咨询台通过6Sigma提升服务和节约金钱

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企业希望通过咨询台为用户提供专业的问题解决服务。当用户遇到意想不到的问题时，咨询台服务人员可以帮助用户缓解问题，并提供系统的方法使用户脱离混乱。因此客户投诉上升及资金和周期时间损失的迹象岀现时，由Schlumberger提供的咨询台服务面临着自己的危机，作为回应，在典型的咨询台方式上，Schlumberger采用了先进的方法论及工具改善其流程的质量。

Schlumberger是一家跨国油田服务供应商，总部设在德州休斯顿。通过外包合同，我们为一家拥有2,000,000用户的有线通讯和集成电话服务的跨国电信公司提供咨询台服务。这也就意味着咨询台在厄瓜多尔拥有2,000,000的潜在客户。当我们的电信客户决定通过使用6sigma(一种因通用电气而广受欢迎的方法)提高其业务流程时，Schlumberger参与了项目的实施，并通过管理项目以解决咨询台的危机。

现在，Schlumberger对于生产制造过程中的6sigma应用已经积累了丰富的经验，并且我们的6sigma成就已经发展浓缩成Lean 6sigma，我们称之为速度和改善的统一体。但在当时，对于我们的电信客户，这个项目是我们第一次在咨询台环境下实施6sigma定义-测量-分析-改善-控制（DMAIC）的成果。

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Define定义


我们定义了一个30人的团队－全体咨询台工作人员－参与流程改善。作为咨询台的经理和质量MBA，我是项目负责人，并且一名专职的6sigma黑带及一名绿带将为方法论的运用提供专家意见。


为了定义质量目标和项目范围，我们收集了咨询台客户需求及他们遇到问题的相关信息。客户调查的结果识别出了关键的机会和流程差距。我们知道需要一个可测量的且具有挑战性的目标，因此基于真实情况我们设定了2个目标：


1. 当前提交给咨询台的事件的平均解决时间是9.75小时，我们设定的目标是将平均解决时间减少50%。


2. 提交给咨询台的事件每月达到平均30,000件。减少提交到咨询台的事件数量，将使我们可以处理那些因为缺少时间而未解决的事情；并减少放弃电话（未接电话）的数量。我们设定的目标是识别可预防事件使客户不必在第一现场联系咨询台，我们设定的理想目标是15,000件。


为识别“非质量”成本（与不良质量服务相关的成本）并量化6sigma项目的目标，我们不得不找出“隐藏工厂”或者过程控制不足的源头。我们也量化了总成本并估算了可计算的非质量成本。基于平均的咨询台解决情况，我们计算岀每个小时的成本及每个员工的成本，并预测达到项目目标将给咨询台带来60%的成本节约。
最后，我们描述了现有的咨询台流程，识别出我们当前过程的所有输入和输出，并作为改善的一部分，使我们的流程更流线型和系统化。

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Measure测量


使用柏拉图、因果图及能力分析，我们采取以下步骤得到对服务的测量：

1.从咨询台请求系统工具获得数据，并将每个月产生的所有申请事件分类。
2.将数据输入Minitab，一种提供数据分析和图形生成的统计软件程序，对申请功能和解决时间绘制柏拉图。
3.进行柏拉图分析以了解到问题的根源在于终端用户使用的软件申请。
4.通过统计过程控制(SPC)测量和监控我们的流程，使用样本均值（x-bar）图和极差（R）图，如图1所示，以探测流程何时“失控”。
5.评估我们的“流程能力”，我们流程的能力表现处于规定界限内，并确定当前流程能力为1.5Sigma。


图1 咨询台问题解决时间样本均值图和极差图
注意：这个流程图不是来自测量阶段，但是可以显示从项目开始到结束的流程数据。

超出上限控制界限(UCL和LCL，分别地)的变异原因必须消除以使流程回到统计控制中。

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Analyze分析
在分析阶段，我们使用质量功能展开(QFD)，一种将客户需求转换成开发和生产的技术需求的方法。根据满意度调查和持续会谈，我们确定了客户需求及关键服务要素。
图2 QFD矩阵

如图2的QFD矩阵，揭示了客户一直在寻求：
解决方案
及时的解决
反馈
友好的关心


这些客户需求可以转换成以下的流程规格：
流程模型
技术知识
解决经验
员工自信度
呼入请求的分配
工具

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通过进行内部分析，我们识别出影响到流程和输出的性能表现要素，并绘制岀鱼骨图，见图3。


图3 服务台流程鱼骨图

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我们下一步就基于测量阶段得到的数据分析不同的假设。例如，记录显示技术员在呼叫中心咨询台的解决事件的平均时间看来低于在客户现场工作所需的平均时间。我们围绕这个问题进行一个假设检验，咨询台员工在非客户现场工作与在客户主办公现场工作之间是否存在差异？原假设(Ho)是没有显著性差异的，而备选假设(Ha)则是有显著性差异。


图4显示了双样本T检验结果，该检验用于评估两组数据的均值——在我们这个案例中，评估的是呼叫中心和咨询台——在统计上是彼此不同的。我们发现，让咨询台的员工在呼叫中心工作没有益处。
图4 双样本t检验



我们看到这些结果后立刻将咨询台搬到客户主办公区域，以验证该假设。作为质量功能展开分析、因果分析、假设检验的结果，我们找到了影响我们流程质量的关键变量：
培训（允许技术员获取知识和经验）
远程控制（远程解决问题）
软件能力
团队管理

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Improve改善

为了确定过程改善，我们运用实验设计(DOE)，这是一种通过一系列实验来判定相对重要的关键变量，并帮助选择最佳操作值的方法。我们限定了初始变量的个数，以防止实验的时间、资源投入和成本过多。一系列实验后，我们可以知道那些变量对流程的影响。
实验操作：

执行补丁安装（为减少问题事件的数量，IT部门可以为客户开发软件补丁）
改进软件分类（ 每次当新用户打入电话请求服务时，技术员可对每一个服务请求进行准确分类）
改进培训vs增加员工
更新操作系统
执行新的处理模型

最有意义的试验是针对培训vs增加咨询台员工的效果的检验。结果证明，培训和技术员数量的增加将使平均解决时间减少到16分钟。然而，由于增加员工的数量比改进培训贵得多，我们决定对服务台员工和终端用户实施一个培训课程。


另一个成功的试验是安装补丁以提升软件应用效果。该补丁有效地执行了过去技术员接到用户电话时，手工操作完成的内部系统操作，既减少了咨询台电话得数量，同时也减少了未接电话的比例。


基于DOE结果而采取的其他行动包括：


执行咨询台远程控制工具
根据呼入电话的数量调整工作时间表
对呼入请求进行分类和增加分类（一旦一个呼入请求没有在第一、二级支持层面解决，它必须在24小时内预先进入第三级支持层）
对咨询台客户的操作系统进行升级

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调整后的新流程方式见图5
                                    
                                        图5 新咨询台流程模型

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Control控制


在项目的最后阶段，我们跟踪我们所实施的变化并建立对流程的反馈。这是确保流程的连续性的关键。


我们的控制任务包括：


在24小时内对所有的呼入申请保持控制
升级个人计算机
每周对关键绩效指标进行修订
每月汇报应用中发生最多的错误
每月培训
继续分析隐藏工厂


如图6所示，作为项目成果为公司带来的利益包括：


                                          图6咨询台项目成果



咨询台事件减少了32%
将我们达到目标15,000件咨询台事件的能力，由1.5Sigma提高到4sigma。

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将我们达到目标15,000件咨询台事件的能力，由1.5Sigma提高到4sigma。(参见图7)
                                       
                                       图7六西格玛实施后咨询台流程能力



将平均解决时间从9.75 小时减少到 1小时，改进了89.5%
将未接电话比率从44% 减少到26%
减少咨询台运作成本69%