本書主要介紹六西格瑪管理的內容。六西格瑪管理方法包括兩大部分：六西格瑪改進和六西格瑪設計。企業現行主要推行六西格瑪改進，它的具體實施模式為：DMAIC。DMAIC代表了六西格瑪改進活動的五個階段：定義階段（Define）、測量階段（Measurement）、分析階段（Analysis）、改進階段（Improvement）、控制階段（Contr01）。通過六西格瑪改進可以使產品質量達到4.8個西格瑪水平，通過六西格瑪設計可以使產品質量達到六西格瑪水平。企業推行六西格瑪管理，目的是通過引入六西格瑪管理來提高產品質量和降低運營成本，增強企業競爭力。

1 六西格瑪管理簡介 <br> 1.1 六西格瑪管理<br> 1.2 “質量管理”發展階段簡介<br> 1.3 六西格瑪管理的組織結構<br> 1.4 六西格瑪管理方法<br> 1.5 六西格瑪管理與六西格瑪品質<br> 1.6 六西格瑪管理與現有質量管理體繫的整合<br>2 定義階段<br> 2.1 基礎知識<br> 2.2 項目流程介紹<br> 2.3 質量管理工具介紹<br>3 測量階段<br> 3.1 基本統計學<br> 3.2 流程圖（微觀現狀）<br> 3.3 因果分析<br> 3.4 失效模式與效果分析（FMEA）<br> 3.5 測量繫統分析（MSA）<br>4 分析階段<br> 4.1 優化後的價值流程圖<br> 4.2 過程能力分析<br> 4.3 中心極限定理<br> 4.4 多變量分析<br> 4.5 假設檢驗<br> 4.6 均值檢驗<br> 4.7 方差檢驗<br> 4.8 比例檢驗<br> 4.9 項目假設檢驗舉例<br> 4.10 相關性分析<br> 4.11 一般線性回歸分析<br> 4.12 多項式回歸和多元線性回歸<br>5 改進階段<br> 5.1 試驗設計<br> 5.2 2k因子實驗設計簡介<br> 5.3 23試驗設計<br> 5.4 部分因子設計<br> 5.5 響應面方法（RSM）<br> 5.6 進化操作（EVOP）<br>6 控制階段<br> 6.1 標準化作業<br> 6.2 防誤措施<br> 6.3 統計過程控制介紹<br> 6.4 計量型統計過程控制<br> 6.5 計數型統計過程控制<br> 6.6 5S管理<br> 6.7 控制計劃<br>參考文獻

3 測量階段 測量階段是DMAIC過程的第二個階段，既是定義階段的後續活動，也是連接分析階段的橋梁。我們將在定義階段的基礎上進一步對Y進行測量繫統分析，在確認測量繫統可靠後，我們將針對Y進行詳細的流程圖繪制，然後用魚骨圖組織團隊進行頭腦風暴分析，找出可能的x。進而對x進行因果矩陣分析、FMEA（失效模式）分析，*終找到KPIV。但所有的工作都是以基本統計學為基礎的，所以我們的學習將從基礎統計學開始。
3.1 基本統計學 3.1.1 統計學 統計學是關於如何收集數據、處理、分析數據，得出結果的工具。而六西格瑪管理正是 通過數據驅動分析和科學的管理方法來達到運營目的的質量管理方法。所以統計學必然成為六西格瑪管理的基礎。
3.1.2 數據 數據是觀察的結果。測量數據分為計量型數據（連續型）和計數型數據（非連續型、離散型）兩大類。計量型數據一般指產品尺寸、強度、重量、溫度、時間等的測量數據，計數型數據一般指不良品個數、缺陷個數、缺勤數等的測量數據。