目錄

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推薦序二

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推薦序四

譯者序

前言

第一篇六西格瑪實施和管理

第1章建立響應式六西格瑪組織2


1.1什麼是六西格瑪2


1.1.1為什麼是六西格瑪3


1.1.2六西格瑪理念4


1.1.3六西格瑪與傳統的三西格瑪績效的對比6


1.1.4變革勢在必行11


1.2實施六西格瑪15


1.2.1時間表16


1.2.2基礎架構18


1.2.3整合六西格瑪以及其他行動計劃32


1.2.4在供應鏈中的運用43


1.2.5溝通和認知度46


第2章識別並利用機會52


2.1收集用戶數據的方法52


2.1.1抽樣調查53


2.1.2焦點小組61


2.1.3運營反饋繫統62


2.2不良質量成本65


2.2.1質量成本示例67


2.2.2質量成本基準71


2.3標杆管理72


2.3.1標杆管理過程72


2.3.2啟動對標73


2.3.3為什麼對標會失敗74


2.3.4標杆管理的優點76


2.3.5標杆管理的缺點76


2.4創新76


2.4.1Kano模型77


2.4.2質量功能展開79


2.4.3轉化顧客需求82


2.4.4創造性解構90


2.5戰略規劃94


2.5.1組織願景94


2.5.2戰略制定96


2.5.3戰略類型97


2.5.4基於情境的戰略決策98


2.6用約束理論制定戰略100


2.6.1繫統方法101


2.6.2基本的約束管理原則和概念104


2.6.3約束管理工具111


2.6.4基於約束管理的績效衡量121


2.6.5總結與結論126


第3章數據驅動的管理127


3.1優秀績效指標的特征127


測量原因和效果130


3.2平衡計分卡131


3.2.1將願景轉化為目標132


3.2.2溝通和關聯140


3.2.3業務規劃143


3.2.4反饋與學習147





4.1選擇正確的項目156


4.1.1項目的類型157


4.1.2分析備選項目157


4.1.3使用帕累托分析法識別六西格瑪備選項目164


4.1.4基於有效產出的項目選擇166


4.2持續的管理層支持171


4.2.1內部障礙172


4.2.2外部障礙173


4.2.3來自個人的變革阻力173


4.2.4無效的管理層支持策略174


4.2.5高效的管理層支持策略174


4.2.6跨職能合作175


4.3跟蹤六西格瑪項目結果176


4.3.1財務結果驗證178


4.3.2團隊績效評估178


4.3.3團隊認可和表彰180


4.3.4積累經驗教訓並復制推廣181


第二篇六西格瑪工具和技術


第5章基於DMAIC和DMADV的項目管理184


5.1DMAIC和DMADV部署模型184


5.1.1項目進度規劃188


5.1.2項目報告199


5.1.3項目預算201


5.1.4項目記錄202


5.2六西格瑪團隊203


5.2.1團隊成員204


5.2.2團隊動態管理，包括衝突解決204


5.2.3團隊發展的階段205


5.2.4成員角色和責任207


5.2.5管理層角色208


5.2.6督導技巧208


第6章定義階段213


6.1項目任務書213


6.2項目分解215


6.2.1工作分解結構215


6.2.2帕累托分析216


6.3關鍵指標218


6.3.1關鍵質量特性218


6.3.2關鍵交期指標224


6.3.3關鍵成本指標227


6.4頂層過程的定義232


過程映射圖232


6.5組建團隊234


第7章測量階段235


7.1過程定義235


7.1.1流程圖236


7.1.2SIPOC238


7.2指標定義241


7.2.1測量尺度242


7.2.2離散型和連續型數據243


7.3過程基線估計244


7.3.1枚舉型和分析型研究246


7.3.2統計過程控制的原則248


7.3.3使用過程能力分析法估計過程基線252


第8章過程行為圖254


8.1分布254


8.1.1計數方法254


8.1.2頻率和累積分布圖255


8.1.3樣本分布256


8.1.4二項分布257


8.1.5泊松分布257


8.1.6超幾何分布259


8.1.7正態分布261


8.1.8對數正態分布264


8.1.9指數函數265


8.1.10韋布爾分布267


8.2連續型數據控制圖268


8.2.1均值-極差控制圖268


8.2.2均值-標準差控制圖271


8.2.3單值控制圖（X-圖）274


8.3離散型數據控制圖279


8.3.1不良品率控制圖（p圖）279


8.3.2不良品數控制圖（np圖）282


8.3.3單位缺陷數控制圖（u圖）283


8.3.4缺陷數控制圖（c圖）287


8.4控制圖的選擇289


合理子組抽樣計劃289


8.5控制圖的解讀294


運行檢驗298


8.6短期過程統計控制技術299


8.6.1計量型數據的短期小批量控制圖300


8.6.2屬性值數據的短期小批量控制圖309


8.6.3短期生產SPC總結315


8.7SPC技術在自動化制造中的應用315


8.7.1傳統SPC技術的問題316


8.7.2異常和隨機因素圖316


8.7.3EWMA隨機因素控制圖317


8.7.4EWMA控制圖與單值圖的比較323


8.8過程能力指數325


使用Minitab進行非正態過程能力分析示例329


第9章測量繫統評估334


9.1定義334


9.1.1測量繫統分辨力336


9.1.2穩定性337


9.1.3偏倚338


9.1.4重復性339


9.1.5再現性341


9.1.6零件間波動343


9.2測量繫統分析彙總344


使用Minitab進行量具R&R分析345


9.3線性度348


使用Minitab進行線性度分析350


9.4屬性值測量誤差分析352


9.4.1操作性定義353


9.4.2如何進行屬性值檢查研究354


9.4.3屬性值檢驗誤差分析示例355


9.4.4使用Minitab進行屬性值量具分析示例358


第10章分析階段362


10.1價值流分析362


10.1.1價值流圖365


10.1.2意粉圖371


10.2分析波動源372


10.2.1因果圖372


10.2.2箱線圖374


10.2.3統計性推斷375


10.2.4卡方分布、學生t-分布、F分布376


10.2.5點估計和區間估計380


10.2.6假設檢驗387


10.2.7重新抽樣法393


10.3相關性和回歸分析394


10.3.1線性模型396


10.3.2最小二乘擬合法399


10.3.3相關性分析403


10.4試驗設計404


10.4.1傳統方法與統計試驗設計法404


10.4.2術語405


10.4.3試驗設計的特征406


10.4.4試驗設計的類型407


10.4.5單因子方差分析409


10.4.6無重復的兩因子方差分析411


10.4.7有重復的兩因子方差分析412


10.4.8全因子和部分實施因子試驗設計415


10.4.9檢出力與樣本容量423


10.4.10通用的前提假設及其檢驗424


10.5屬性值數據分析431


10.5.1用卡方檢驗做比較431


10.5.2邏輯回歸432


10.5邏輯回歸435


10.5.4定序邏輯回歸437


10.5.5名義邏輯回歸441


10.6非參數檢驗方法444


第11章改善/設計階段447


11.1根據顧客需求決定設計和改進447


11.2優化流程的精益技術448


11.3序貫優化實證模型452


11.4數據挖掘和人工神經網絡468


11.5仿真優化472


11.6風險評估490


11.7用統計容差定義新績效標準498


第12章控制/驗證階段502

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