越来越多的企业认识到了企业信息化的重要性，因此许多企业都不约而同地选择了建设企业的信息系统——这一方面能帮助企业管理层理顺企业流程;从原来的粗放管理模式逐步转变为精益管理模式;另一方面，企业如果能够成功地实施ERP系统，则可以通过整合物流、资金流和信息流使企业整体效益有较大的提升(主要表现在低成本、低库存、高顾客满意度等各方面)。作为ERP中的关键组成部分，“ERP质量子系统”通过制定检验标准、抽样原则并最终提交质量分析报表为企业流程运营提供有效的支持。同时我们也知道，六西格玛方法是以数据为基础，通过持续改进或重新设计企业流程达到提升顾客满意的目的。因此，如果能将六西格玛方法与ERP质量子系统进行有效集成，则会发挥更大的作用。

　　一、ERP质量子系统功能现状

　　目前，市场上主流的ERP产品中都提供了质量管理功能模块。但是，其主要提供的是供应商(或原材料)检验和产成品检验，而很少关注在制品的检验和分析，其一般流程是：通过收集原材料和产成品的相关信息，根据ERP质量子系统中预先设定的抽样规则和质量标准进行对比分析，从而得出相关的质量检验表。

　　1、ERP质量子系统数据源分析

　　ERP质量子系统有效运行的基础是从其他子系统模块获得相关信息。例如，对供应商所提供的原材料或组件的信息就需要从采购子系统和库存子系统中进行采集，一个典型的数据采集过程。而对产成品的检验所涉及到的数据则主要从制造系统和库存系统中获得。

　　由于目前的质量子系统中缺少对在制品的质量检验分析，而所谓的产成品检验只是一种事后检验，因而不能及时有效地将质量检验信息反馈到生产过程中进行实时控制。因此，在对在制品进行信息采集时，除了尽可能利用精确的实时测量系统外，还应当在一线员工中提倡一种“顾客”思想——即前道工序应当尽可能将后道工序的工艺要求看成是顾客的需求，从而关注后道工序的满意度。对在制品进行质量检验所需采集的信息应当包括工艺路线和关键工作中心能力等。

　　2.ERP质量子系统数据处理分析

　　以某一有N道生产工序的流程制造企业为例，传统的数据处理方法是：在对原材料进行检验后，根据检验结果决定是否拒收或降级处理该批原材料;同时，将检验结果反馈到采购系统和库存系统中，以便于对下批采购和安全库存进行管理。对于在制品，假设企业对每道工序都进行抽检，如果在第M道工序检验出不合格的在制品时，则企业会追溯到第M-1道工序，并且进行重新加工或者进行报废、降级处理。而对产成品的检验结果，除了及时反馈到库存系统中以外，一般还应当与销售系统进行实时更新。

　　3.ERP质量检验表及其后续处理分析

　　ERP质量子系统最主要的输出便是各种质量检验表。其形式大致是：物料编码(用来唯一识别每件物料);检验结果及合格率(检验结果可分为合格和不合格，合格率是简单的统计结果);后续处理(如果是合格产品，则通常进入下道工序或者入库，不合格产品则采取返工或者报废措施)。通常企业在获得这些质量检验报表后，往往会根据其统计结果来分析生产过程中的问题所在，然后对相关的设备、工艺或生产流程进行改进。同时，质量检验报表可以方便企业有效地统计产品的质量成本损失。

　　但是，对在制品的生产流程而言，检验结果从后道工序反馈到前工序时，往往不能及时找出问题所在，于是企业只能进行产成品检验——为下批产品的生产参数调整寻找依据，或者中断生产线找出问题所在，而生产线的中断往往会造成很大的经济损失。

　　现在我们知道，将六西格玛方法集成到在制品的生产流程中，将有利于及时发现质量问题的根源，以及采取相应措施，能尽可能地减少企业损失。

　　二、六西格玛与ERP质量子系统集成模型

　　目前主流的ERP系统都提供了EAI(企业应用集成)接口，可以方便地将ERP系统中的数据导入到其他系统中，同时也可以将其他系统中的数据按照一定的格式导入到ERP系统中。但是对ERP质量子系统而言，其所生成的质量检验表并没有清楚地说明导致质量缺陷的原因，而导致不同工序质量缺陷的原因也不一定完全相同，要解决这个问题，可以借助六西格玛方法及其分析工具，全面分析造成质量缺陷的原因并提供解决方法。这样，既利用了系统所提供的信息，又能通过对相关信息的分析扩展消除流程缺陷，降低成本，最终提高顾客满意度。

　　从控制论的传统控制模型来看，如果不加以分析而直接将系统生成的简单质量检验表反馈到生产流程中，并不能发现流程中已经存在的问题，从而不能有效改善系统性能。但是，在利用六西格玛方法进行流程分析和改善的基础上得出的扩展质量检验表，就可以有目的地改善系统缺陷，有效提升反馈效果。

　　一般来讲，“扩展质量检验表”只是在现有质量检验表的基础上增加了“原因”和“原因级别”2项。其中，“原因”项是通过6σ所提供的定义、测量、分析、改进和控制(DMAIC)等分析流程，从人、机、料、法、环、测等多个角度入手，最终确定导致质量问题的原因。不仅如此，系统还进一步利用“测量”和“分析”阶段的统计工具，“回溯”整个业务流程建立的“原因”数据表，并确定“原因级别”项的值，相应管理人员或技术人员可以根据原因级别的高低查看“原因” 表，并且及时提出解决方案，反馈至流程，然后根据改善效果修改相应原因级别。这样可以实时修正业务流程中的问题，提高运营效率和效益。

　　三、六西格玛与ERP质量子系统集成层分析

　　1.集成的层次分析

　　根据企业信息化建设的现状，可以将六西格玛与ERP质量子系统的集成分为3个层次：数据集成、方法集成和功能集成。

　　(1)数据集成：在数据集成层次上，六西格玛方法利用现有的ERP质量子系统提供的数据和信息，人为地对这些数据和信息进行分析，其分析工具主要是配合六西格玛的DMAIC过程所提供的不同阶段的统计工具。

　　(2)方法集成：在方法集成层次上，除了利用数据集成阶段所利用的信息基础外，应当将六西格玛的统计思想或者算法直接集成到ERP质量子系统中，这样可以在不需要人工分析的时候自动获取部分分析结果。

　　(3)功能集成：功能集成层次应当是六西格玛与ERP质量子系统集成的最高层次，在这个层次上，六西格玛分析成为与ERP质量子系统并行的一个模块，他可以自动采集质量信息、分析质量缺陷原因、反馈改进措施、改善生产流程。

　　以上面提到的“有N道生产工序的流程制造企业”的在制品检验为例，可以分析以上三种不同层次的集成模式：首先建立一个在制品质量检验表，以采集各道工序的质量数据，如果在第M(M)假设发现导致第M道工序产品质量问题的原因是某零件的尺寸不匹配，则需要分析导致零件尺寸问题的原因：人工操作的误差、机床的刀具磨损、零件材料自身在加工过程中的变形等，最后将这些原因汇总生成原因参照表，并统计出这些原因各自的原因级别。

　　在数据集成层次要注意筛选出与质量问题紧密联系的数据，对于那些效益提升空间较小的因素，可在以后的改进中加以考虑。

　　如果是方法集成层次，则6σ集成分析模式会自动根据系统设置的算法，统计出导致质量问题的原因级别。

　　到功能集成层次上，6σ集成分析模式会自动收集与工序质量问题相关的原因，并进行后续处理，当然这些数据是在ERP中实际产生的，系统只需提供一些“关键点开关”供管理人员作判断使用。

　　2.对应不同集成层次的接口设计

　　在数据集成层次上，六西格玛工具通过对ERP质量子系统中的数据进行直接采集、筛选、分析和反馈，因此其接口通常设计为数据同步模式，即对ERP质量子系统中的数据进行批量、实时的处理——ERP质量子系统根据业务规则，从ERP的后台数据库中筛选并读取相应数据表，然后通过ERP系统自身的EAI(企业应用集成)接口的导出功能，形成一个临时数据库，以便6σ应用工具对其进行访问和分析处理，找出“关键的少数”原因及其解决方法，反馈到ERP系统中去。

　　方法集成层次上，将6σ工具中的算法直接集成到ERP质量子系统中，从而可以直接进行数据分析并提供问题的解决方案。在最高层次的集成——功能集成的层次上，对接口的处理应该采取一种流程交互的方法，即将6σ方法及其工具整体作为一个与ERP质量子系统并行的子系统，这样，当ERP质量子系统开展业务工作时，6σ方法也会自动采得相应数据，并利用其自己的规则进行数据筛选，从而发现问题并提供解决方案，最终将改进后的方案或规则反馈到ERP质量子系统业务规则中。

　　四、总结

　　通过分析六西格玛与ERP质量子系统集成的基础、相应的数据流、集成层次和集成接口，为企业改善ERP质量子系统的绩效提供有效分析和处理工具。