本书汇集了精益生产和六西格玛管理的基本概念和常用工具，所述内容简明扼要、丰富翔实，论述充分，结构合理完整，代表了近年来新的生产管理模式，具有先进性和实用性。本书内容包括使用DMAIC改进速度、质量和成本，如何激发创意性提案，价值流和流程图绘制工具，顾客的声音，数据收集，描述性统计量和数据呈现，变异分析，识别和验证导致变异的原因，缩短提前期和降低非增值成本，复杂度价值流图及复杂度分析，选择并测试解决方案。

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生产管理

六西格玛工具分门别类，案头指南随查随用
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王其荣 译：暂无简介

第1章　使用DMAIC改进速度、质量和成本 ∥ 1
1.1　定义 ∥ 5
1.2　测量 ∥ 11
1.3　分析 ∥ 17
1.4　改进 ∥ 20
1.5　控制 ∥ 24
1.6　Kaizen DMAIC ∥ 28
1.7　项目选择 ∥ 37
第2章　如何激发创意性提案 ∥ 39
2.1　头脑风暴法 ∥ 40
2.2　亲和图法 ∥ 43
2.3　多轮投票法 ∥ 46
第3章　价值流和流程图绘制工具 ∥ 48
3.1　绘制流程图 ∥ 50
3.2　观察流程 ∥ 53
3.3　SIPOC图 ∥ 56
3.4　绘制流程图的步骤 ∥ 58
3.5　物理移动路线图/意大利面条图 ∥ 61
3.6　泳道图 ∥ 63
3.7　（基本）价值流图 ∥ 66
3.8　流程图和价值流图符号 ∥ 72
3.9　增值和非增值分析 ∥ 73
3.10　时间价值图 ∥ 76
3.11　增值时间图（任务时间和节拍时间图） ∥ 78
第4章　顾客的声音 ∥ 81
4.1　顾客细分 ∥ 83
4.2　顾客数据的来源 ∥ 85
4.3　收集顾客的声音：访谈 ∥ 86
4.4　收集顾客的声音：使用点现场观察 ∥ 88
4.5　收集顾客的声音：焦点小组 ∥ 89
4.6　收集顾客的声音：问卷调查 ∥ 91
4.7　卡诺分析 ∥ 93
4.8　识别关键质量特性需求 ∥ 99
第5章　数据收集 ∥ 101
5.1　数据类型 ∥ 102
5.2　输入和输出变量 ∥ 104
5.3　数据收集计划 ∥ 106
5.4　测量指标选择矩阵 ∥ 108
5.5　分层因子 ∥ 110
5.6　操作性定义 ∥ 112
5.7　谨慎使用现有数据 ∥ 113
5.8　制作检查表 ∥ 114
5.9　基本检查表 ∥ 116
5.10　频数检查表 ∥ 117
5.11　流程跟单检查表 ∥ 118
5.12　位置检查表 ∥ 119
5.13　抽样技术基础 ∥ 119
5.14　选择抽样技术的考虑因素 ∥ 122
5.15　稳定过程（和总体）的抽样 ∥ 124
5.16　确定最小样本容量的公式（总体或稳定过程） ∥ 125
5.17　测量系统分析和量具两性分析概述 ∥ 128
5.18　量具两性分析：收集数据 ∥ 130
5.19　解读量具两性分析结果 ∥ 132
5.20　测量系统分析：评估偏倚 ∥ 141
5.21　测量系统分析：评估稳定性 ∥ 143
5.22　测量系统分析：评估分辨力 ∥ 144
5.23　属性值数据/离散型数据的测量系统分析 ∥ 145
第6章　描述性统计量和数据呈现 ∥ 152
6.1　统计学术语 ∥ 153
6.2　集中趋势的量度（均值、中位数、众数） ∥ 155
6.3　离散程度的量度（极差、方差、标准差） ∥ 157
6.4　箱线图 ∥ 161
6.5　频率图（直方图） ∥ 162
6.6　正态分布 ∥ 166
6.7　非正态分布和中心极限定理 ∥ 167
第7章　变异分析 ∥ 170
7.1　变异的概念 ∥ 171
7.2　时间序列图（游程图） ∥ 173
7.3　游程表 ∥ 176
7.4　控制图基础 ∥ 177
7.5　控制图的选择 ∥ 178
7.6　连续型数据控制图 ∥ 179
7.7　连续型数据子组容量的确定 ∥ 182
7.8　连续型数据的控制限计算公式 ∥ 184
7.9　连续型数据控制图控制限计算公式中的系数 ∥ 184
7.10　创建I-mR控制图 ∥ 185
7.11　创建X-R控制图或X-s控制图 ∥ 186
7.12　属性值数据控制图 ∥ 187
7.13　创建p图、np图、c图、u图 ∥ 190
7.14　属性值数据控制图控制限的计算公式 ∥ 190
7.15　解读控制图需要满足的前提假设 ∥ 191
7.16　解读控制图（识别特殊变异原因） ∥ 192
7.17　过程能力分析的背景 ∥ 194
7.18　避免短期过程能力与长期过程绩效的混淆 ∥ 197
7.19　计算过程能力 ∥ 198
第8章　识别和验证导致变异的原因 ∥ 202
部分A：识别潜在原因的工具 ∥ 203
8.1　帕累托图（排列图） ∥ 204
8.2　5层为什么（5Y） ∥ 208
8.3　因果图（鱼骨图或石川馨图） ∥ 210
8.4　因果矩阵 ∥ 213
部分B：确认因果关系的工具 ∥ 215
8.5　分层数据图 ∥ 216
8.6　快赢改善 ∥ 218
8.7　散点图 ∥ 221
8.8　假设检验概述 ∥ 224
8.9　置信区间 ∥ 226
8.10　Ⅰ型和Ⅱ型错误、置信度、检出力和p值 ∥ 227
8.11　置信区间和样本容量 ∥ 230
8.12　t检验概述 ∥ 231
8.13　单样本t检验 ∥ 233
8.14　双样本t检验 ∥ 235
8.15　相关性分析概述 ∥ 237
8.16　相关性统计量（相关系数） ∥ 238
8.17　回归分析概述 ∥ 239
8.18　简单线性回归 ∥ 241
8.19　多重回归 ∥ 243
8.20　方差分析 ∥ 249
8.21　单因子方差分析 ∥ 250
8.22　自由度 ∥ 255
8.23　方差分析的假设 ∥ 256
8.24　双因子方差分析 ∥ 257
8.25　卡方检验 ∥ 260
8.26　试验设计中的符号和术语 ∥ 263
8.27　试验设计的计划 ∥ 265
8.28　试验设计：全因子试验与部分实施的因子试验（及符号表示方法） ∥ 270
8.29　解读试验设计的结果 ∥ 274
8.30　假设检验中的残差分析 ∥ 278
第9章　缩短提前期，降低非增值成本 ∥ 281
9.1　基本的精益概念 ∥ 284
9.2　时间效率指标 ∥ 286
9.3　时间陷阱与产能约束 ∥ 288
9.4　识别时间陷阱和产能约束 ∥ 290
9.5　5S概述 ∥ 293
9.6　实施5S ∥ 294
9.7　通用拉动系统 ∥ 303
9.8　拉动补料系统 ∥ 307
9.9　双箱补料系统 ∥ 312
9.10　计算最小的安全批量大小 ∥ 315
9.11　四步快速准备法 ∥ 317
9.12　在服务型流程中运用四步快速准备法 ∥ 323
9.13　全员生产性维护 ∥ 325
9.14　错误的防止和预防（防呆法） ∥ 330
9.15　过程平衡设计的原则 ∥ 332
9.16　工作单元优化 ∥ 333
9.17　可视化过程控制 ∥ 336
第10章　复杂度价值流图及复杂度分析 ∥ 341
10.1　产品/服务族网格 ∥ 343
10.2　复杂度价值流图 ∥ 344
10.3　过程周期效率 ∥ 347
10.4　复杂度公式 ∥ 347
10.5　复杂度矩阵 ∥ 348
10.6　过程周期效率损失值（复杂度矩阵中） ∥ 350
10.7　子结构分析 ∥ 351
10.8　用复杂度矩阵数据进行情境假设分析 ∥ 353
第11章　选择并测试解决方案 ∥ 357
11.1　解决方案创意的来源 ∥ 358
11.2　对标管理 ∥ 359
11.3　选择解决方案 ∥ 360
11.4　制定和使用评估标准 ∥ 361
11.5　方案选择矩阵 ∥ 364
11.6　逐对排序法 ∥ 368
11.7　成本分析法 ∥ 372
11.8　投入/产出矩阵 ∥ 373
11.9　Pugh矩阵 ∥ 374
11.10　其他方案评估技术 ∥ 379
11.11　控制计划的评估矩阵 ∥ 379
11.12　失效模式和影响分析 ∥ 381
11.13　试运行 ∥ 386