2026 International Lean Six Sigma Conference 已于 9 月 8–10 日在斯洛伐克 Bratislava 圆满举行。作为优思学院的国际合作伙伴，International Lean Six Sigma Institute（ILSSI）再次汇聚全球精益及六西格玛、质量管理与 Operational Excellence 专业人士。本届大会最值得关注的，并不只是新的 AI 工具，而是一个更根本的问题：当 AI、自动化、数字化转型与工作文化快速变化时，精益及六西格玛应该如何继续演化？
一、2026 ILSSI 全球大会：讨论精益及六西格玛的下一阶段
本届 International Lean Six Sigma Conference 在 Comenius University in Bratislava（布拉迪斯拉发夸美纽斯大学）Faculty of Management 举行，为期三天。大会包括国际主题演讲、专题讨论、实践工作坊、专业交流活动，并在第三天安排 Volkswagen Slovakia Bratislava 工厂参访。
ILSSI 将大会放在一个非常明确的背景之下：
Lean Six Sigma in a world of Changing Technologies and Culture
也就是，当技术和组织文化不断改变时，精益及六西格玛应该怎样改变。
这并不是一个抽象的未来议题。AI 已经进入数据分析、质量检测、知识管理和流程自动化；企业同时面对 Digital Transformation、Industry 4.0、新一代员工文化以及越来越复杂的信息系统。ILSSI 2026 的议程因此大量涉及 AI、Quality 4.0、数字化、Blockchain、Operational Excellence 以及新型人才能力建设。
但有意思的是，大会并没有因此把传统精益及六西格玛放到一边。恰恰相反，精益、Six Sigma、Systems Thinking，以及对流程和变异的理解，仍然被视为 Operational Excellence 的重要基础。
这也给出了一个值得质量从业人员思考的答案：技术正在改变，改善的基本逻辑并没有消失。
二、Quality 4.0：不是用 AI 取代质量管理
本届大会一个很鲜明的主轴，是 Quality 4.0。
Northumbria University 的 Professor Jiju Antony 以 Demystifying Quality 4.0 为主题发表演讲，将 Quality 4.0 放回质量管理本身来讨论，而不是简单把它理解成「质量部门开始使用 AI」。
这一区别非常重要。
假设一家制造企业过去每天只能收集几百个关键质量数据点，引入 IoT、机器视觉和自动化设备之后，现在每天可以得到数十万甚至数百万笔数据。
数据增加了，企业就一定更懂质量了吗？
未必。
企业仍然需要知道：
哪些指标才是真正的 CTQ？
测量系统本身是否可靠？
观察到的变化属于 Common Cause Variation，还是 Special Cause Variation？
两个变量同时变化，究竟存在因果关系，还是只有相关性？
模型发现了异常以后，应该采取什么行动？
这些问题并不会因为 AI 出现而自动消失。相反，当数据量大幅增加以后，错误分析也可能以更快速度发生。
所以 Quality 4.0 更合理的理解，不是「AI + Quality」这么简单，而是数字技术与成熟质量管理方法的结合。
传统的 SPC、过程能力、统计分析、DOE 等方法依然重要，只是应用环境正在变化。
三、AI 会改变六西格玛工具，却不会代替改善思维
过去学习 Six Sigma，很多人的注意力容易集中在工具层面：
怎样计算 Cpk？
怎样进行假设检验？
怎样做 Regression？
怎样分析 DOE？
AI 普及以后，一部分计算和分析工作的门槛确实会下降。过去需要使用统计软件完成的部分工作，未来可能通过自然语言就能得到初步结果。
问题也随之发生变化。
当 AI 能够回答问题时，人是否知道应该问什么问题？
模型给出一组统计结果之后，你是否知道哪些结果值得相信？
AI 从几十万个变量中找出关联以后，你是否能够判断背后的业务机制？
系统指出某项参数可能影响缺陷率以后，你是否知道应该怎样通过实验验证？
这正是 六西格玛 在 AI 时代可能变得更有价值的地方。
DMAIC 的核心从来不只是软件操作。Define 要求团队把模糊的业务问题转化为可以改善的问题；Measure 要确认数据与测量是否可信；Analyze 要从现象走向原因；Improve 要验证解决方案；Control 则要让改善后的表现能够维持。
AI 可以参与每一个阶段，但「应该改善什么」「证据是否充分」「改变是否真正产生效果」，仍然需要严谨的问题解决逻辑。
因此，未来精益及六西格玛人才的竞争力，很可能逐渐从「我会不会操作某个统计工具」，转向「我能否定义正确的问题、判断数据、理解系统，并带领组织完成改善」。
四、从 Just in Case Learning 到 Just in Time Capability Building
Rod Morgan 在大会提出了一个很有 Lean 味道的问题：
What if learning were a flow of value creation?
如果把「学习」本身看成一条创造价值的流程，会发生什么？
传统企业培训经常采用 Just in Case 的逻辑：先让大量员工学习很多知识，希望未来某一天可能用得到。
问题是，完成课程并不等于形成能力。
员工可能考试合格，却没有真正处理过一个跨部门问题；知道鱼骨图的定义，却不会把一个复杂问题逐层拆开；学过统计方法，但真正遇到生产异常时仍然不知道应该收集什么数据。
如果用精益的角度重新看培训，能力建设更接近 Just in Time：
业务遇到真实问题 → 识别解决问题所需要的能力 → 学习方法 → 在实际项目中应用 → 改变行为 → 产生流程结果。
这样一来，「完成多少小时培训」就不再是最终成果。
真正应该观察的是：学习有没有转化成能力，能力有没有改变行为，行为有没有带来可以观察甚至量化的改善。
这对于企业 L&D 部门、Operational Excellence 团队以及精益及六西格玛教育机构都有现实意义。
五、精益正从生产现场进一步走进数字化的信息流
提到 Lean，很多人脑海中的第一幅画面仍然是制造现场：库存、搬运、等待、生产节拍、换线以及在制品。
但现代企业有一种越来越昂贵的浪费，并不一定发生在物料流。
它发生在信息流。
举个很常见的场景。
财务部门有一个销售数字，运营部门有另一个版本；CRM、ERP 与 Excel 中的数据定义又不完全相同。开会之前，三个人先花两个小时确认「哪个数字才是对的」。
或者，一个审批流程表面上已经数字化，实际上员工仍然需要从系统 A 下载资料，复制到 Excel，再重新输入系统 B，然后通过 Email 通知下一位同事。
软件增加了，流程却未必更 Lean。
本届大会 Alexandra Niculae 关于 Trust-by-Design in Lean Systems 的议题，正触及这一类现代企业问题：怎样建立可信、准确和及时的信息环境，减少 reconciliation、重复验证、重复输入以及系统之间交接造成的浪费，并进一步讨论 Blockchain 等技术可能发挥的作用。
换个角度看，数字化转型并不会自动消灭 Waste。
一个糟糕流程被自动化以后，有时只是变成一个跑得更快的糟糕流程。
因此，未来 Lean 的应用范围很可能继续深入 IT、数据治理、企业系统设计、数字工作流以及跨部门信息流。
六、12 个 Workshops：精益及六西格玛教育也在改变
大会第二天的设计尤其能反映这种变化。
当天除了 OpEx Women Leaders Panel，还安排了多个并行 Workshops，让参与者从「听别人讲改善」进入实际参与。其中 Paul Allen 主持了 DOE for 21st Century Engineers 工作坊，大会也安排了 AI、Blockchain、Digital Lean Management 等不同方向的实践议题。
这种教学方式其实很符合精益及六西格玛本身的精神。
例如学习 DOE，真正困难的部分通常不是背下几个术语，而是面对一个真实问题时，知道怎样选择 Factors、Levels 和 Response，怎样安排实验，以及怎样解释 Interaction。
同样，控制图不是看完定义就会用，Root Cause Analysis 也不是画完鱼骨图就结束。
专业能力往往是在「做」的过程中形成的。
因此，游戏化学习、模拟活动、Workshop、案例分析以及真实改善项目，会越来越重要。它们让学习者面对决策，而不是只面对知识点。
七、为什么聪明的人知道要改善，却仍然不愿改变？
Paul Allen 在大会相关讨论中提出的另一个问题也很有意思：
Why won’t intelligent people change?
这句话触及很多 Six Sigma 项目最现实的失败原因。
一个改善方案在统计上正确，不代表组织就会采用。
工程师可能证明新参数能够降低缺陷率，但操作人员担心增加工作负担；流程负责人认同新 SOP，却担心影响部门 KPI；管理层知道某个审批步骤没有价值，却没有人愿意承担取消它的风险。
于是，一个在 Analyze 和 Improve 阶段表现很漂亮的项目，到了真正实施的时候停住了。
问题已经不是统计学。
而是 Leadership、Culture、Stakeholder Management 和 Change Management。
这也解释了为什么成熟的 DMAIC 项目不能只靠技术工具推进。改善人员必须理解组织中的利益关系、沟通方式、心理阻力以及流程负责人真正关心的结果。
AI 可以帮助分析数据，却很难仅凭一张分析报告让几十个人改变已经维持十年的工作方式。
八、第三天走进 Volkswagen：精益最终还是要回到 Gemba
ILSSI 2026 第三天安排参会者前往 Volkswagen Slovakia Bratislava 工厂参访。
在一个大量讨论 AI、Quality 4.0、Blockchain 和 Digital Transformation 的国际会议上，把最后一天放到真实工厂，其实很有象征意义。
因为 Lean 有一个非常朴素的原则：
Go and See。
流程图画得再漂亮，也不能完全代替现场。
到了 Gemba，才能真正看到物料怎样移动，人员怎样操作，标准作业怎样执行，设备与人员怎样配合，异常出现以后怎样响应，以及信息怎样从一个工序传递到另一个工序。
尤其进入 Industry 4.0 环境之后，制造现场已经不再是「Lean」和「Technology」两个独立世界。
自动化设备、数字系统、质量控制、人员技能、生产节拍、物流和异常管理本来就在同一个系统中运行。
因此，真正的问题并不是企业应该选择 Lean 还是数字化，而是怎样利用技术创造更稳定、更快速、更有价值的流程。
九、来自 26 个国家：ILSSI 国际专业网络继续扩大
本届大会另一个值得优思学院关注的地方，是其国际化程度。
ILSSI 公布的信息显示，本次 Bratislava 大会汇聚来自 26 个国家的参与者，覆盖欧洲、亚洲、中东、非洲以及美洲多个地区。
当来自制造、服务、咨询、教育、质量和 Operational Excellence 等不同背景的专业人士讨论同一个改善问题时，精益及六西格玛的价值也会变得更加清晰。
因为不同国家使用的软件可以不同，产业结构可以不同，企业文化也可能完全不同，但许多管理问题其实高度相似：
流程存在变异；
部门之间存在交接损失；
数据不一定可靠；
局部最优不等于系统最优；
改善需要人的参与；
没有 Control 的改善容易反弹。
这也是国际精益及六西格玛社群存在的意义——不是寻找一个适用于所有企业的标准答案，而是通过跨行业、跨地区经验，让改善方法不断接受真实世界的检验。
十、从 Green Belt、Black Belt 到 Master Black Belt
大会期间还有一个与 Six Sigma 专业发展有关的亮点。
2026 年 9 月 9 日，ILSSI 对 《Becoming a Certified Six Sigma Master Black Belt: The Premier Study Guide》 进行了表彰。该书作者包括 Husain Al-Omani、Hemant Urdhwareshe 和 Thomas West，由 Taylor & Francis / Routledge 出版。
ILSSI Chairman John Dennis 宣布相关奖项，并由资深质量专家 David Hutchins 颁发。
这件事值得留意，是因为它反映精益及六西格玛专业发展并没有停留在 Green Belt 或 Black Belt。
Green Belt 通常开始承担改善项目和数据分析任务；Black Belt 进一步处理更复杂的跨部门问题；到了 Master Black Belt 层级，关注点往往还包括方法论深度、复杂分析、项目指导、人才培养以及组织级改善能力建设。
也就是说，精益及六西格玛的发展路径正在同时向两个方向延伸：一边连接 AI、数字化与 Quality 4.0，另一边继续深化专业人员解决复杂问题和建立组织改善能力的水平。
十一、ILSSI 2026 给质量从业人员最重要的启示是什么？
如果把这次 Bratislava 大会的信息压缩成一个判断，可以这样理解：
精益及六西格玛没有因为 AI 出现而失去意义；AI 反而让「正确理解问题」变得更加重要。
AI 可以更快处理数据，但不能保证企业一开始定义的就是正确问题。
自动化可以减少人工操作，但也可能把没有价值的步骤自动化。
Digital Transformation 可以连接系统，但系统连接起来并不代表流程已经创造客户价值。
Quality 4.0 可以产生前所未有的数据量，但如果组织不懂测量、不懂变异、不懂统计推断和因果关系，更多的数据也可能只是更多噪音。
而组织文化同样不能忽略。再优秀的模型、再漂亮的分析，如果不能转化成人的行动，也很难形成持续改善。
所以，从 ILSSI 2026 所呈现的议题来看，未来几年精益及六西格玛的知识体系正在形成一个更广阔的组合：
Lean + Six Sigma + Systems Thinking + Digital + AI + Leadership + Culture + Capability Building
这并不意味着每一名 Green Belt 或 Black Belt 都必须成为 AI 工程师。
真正需要改变的，是我们对「改善专家」这个角色的理解。
未来优秀的改善人员既需要懂流程和数据，也要能够与数字技术协作；既要懂统计工具，也要理解组织系统；既能找出 Root Cause，也能够推动真正的 Change。
十二、优思学院与 ILSSI：把国际精益及六西格玛实践带进学习体系
作为 ILSSI 的合作伙伴，优思学院长期关注国际精益及六西格玛、质量管理及 Operational Excellence 方法的发展，也持续将 DMAIC、SPC、MSA、DOE、过程能力、假设检验等核心方法融入专业课程体系。
ILSSI 2026 大会带来的一个重要提醒是：学习精益及六西格玛，不能只为了记住一套考试知识。
工具当然重要，统计基础也不能跳过。但真正值得建立的，是面对一个陌生业务问题时，能够定义问题、理解流程、验证数据、分析变异、寻找原因、设计改善，并让改善持续下去的能力。
对于希望系统建立这套基础的专业人士，可以进一步了解优思学院的六西格玛绿带课程；希望进一步处理复杂分析和跨部门改善问题的人，则可以继续向 CSSBB 及更高层级发展。
2026 International Lean Six Sigma Conference 已经圆满结束，但大会留下的问题不会随会议结束而消失。
当 AI 越来越会「计算」，人的价值会不会下降？
从精益及六西格玛的角度看，答案或许恰好相反。
当工具越来越强大，能够提出正确问题、理解真实流程、辨别可靠证据，并带领组织完成改变的人，反而会变得更加重要。
这可能正是 AI 时代精益及六西格玛的下一步。
