磨毛的镜子
持续改进是ISO9000中的一个重要概念，它不仅仅是指产品质量的持续提高，过程的持续改进是重点，因为质量是靠过程控制产生的。孙子云：知己知彼，百战不殆。只有知道过程中存在的不足，才谈得上改进。那么，我们对自己的各个工作程序和过程有多少了解？“当你能够测度你所说的，并将其用数字表达出来，你就对它有了一些了解；但当你不能测度，不能用数字表达它时，你对它的了解就很贫乏、很不令人满意：它可能是知识的开始，但你在思想上还远远没有进入科学的阶段。”不可否认的是，我们的质量管理体系文件中缺少对过程本身的监视和测量的规划，也没有形成一套指标体系用于分析和改进，我们经常听到，或自己也在说这样一些话：“本项工作我已完成了一大半”，“这项工作要我做的话我需要大约1周的时间”，“我们的人手太紧张了，大约还需要增加10个人”……等等诸如此类的充满模糊的描述，使我们经常感觉到，我们已经认识到了问题所在，但又把握不准，就像对着一面磨毛的镜子。或许我们现在应该着手考虑这样一些问题：如何用最少的数量化指标来描述我们的日常工作，并针对这些指标提出改进目标。
如果有一天CEO问我：“软件研发中心现在已经有这么多人了，那么你们部门的劳动生产率有多少？”如果市场部问我：“软件研发中心到底能做什么，这些人能够做多少工程？”如果财务部问我：“你们的投入产出率是多少？”如果人力资源部问我：“你们到底需要多少人？需要什么样的人？”如果质管中心问我：“你们的质量指标有哪些？这些指标的年内目标是多少？落实到各项目中的质量目标是什么？”这些问题我可以做一个比较全面的解答，但如果追加一条要求：“请用数字回答得更确切点！”那么我将很惶恐。说实在的，可能没有人比我更了解软件研发中心了，许多日常工作中存在的问题，我不需要什么数据作依据就可以很快做出判断，并能够快速分析出症结所在，这是一种直觉，是经验积累的结果，但很不幸的是，这种直觉只属于我个人。如果工作中过分依赖于这种个人的“工作能力”，即使是两个能力都很强的人，由于个体差异性的影响，在做同一件事情的时候，会有不同的方法，如果应用到团队管理，就会形成团队“风格”，而这个团队的大脑只在这一个人的头上，他走了，团队就失去了基本的思考能力。另外，通过基于经验的直觉看待事物无论怎么正确都是百分之百的主观臆断，我们只能祈求上天保佑，他的经验是可靠的，他的分析是慎重的，他的决策是正确的，天塌下来他要扛得住，别把我们砸着……
用数字说话
大家都听说过商业智能（BI）吧，让企业在不依赖于某个或某些精英的情况下具有智能，具有思考和判断能力，这是一个多么美好的前景啊，BI之所以能够被人们普遍认同，一个重要原因就是：基于经验和个人能力的管理太主观了，风险太大了，我们要用数字说话，要让企业具备数字神经感知系统！这样说有点大了，实际上任何一件伟大的事业都是从最基本面开始，从小处着手，一点一滴做起来的，量化管理的首要目的就是要在企业内部建立一套数字描述体系，即用数字描绘我们关键层面的关键事物的关键属性。为什么要用数字？因为只要上过小学就会加减乘除，绩效好坏的确定就是最基本的四则运算。为什么只对关键的东西量化？因为28规则告诉我们，我们所做的事情中只有20%对成果产生80%的影响。
事实上，量化管理自打企业管理概念的产生就一同产生了，报表就是量化管理的最基本体现，随着信息技术的发展，越来越多的企业将日常工作中采集到的各种数据保存到数据库中，而对大量历史数据进行统计、分析和挖掘，试图从这些历史数据中发现问题，并找到问题的答案，这就是商业智能（BI）。我们在日常工作中遇到的报表非常少，部门经理例会上也只是由各个部门经理口头说明近期工作情况，我们还没有养成填写报表的习惯，从这一点可以看出，我们在量化管理方面还没有起步，在企业内部还没有建立基于数据流的神经系统。
在很多有多年历史的企业中，报表是管理工作中非常常见的东西，而且这些报表基本形成了一种相对固定的标准，在很长时间内基本没有多大变化。一个充满数字和图表的报告是很漂亮的，但绝不只漂亮这么简单，量化管理的目的是为了发现问题、改进管理，并为目标管理服务，因此不能拘泥于形式，在设计量化体系时应遵循由点到面、积少成多、指标最少化原则，并在实施过程中不断对指标体系和统计方法进行改进和完善。对过程数据的搜集、整理和统计，需要各级管理人员的参与，并付出相当的精力，我们应该达成共识，这样做是值得的和有意义的，我们要把它作为一项正式的任务去认真执行，而不要认为这是负担。
找米下锅
量化管理的指标体系应结合管理目标来制定，比如：人力资源、财务状况、产品质量、市场能力等，但无论有多少指标，其基础数据都是来源于我们的日常工作纪录。ISO质量管理体系的建立，为我们准备了大量的基础数据，通过对这些数据的搜集、整理和分析，可以产生许多有价值的量化指标。为了便于分析，我们在设计日常工作纪录时要尽量考虑把事物的各个关键属性包含进来，并且纪录的内容在统计时是可量化的。然后制定一套定期汇总统计的报表体系，将这些基础数据进行归并和量化，产生指标。下面就以工作单为例，让我们来分析一下，我们从工作单中能够得到些什么。
工作单是传递工作指令的一种介质，通常向下属或其他部门分配正式任务或协调工作时我们都采用它，工作单记录了一项任务从开始到结束的关键过程信息，通过对一段时间内的工作单进行统计分析，我们可以获得以下指标：
1、 员工工作效率。通过对比完成期限和实际交付日期，得出工作完成及时率指标。通过对评价结果和返工次数统计工作质量。
2、 员工工作负荷。通过对一段时期内已完成工作单的消耗工时统计，得出员工的工作负荷指标。
3、 同类任务工作量指标。如果对工作任务进行了分类，可以根据历史纪录中的消耗工时及执行人能力指标（能力指标可以用岗位能级代替），统计出完成同类工作所需的工作量，该指标可以为以后做工作计划提供宝贵的依据。
4、 项目计划执行情况。对于项目工作单，如果填写了WBS标识，则可以考核项目计划的实际执行情况，并作为计划调整的依据。
先种棵数字树
量化管理指标体系的设计应围绕管理目标进行逐层展开，形成一个“数字树”，以软件研发中心为例，至少要考虑这样五个管理目标：人员素质的提高、技术能力的提高、产品质量的提高、过程控制能力的提高、成本的降低。通过分析实现这五个目标的影响因素，可以设计出类似下图的指标体系：
量化管理指标体系–>
|–人力资源–>
个体指标–>
工作效率
工作负荷
技能评价
个人生产能力
团队指标–>
人力资源利用率
人员结构
团队生产能力
|–技术能力–>
技术结构
软件项目构件化率
软件项目构件复用率
软件项目产品化率
|–产品质量–>
错误/缺陷率
产品可靠性
产品可用性
|–过程控制–>
项目关键点按期完成率
项目按规范执行率
项目建档率
|–成本控制–>
|–质量成本–>
产品质量防护成本
产品缺陷修复成本
产品维护成本
|–项目成本–>
产品化成本
分析设计成本
开发成本
实施成本
|–技术支持成本
开始算术吧
尽管量化管理看起来非常复杂，但做起来并不是很困难，建立指标体系的过程就是从各个角度对我们的各项工作重新认识的过程，我们可以从小处做起，一开始指标不用太多，只要有那么三四个，并对其展开了搜集和分析，就说明我们在管理层面上已经进了一步，至于对各项指标的计算，就从加减乘除四则运算开始，让我们重温小学时代，开始做算术题吧。