在现代企业管理中，提升生产效率、降低成本和提高产品质量一直是企业追求的目标。为了达到这些目标，很多公司开始采用不同的管理方法和工具，其中最著名的就是六西格玛（Six Sigma）。六西格玛并不是一个新的概念，它实际上是基于五大质量管理工具中的“六S”——Sort、Set in Order、Shine、Standardize和Sustain——而形成的一个完整的改进系统。

六西格玛：一个全面的改进系统

六西格玛是一个来自美国的一种数据驱动的质量管理方法，它通过将所有过程都标准化并持续监控来确保高水平的客户满意度。这个方法主要由戴明（W. Edwards Deming）和科尔特兰·杰克逊（Corky Jackson）等人发展起来，并且在20世纪80年代至90年代被广泛应用于制造业中。

传统质量控制：缺乏全面性

传统的质量控制往往侧重于检测出问题后再进行纠正，而忽视了如何预防问题发生。在这种情况下，员工通常会专注于处理即时的问题，而不去寻找根本原因，这导致了大量时间浪费以及长期解决方案未能实施的问题。

五大质量管理工具中的“六S”

在这五个步骤中，“Sort”意味着清理工作环境，将不必要或无用物品移除；“Set in Order”指的是组织好所需物品，使之易于找到并使用；“Shine”则要求保持工作场所整洁，以便更容易地执行日常维护任务；"Standardize"涉及到建立规章制度以确保一致性；最后，“Sustain”的目的是保持改进效果，不断地实践新习惯。

六s法则与传统质控对比

结构化思维方式

传统质控更多依赖经验判断，对问题分析没有结构化的手段。而6s法则提供了一套严谨且可复制的手段来识别并解决问题。这使得6s能够跨越不同的人群和不同的事业领域，因为它建立在事实数据上，而非个人偏好或直觉上的猜测。

预防性措施

随着时间推移，人们逐渐认识到仅仅修复现有的错误是不够的，更重要的是要预防错误发生。因此，六斯法则强调从源头上解决问题，比如通过培训员工识别潜在风险，从而减少未来出现的问题概率。而传统质控更倾向于快速响应突发事件，却很少关注如何避免它们发生。

全面性的考虑

当我们谈论5S，我们经常提到其对于整个工作流程乃至整个企业文化具有深远影响。例如，在实施5S的时候，一家公司可能会发现原本认为无关紧要的小细节，如存放材料的地方是否合理，也许对生产效率产生了重大影响。此外，由于5S旨在改变人们对工作环境及其操作方式的看法，因此它可以触及到组织层面的变革，与单纯针对产品性能或者过程性能的大量测试相比，其作用范围更为广泛。

数据驱动决策

另一个关键区别是6s法则强调数据分析作为决策基础，而传统质控可能更多依赖主观感觉。在某些情况下，即使结果表明某项措施有效，但如果没有坚持科学研究以支持这一点，那么这些变化也很难得到持续实现。这就像是在暗夜里试图迷路，只能凭借直觉前行，而不能利用星辰定位正确方向一样不可靠，而且容易走回头路重新犯错。

总之，虽然两者都旨在提高生产力和服务水平，但是由于其核心原理差异，six sigma显然更加注重预防性维护、结构化思维，以及全面的文化转变，同时还把数据分析作为行动指导者的角色，这些都是过去一些基本类型的心灵治疗计划无法提供给我们的东西。