的应用

本帖最后由 欧立威 于 2010-7-21 15:03 编辑


研究哲学中常见的三种方法论：
现象主义或解释主义
实证主义或小p
以及介于二者之间的Realism 现实主义
大P和小p是研究方法的两个极端：
大P
我们感兴趣的是不同的人和人群如何理解世界且有何不同看法
我们工作中的概念因为没有清楚的定义故无法测量
我们感兴趣的是事物的复杂性及在特定的时间和地点各种因素如何交互影响
我们只提供对于人们理解他们所认知的世界所应用的语言过程以及人际动态的描述和案例研究
小P
我们可以清楚地定义我们研究中想要分析的变量.我们的思想可以反映客观事实
我们可以测量或评估这些变量（正、负、强、弱）
我们可以探究这些变量之间的统计相关性、趋势或机理
我们可将复杂的现实简化成可以解释现实的简单模型

在六西格玛的DMAIC的模型中，很多研究的方法就是解释主义和现象主义的思维，这种思维一般会在M测量阶段表现尤为突出，我们总是应该从现象的分析入手，定义可能影响的因素和变量，然后用大P和小p的思维收集数据，在A分析阶段，我们或而采用解释主义，或而采用实证主义，或而采用介于二者的现实主义。

其实很多的统计工具，并非是纯数学的实证应用。比如DOE思想中的迭代以及实验的规划，就是带有解释主义的色彩，而序贯的析因设计却是实证主义的应用。田口式就是偏现象主义而不注重模型和因素之间的效应，而因子设计和RSM则偏向于实证主义，重在构建和诠释模型。

孤立地应用任何单一的哲学都会使我们的研究要么缺乏深度，要么缺乏证据，而由此陷入偏激的陷阱。这就是我们很多人都体会到的：仅仅死钻数学工具是不行的，而只有结合某些现象主义的思维才能找到可能影响的区域。正因为此，六西格玛的方法学里结合了主要的两种研究工具：1.团队思维管理 2.统计分析管理，而以项目管理的方法把以上两种主要研究手段贯穿用之。所以我觉得建立和发展六西格玛方法论的人们非常厉害，当然现在的DMAIC不归功于一家公司某一个人的努力，应该说凝聚了近二十年多家公司多个人的智慧和体验。

相比较而言，我个人认为在六西格玛的应用实践中，解释主义/现象主义的思维是更为常人所欠缺，人们往往会陷入疯狂的数学陷阱。六西格玛归根究底是研究如何解决问题的哲学，不是MiniTab或者统计公式的堆彻。最后用一段耐人寻味的话作为结尾，希望有水平的人好好翻译一下：
“some chairs are thrones, others are reserved for members of religious hierarchies, others, without physically existing define their nominal possessors as professors...Only by understanding the chair you sit on as one specimen of all these others can you understand a culture.”