超實用！國際精益六西格瑪專家著作/美國亞馬遜六西格瑪同品類榜首圖書全新重譯改版

●第1章 使用DMAIC改進速度、質量和成本∥1
1.1 定義∥5
1.2 測量∥11
1.3 分析∥17
1.4 改進∥20
1.5 控制∥24
1.6 KaizenDMAIC∥28
1.7 項目選擇∥37
第2章 如何激發創意性提案∥39
2.1 頭腦風暴法∥40
2.2 親和圖法∥43
2.3 多輪投票法∥46
第3章 價值流和流程圖繪制工具∥48
3.1 繪制流程圖∥50
3.2 觀察流程∥53
3.3 SIPOC圖∥56
3.4 繪制流程圖的步驟∥58
3.5 物理移動路線圖/意大利面條圖∥61
3.6 泳道圖∥63
3.7 （基本）價值流圖∥66
3.8 流程圖和價值流圖符號∥72
3.9 增值和非增值分析∥73
3.10 時間價值圖∥76
3.11 增值時間圖（任務時間和節拍時間圖）∥78
第4章 顧客的聲音∥81
4.1 顧客細分∥83
4.2 顧客數據的來源∥85
4.3 收集顧客的聲音：訪談∥86
4.4 收集顧客的聲音：使用點現場觀察∥88
4.5 收集顧客的聲音：焦點小組∥89
4.6 收集顧客的聲音：問卷調查∥91
4.7 卡諾分析∥93
4.8 識別關鍵質量特性需求∥99
第5章 數據收集∥101
5.1 數據類型∥102
5.2 輸入和輸出變量∥104
5.3 數據收集計劃∥106
5.4 測量指標選擇矩陣∥108
5.5 分層因子∥110
5.6 操作性定義∥112
5.7 謹慎使用現有數據∥113
5.8 制作檢查表∥114
5.9 基本檢查表∥116
5.10 頻數檢查表∥117
5.11 流程跟單檢查表∥118
5.12 位置檢查表∥119
5.13 抽樣技術基礎∥119
5.14 選擇抽樣技術的考慮因素∥122
5.15 穩定過程（和總體）的抽樣∥124
5.16 確定最小樣本容量的公式（總體或穩定過程）∥125
5.17 測量繫統分析和量具兩性分析概述∥128
5.18 量具兩性分析：收集數據∥130
5.19 解讀量具兩性分析結果∥132
5.20 測量繫統分析：評估偏倚∥141
5.21 測量繫統分析：評估穩定性∥143
5.22 測量繫統分析：評估分辨力∥144
5.23 屬性值數據/離散型數據的測量繫統分析∥145
第6章 描述性統計量和數據呈現∥152
6.1 統計學術語∥153
6.2 集中趨勢的量度（均值、中位數、眾數）∥155
6.3 離散程度的量度（極差、方差、標準差）∥157
6.4 箱線圖∥161
6.5 頻率圖（直方圖）∥162
6.6 正態分布∥166
6.7 非正態分布和中心極限定理∥167
第7章 變異分析∥170
7.1 變異的概念∥171
7.2 時間序列圖（遊程圖）∥173
7.3 遊程表∥176
7.4 控制圖基礎∥177
7.5 控制圖的選擇∥178
7.6 連續型數據控制圖∥179
7.7 連續型數據子組容量的確定∥182
7.8 連續型數據的控制限計算公式∥184
7.9 連續型數據控制圖控制限計算公式中的繫數∥184
7.10 創建I-mR控制圖∥185
7.11 創建X-R控制圖或X-s控制圖∥186
7.12 屬性值數據控制圖∥187
7.13 創建p圖、np圖、c圖、u圖∥190
7.14 屬性值數據控制圖控制限的計算公式∥190
7.15 解讀控制圖需要滿足的前提假設∥191
7.16 解讀控制圖（識別特殊變異原因）∥192
7.17 過程能力分析的背景∥194
7.18 避免短期過程能力與長期過程績效的混淆∥197
7.19 計算過程能力∥198
第8章 識別和驗證導致變異的原因∥202
部分A：識別潛在原因的工具∥203
8.1 帕累托圖（排列圖）∥204
8.2 5層為什麼（5Y）∥208
8.3 因果圖（魚骨圖或石川馨圖）∥210
8.4 因果矩陣∥213
部分B：確認因果關繫的工具∥215
8.5 分層數據圖∥216
8.6 快贏改善∥218
8.7 散點圖∥221
8.8 假設檢驗概述∥224
8.9 置信區間∥226
8.10 Ⅰ型和Ⅱ型錯誤、置信度、檢出力和p值∥227
8.11 置信區間和樣本容量∥230
8.12 t檢驗概述∥231
8.13 單樣本t檢驗∥233
8.14 雙樣本t檢驗∥235
8.15 相關性分析概述∥237
8.16 相關性統計量（相關繫數）∥238
8.17 回歸分析概述∥239
8.18 簡單線性回歸∥241
8.19 多重回歸∥243
8.20 方差分析∥249
8.21 單因子方差分析∥250
8.22 自由度∥255
8.23 方差分析的假設∥256
8.24 雙因子方差分析∥257
8.25 卡方檢驗∥260
8.26 試驗設計中的符號和術語∥263
8.27 試驗設計的計劃∥265
8.28 試驗設計：全因子試驗與部分實施的因子試驗（及符號表示方法）∥270
8.29 解讀試驗設計的結果∥274
8.30 假設檢驗中的殘差分析∥278
第9章 縮短提前期，降低非增值成本∥281
9.1 基本的精益概念∥284
9.2 時間效率指標∥286
9.3 時間陷阱與產能約束∥288
9.4 識別時間陷阱和產能約束∥290
9.5 5S概述∥293
9.6 實施5S∥294
9.7 通用拉動繫統∥303
9.8 拉動補料繫統∥307
9.9 雙箱補料繫統∥312
9.10 計算最小的安全批量大小∥315
9.11 四步快速準備法∥317
9.12 在服務型流程中運用四步快速準備法∥323
9.13 全員生產性維護∥325
9.14 錯誤的防止和預防（防獃法）∥330
9.15 過程平衡設計的原則∥332
9.16 優化∥333
9.17 可視化過程控制∥336
第10章 復雜度價值流圖及復雜度分析∥341
10.1 產品/服務族網格∥343
10.2 復雜度價值流圖∥344
10.3 過程周期效率∥347
10.4 復雜度公式∥347
10.5 復雜度矩陣∥348
10.6 過程周期效率損失值（復雜度矩陣中）∥350
10.7 子結構分析∥351
10.8 用復雜度矩陣數據進行情境假設分析∥353
第11章 選擇並測試解決方案∥357
11.1 解決方案創意的來源∥358
11.2 對標管理∥359
11.3 選擇解決方案∥360
11.4 制定和使用評估標準∥361
11.5 方案選擇矩陣∥364
11.6 逐對排序法∥368
11.7 成本分析法∥372
11.8 投入/產出矩陣∥373
11.9 Pugh矩陣∥374
11.10 其他方案評估技術∥379
11.11 控制計劃的評估矩陣∥379
11.12 失效模式和影響分析∥381
11.13 試運行∥386

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使用DMAIC改進速度、質量和成本
激發創意性提案
價值流和流程圖繪制工具
顧客的聲音
數據收集
描述性統計量和數據呈現
變異分析
識別和驗證導致變異的原因
縮短提前期，降低非增值成本
復雜度價值流圖及復雜度分析
選擇並測試解決方案