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如上例，有A01黑，A01白，A01紫三个项目，可以定一个共同的简称“A01”。这样有什么好处呢？可以减少分析的项目，增加被分析的样品数，以提升分析的准确性。从统计学意义上讲，样本数越大，所得到的结果就越准确。

同比原则：这个概念很好理解，简单地说，就是所有的比较要在同样的条件下进行。打个比方，鸡和鸭哪个好？这个问题就很难回答。我们所能比较的，就是在陆地上，是鸡占优势，但在水里，是鸭占优势。可见，任何比较都要有同样的平台。

可是，我们制程所面对的，很大程度上恰恰是类似于鸡和鸭之间的比较。比如新员工与老员工的比较，这条生产线与哪条生产线的比较，这个岗位与那个岗位的比较。这些被比较的对象中，有些或许比较类似，有些则相差十万八千里。这确实让不少管理者伤透了脑筋。特别是一些新管理者，更象是面对一团乱麻，不知从何理起。

这个时候，我们可以用到“同比原则”这个法宝。我们不妨先打个比方。假如你要到美国去旅游，而身上只有人民币，该怎么办？当然是要先换点美元啦！同样，要到日本去，要将人民币兑换成日元。

为什么不同国家的钱可以互换呢？是因为不同的货币有不同的汇率。正因为有了汇率的存在，各国之间才有交流的可能。我们可以将不同的项目想象成不同的国家。而做不同栏目的员工，就想象成要到这些国家旅游的人。这，就是同比原则。

问题是，不同的项目应该以什么样的“汇率”进行互换呢？

首先，我们需要定一个基数。比如100。所有的项目，都拿这个基数去除，所的到的就是系数。任何一个项目，将原始值与这个系数相乘，就相当于转换成了同一个项目。就好比不同国家都以美元作为结算货币一样。

不过，有个问题，如果有些是新项目，基准产能还未定，或是定得还不合理；此外，有些项目是由实习生作业的，还达不到基准的产能。这时应怎么办？

的确，在实际中，是有很多类似的情况。这时如果只是简单的按系数折算，误差就会很大，就没有客观性可言了。很多时候，我们一时无法找到合理的基准。这时候，可以引用这个项目一定时间段的平均产能作为近似的基准。然后将这个项目所有员工的产能去除以这个临时的基准产能，就会得出一个系数。这个系数，我们称之为相对产能。按这个方法，可以得出所有项目的相对产能。我们不但可以按项目分，同一个项目里面，我们还可以按老员工与实际生区分。这样，无论是什么项目，我们都可以和到相对客观的一个值。有了这个值，我们就可以进行不同项目之间员工的横向比较了。

对了，还有一种情况不得不讨论，就是同样的产品，在不同的机器上加工，而机器的型号及参数是不一样的，导致同样的人产能不一样；或是一个产品，需要由不同的工序来完成，而各工序之间产能不一。这种情况下如何进行同比？这个时候，就不得不忍痛割爱，将一个项目按不同的机台及工序进行拆分。

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