六西格玛虽然最初起源于制造行业，绝大部分的改善案例分布于制造过程之中，然而，随着时间的发展和技术的演进，也越来越多地渗透进事务型过程，例如营销，业务，人事，行政等等......
事务类过程和制造过程的改进，从底层逻辑上，虽然都遵从DMAIC或DMADV的模式，但在实际的应用过程中却有着诸多的差异，主要体现在如下几方面：
1、从过程定义的角度：
⭐事务型：并不明确，非常抽象，很多都是看不见摸不着，要绘制出一张大家都认可的过程图，绝非易事；
⭐制造型：比较清晰，和实体关联，团队比较容易就过程本身达成一致。
2、从数据量化的角度：
⭐事务型：所涉及的指标变量Y相对模糊，较难把控和提炼；
⭐制造型：大多数就明明白白地摆在那里，相对清晰。
3、从名词定义的角度：
六西格玛讲究的是用数据事实说话，那么就会涉及到因子变量X的选择分析。
⭐事务型：一般没有现成的变量名，往往需要根据已有的数据信息及对过程本身的理解，来自行提取、整合，创建；而这个过程很难，即没有明确的行为标准，更无精准唯一的答案、某种程度上是一种思维，语言的艺术；
⭐制造型：过程较简单，在文件中，在经验里，一抓一大把现成的潜在因子名X。
4、从分析改进的角度：
如果已经定义好了过程、理清楚了量化指标、明确了名词定义，接下来就是分析了；就工具难度本身来说，是既简单又困难。
⭐事务型：在一般情况下，简单的新旧七大手法足以应对；但在复杂的情境中，使用传统工具将非常吃力，甚至可能需要用到如四分法，语言文本，离散选择、分类分析等，而这些方法，部分已经超越了传统六西格玛工具箱的范畴；
⭐制造型：使用传统的六西格玛工具套路，一般都可得到分析解决。
⭐事务型：往往是隐性的，价值不容易统计和估量，这在某种程度上导致其较难开展推行；
⭐制造型：后者则与实体关联，容易计算，成果也是清晰可见。
当然，还有其它一些细节差异之处，就不一一列举了。但，俗话说得好，百闻不如一见，下一期为大家分享一个具体的事务型改进案例分析，一起期待吧！
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