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我們來看第一個工具:帕累托圖。帕累托圖是一個條形圖，其中橫軸代表感興趣的屬性，而不是連續的刻度。這些屬性通常是缺陷。通過從大到小排列條形，帕累托圖可以幫助確定哪些缺陷“不太重要”，哪些缺陷“最微不足道”。累積百分比線可以幫助確定每個類別的貢獻。帕累托圖有助于集中精力改善可以獲得最大利益的領域。

我們將帕累托圖應用于技術部門完成產品的開發周期分布分析，可以分析整個公司或某個部門在一定時間內完成項目的開發周期。圖1(注:數據是模擬的)。

六西格瑪工具在產品研發項目管理中的應用

圖1

從圖1可以看出，技術部門81.8%的產品(63/77)在第二季度不到100天內完成，而第三季度80%(52/65)的產品在50~150天內完成，7.7%(5/65)的產品在300天以上完成。可以看出，技術部門完成的產品開發周期明顯變長了，這說明從第二季度到第三季度，技術部門的產出效率有所下降。

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圖2

圖2顯示了技術部門在第二和第三季度調整項目的原因。項目調整包括但不限于時間節點、項目范圍和人員的調整。從圖2可以看出，42%的調整是因為技術整改，這說明技術部門在第三季度的產品開發過程中遇到了很多技術問題。但與第二季度相比，有44%的調整是因為技術整改，可見第三季度的發展難度不一定大于第二季度。而第三季度的需求變化明顯比第二季度多，這意味著很有可能客戶的需求變化很大，需要與客戶反復溝通才能最終確定產品方案，從而延長更多產品的周期(一個項目可能涉及多個產品)。再看這兩個季度項目調整的原因，資源短缺和采購延遲也占30%左右，說明這些問題影響了項目的開展，需要調查原因并改正(注:數據為模擬)。

第二個工具:過程能力分析。過程能力:生產或提供符合根據顧客需求確定的規格的產品或服務的能力。在評估過程能力之前，我們必須確保過程是穩定的。不穩定的過程是不可預測的。我們在項目管理的進度管理中使用這個工具，假設技術部門開發產品的過程狀態是穩定的，即同類產品的開發過程沒有顯著差異。首先，我們檢驗現有數據的正態性。當p值小于0.005時，這組數據不滿足正態分布，所以我們會選擇基于威布爾分布模型的過程能力分析，因為威布爾分布是描述可靠性最理想的分布函數。如圖3所示。

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