第一篇 六西格玛实施和管理 2
第1章 建立响应式六西格玛组织 2
1.1 什么是六西格玛 2
1.1.1 为什么是六西格玛 3
1.1.2 六西格玛理念 4
1.1.3 六西格玛与传统的三西格玛绩效的对比 6
1.1.4 变革势在必行 11
1.2 实施六西格玛 15
1.2.1 时间表 16
1.2.2 基础架构 18
1.2.3 整合六西格玛以及其他行动计划 32
1.2.4 在供应链中的运用 43
1.2.5 沟通和认知度 46
第2章 识别并利用机会 52
2.1 收集用户数据的方法 52
2.1.1 抽样调查 53
2.1.2 焦点小组 61
2.1.3 运营反馈系统 62
2.2 不良质量成本 65
2.2.1 质量成本示例 67
2.2.2 质量成本基准 71
2.3 标杆管理 72
2.3.1 标杆管理过程 72
2.3.2 启动对标 73
2.3.3 为什么对标会失败 74
2.3.4 标杆管理的优点 76
2.3.5 标杆管理的缺点 76
2.4 创新 76
2.4.1 Kano模型 77
2.4.2 质量功能展开 79
2.4.3 转化顾客需求 82
2.4.4 创造性解构 90
2.5 战略规划 94
2.5.1 组织愿景 94
2.5.2 战略制定 96
2.5.3 战略类型 97
2.5.4 基于情境的战略决策 98
2.6 用约束理论制定战略 100
2.6.1 系统方法 101
2.6.2 基本的约束管理原则和概念 104
2.6.3 约束管理工具 111
2.6.4 基于约束管理的绩效衡量 121
2.6.5 总结与结论 126
第3章 数据驱动的管理 127
3.1 优秀绩效指标的特征 127
测量原因和效果 130
3.2 平衡计分卡 131
3.2.1 将愿景转化为目标 132
3.2.2 沟通和关联 140
3.2.3 业务规划 143
3.2.4 反馈与学习 147
第4章 最大化利用资源 156
4.1 选择正确的项目 156
4.1.1 项目的类型 157
4.1.2 分析备选项目 157
4.1.3 使用帕累托分析法识别六西格玛备选项目 164
4.1.4 基于有效产出的项目选择 166
4.2 持续的管理层支持 171
4.2.1 内部障碍 172
4.2.2 外部障碍 173
4.2.3 来自个人的变革阻力 173
4.2.4 无效的管理层支持策略 174
4.2.5 高效的管理层支持策略 174
4.2.6 跨职能合作 175
4.3 跟踪六西格玛项目结果 176
4.3.1 财务结果验证 178
4.3.2 团队绩效评估 178
4.3.3 团队认可和表彰 180
4.3.4 积累经验教训并复制推广 181
第二篇 六西格玛工具和技术 184
第5章 基于DMAIC和DMADV的项目管理 184
5.1 DMAIC和DMADV部署模型 184
5.1.1 项目进度规划 188
5.1.2 项目报告 199
5.1.3 项目预算 201
5.1.4 项目记录 202
5.2 六西格玛团队 203
5.2.1 团队成员 204
5.2.2 团队动态管理，包括冲突解决 204
5.2.3 团队发展的阶段 205
5.2.4 成员角色和责任 207
5.2.5 管理层角色 208
5.2.6 督导技巧 208
第6章 定义阶段 213
6.1 项目任务书 213
6.2 项目分解 215
6.2.1 工作分解结构 215
6.2.2 帕累托分析 216
6.3 关键指标 218
6.3.1 关键质量特性 218
6.3.2 关键交期指标 224
6.3.3 失键成本指标 227
6.4 顶层过程的定义 232
过程映射图 232
6.5 组建团队 234
第7章 测量阶段 235
7.1 过程定义 235
7.1.1 流程图 236
7.1.2 SIPOC 238
7.2 指标定义 241
7.2.1 测量尺度 242
7.2.2 离散型和连续型数据 243
7.3 过程基线估计 244
7.3.1 枚举型和分析型研究 246
7.3.2 统计过程控制的原则 248
7.3.3 使用过程能力分析法估计过程基线 252
第8章 过程行为图 254
8.1 分布 254
8.1.1 计数方法 254
8.1.2 频率和累积分布图 255
8.1.3 样本分布 256
8.1.4 二项分布 257
8.1.5 泊松分布 257
8.1.6 超几何分布 259
8.1.7 正态分布 261
8.1.8 对数正态分布 264
8.1.9 指数函数 265
8.1.10 韦布尔分布 267
8.2 连续型数据控制图 268
8.2.1 均值-极差控制图 268
8.2.2 均值-标准差控制图 271
8.2.3 单值控制图（X-图） 274
8.3 离散型数据控制图 279
8.3.1 不良品率控制图（p图） 279
8.3.2 不良品数控制图（np图） 282
8.3.3 单位缺陷数控制图（u图） 283
8.3.4 缺陷数控制图（c图） 287
8.4 控制图的选择 289
合理子组抽样计划 289
8.5 控制图的解读 294
运行检验 298
8.6 短期过程统计控制技术 299
8.6.1 计量型数据的短期小批量控制图 300
8.6.2 属性值数据的短期小批量控制图 309
8.6.3 短期生产SPC总结 315
8.7 SPC技术在自动化制造中的应用 315
8.7.1 传统SPC技术的问题 316
8.7.2 异常和随机因素图 316
8.7.3 EWMA随机因素控制图 317
8.7.4 EWMA控制图与单值图的比较 323
8.8 过程能力指数 325
使用Minitab进行非正态过程能力分析示例 329
第9章 测量系统评估 334
9.1 定义 334
9.1.1 测量系统分辨力 336
9.1.2 稳定性 337
9.1.3 偏倚 338
9.1.4 重复性 339
9.1.5 再现性 341
9.1.6 零件间波动 343
9.2 测量系统分析汇总 344
使用Minitab进行量具R＆R分析 345
9.3 线性度 348
使用Minitab进行线性度分析 350
9.4 属性值测量误差分析 352
9.4.1 操作性定义 353
9.4.2 如何进行属性值检查研究 354
9.4.3 属性值检验误差分析示例 355
9.4.4 使用Minitab进行属性值量具分析示例 358
第10章 分析阶段 362
10.1 价值流分析 362
10.1.1 价值流图 365
10.1.2 意粉图 371
10.2 分析波动源 372
10.2.1 因果图 372
10.2.2 箱线图 374
10.2.3 统计性推断 375
10.2.4 卡方分布、学生t-分布、F分布 376
10.2.5 点估计和区间估计 380
10.2.6 假设检验 387
10.2.7 重新抽样法 393
10.3 相关性和回归分析 394
10.3.1 线性模型 396
10.3.2 最小二乘拟合法 399
10.3.3 相关性分析 403
10.4 试验设计 404
10.4.1 传统方法与统计试验设计法 404
10.4.2 术语 405
10.4.3 试验设计的特征 406
10.4.4 试验设计的类型 407
10.4.5 单因子方差分析 409
10.4.6 无重复的两因子方差分析 411
10.4.7 有重复的两因子方差分析 412
10.4.8 全因子和部分实施因子试验设计 415
10.4.9 检出力与样本容量 423
10.4.10 通用的前提假设及其检验 424
10.5 属性值数据分析 431
10.5.1 用卡方检验做比较 431
10.5.2 逻辑回归 432
10.5.3 二元逻辑回归 435
10.5.4 定序逻辑回归 437
10.5.5 名义逻辑回归 441
10.6 非参数检验方法 444
第11章 改善/设计阶段 447
11.1 根据顾客需求决定设计和改进 447
11.2 优化流程的精益技术 448
11.3 序贯优化实证模型 452
11.4 数据挖掘和人工神经网络 468
11.5 仿真优化 472
11.6 风险评估 490
11.7 用统计容差定义新绩效标准 498
第12章 控制/验证阶段 502
12.1 验证新过程或产品设计 502
12.2 业务流程控制计划 503
12.3 使用SPC进行持续监控 506
12.3.1 准备过程控制计划 506
12.3.2 小规模短期生产的控制计划 508
12.3.3 过程审计 510
12.3.4 选择过程控制要素 510
12.4 其他的过程控制方法 513
附录1 基本统计术语 516
附录2 标准正态分布累积概率表 521
附录3 t-分布临界值表 523
附录4 x2分布临界值表 525
附录5 F分布临界值表（α=1%） 527
附录6 F分布临界值表（α=5%） 529
附录7 泊松分布累积概率表 531
附录8 容许区间系数 534
附录9 控制图常数表 537
附录10 控制图计算公式 539
附录11 d2＊值表 541
附录12 短期单值图、X-图和R图常数表 543
附录13 顾客调查表样本 545
附录14 过程西格玛水平与PPM对应表 547
附录15 黑带有效性认证 548
附录16 绿带有效性认证 557
附录17 使用Excel进行AHP分析 565