四年车间生涯，我的转折点竟是一次外来的六西格玛咨询

​ 一名PCB工程师的复盘：公司请来的六西格玛顾问，如何让我开了窍。

头四年，我在PCB厂的日子是这样的：早上换好工服，先去电镀线看参数漂没漂，再去蚀刻线查收膜好不好。生产线像个不太听话的老伙计，时不时给你闹点脾气。今天沉铜缸有点小状况，明天外层线路有点小瑕疵。问题出在哪儿？老师傅拍拍设备，说“年纪大了，精度不行了”；生产班长看看操作工，觉得是手法不仔细。

我呢？哪里亮了红灯就去哪里。说是在解决问题，其实更像是在应付一个接一个的状况。时间一长，心里头有点空落落的——经手的产品不少，可真正算得上“搞定”的问题，好像没几个。

转变，是从公司总部决定请一个六西格玛咨询团队进来开始的。消息传下来，我们车间里议论纷纷。多数人不以为然：“又是来一套花架子，写写报告，最后活还不是我们干？”

但顾问团队进厂后，做的第一件事就让大伙儿有点意外。他们没直接去会议室，而是跟着我们下了车间，围着沉铜线一站就是半天。带队的王老师问我：“我看报表，背光不良率一直在百分之五到八之间晃悠，你们觉得根子在哪？”

我照旧把听到的那些原因说了一遍。王老师没反驳，只是问：“有数据吗？是哪一批药水、哪一段设备参数、对应哪一班操作人员，能对得上吗？”

我一下子被问住了。我们平时记录数据，更像是在完成作业，从没想过把它们串起来，去挖背后的联系。

“我们来，不是替你们干活，是帮你们装上一副‘数据眼镜’，让你们自己能看得更清楚。”​ 王老师的这句话，我到现在都记得。

接下来几个月，我们组成了项目小组。顾问带着我们，不是靠猜，而是一步一步地“扒”数据。我们破天荒地给每一筐经过沉铜工序的板子都做了身份标记，追踪它们在全流程的表现。用他们教的因果矩阵一分析，结果让人吃惊：问题的关键，并不在我们整天盯着的核心药水浓度上，反而是在看起来不起眼的前处理微蚀环节——它的波动性被大大低估了。

后来，我们又用实验设计（DOE）​ 的方法，像做科学实验一样，去测试微蚀工艺的几个关键参数怎么搭配效果最好。当我亲手做出的数据图表显示，最佳参数组合能将不良率稳稳压到百分之二以下时，那种感觉，和以前凭经验调机完全不一样。心里特别有底。

项目成功后，我在公司的季度评审会上做了汇报。看着台下厂长和各位主管点头的样子，我第一次觉得，我讲的东西，是真真切切能改变这个车间的。我不再只是一个处理日常问题的工程师了。

回头想想，那次的咨询项目，给我最大的东西，不是学会了几个工具的名字，而是一种底气。一种遇到复杂情况时，知道怎么把它拆解清楚、怎么用数据找到方向、怎么让周围人都信服的底气。这东西，比任何经验都管用。

如果你也在车间里，感觉每天忙忙碌碌却很难有真正的突破，或许可以想想，怎么才能给自己，也给公司，争取一次这样“开窍”的机会。