精益六西格玛工具速查手册

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*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*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