第一部分 过程改进中人的因素 3
第1章 过程改进的概念 3
1.1过程思想 3
1.2改进的类型学 5
1.2.1一个改进的示例 6
1.2.2管理的内涵 8
1.3核心技术能力的创造 9
1.3.1技术能力的三种类型 9
1.3.2核心优势的含义 11
1.3.3核心优势举例 13
1.3.4核心优势、过程和知识之间的关系 14
1.3.5把多样性转化为核心优势 15
参考文献 17
第2章 管理过程的改进 18
2.1把管理看作一个学科 19
2.2愿景的形成和目标设定的过程 22
2.2.1愿景的力量 22
2.2.2为组织改造设定一个有吸引力的愿景的过程 23
2.2.3愿景和转换性领导 24
2.2.4 IBM：走向辉煌的战略愿景 25
2.2.5设定激励性目标 27
2.2.6不同层次的目标 27
2.3情景领导的概念和应用 29
2.3.1情景领导的概念 30
2.3.2概念描述 30
2.3.3如何阅读和应用情景领导模型 31
2.3.4 AMD如何实现“情景领导” 32
2.4全球性团队的领导者 33
2.5管理精神模式的改变过程 34
2.5.1把精力集中在有限的核心措施上 35
2.5.2引入新的组织原则 36
2.5.3鸡和蛋的效应 37
参考文献 37
第3章 系统和系统思维 39
3.1什么是系统 39
3.2分析思维和系统思维 41
3.3反馈的概念 43
3.3.1反馈控制系统 44
3.3.2反馈的两种类型 46
3.3.3反馈对管理成效的影响 48
3.4从系统观点看组织 49
3.5未来的组织 54
参考文献 56
第4章 创造与革新 57
4.1创造一个革新的气氛 57
4.2革新的持续过程 59
4.3逻辑推理或者创新性的问题解决方法 62
4.4创新性的解决问题过程 63
4.5突破创造的障碍 66
4.6自己所在的组织是否具有革新能力？ 67
参考文献 68
第5章 变化的概念 69
5.1变化理论的主要原理 69
5.2高技术企业中对变化进行管理的特点 70
5.3制造紧迫感 71
5.4 TAGUCHI的质量观 73
5.4.1超越规格 73
5.4.2 Taguchi损失函数的概念 74
5.4.3对Taguchi质量观的思考 75
5.5创建一个低ppm环境 76
5.6区分低ppm和完美的界限 78
5.7是否需要对自动化设备进行统计过程控制 79
5.8变化的人的因素 80
参考文献 82
第二部分 过程控制和能力研究 85
第6章 几个重要的概率分布 85
6.1正态概率分布（也称“正态曲线”） 85
6.1.1正态分布的特征 85
6.1.2参数μ和σ的改变对正态曲线的影响 86
6.1.3标准化 86
6.2二项分布 89
6.3泊松分布 90
6.3.1泊松过程 90
6.3.2泊松分布应用举例 92
6.4几何分布 94
6.4.1几何分布的应用举例 95
6.5正态分布对二项分布的近似 96
6.5.1举例 96
6.6泊松分布对二项分布的近似 97
6.6.1举例 97
参考文献 98
第7章 统计过程控制 99
7.1什么是过程？ 99
7.2控制的概念 99
7.2.1控制的定义 99
7.3控制图 102
7.3.1控制图的产生 102
7.3.2什么是控制图？ 102
7.3.3控制图的目的 102
7.3.4控制图简介 103
7.3.5有关控制过程的一些重要概念 106
7.3.6变量控制图 107
7.3.7属性控制图 118
7.3.8缺陷数控制图 126
7.4理解控制图 131
7.4.1过程处在“控制之中” 132
7.4.2过程“失去控制” 132
7.5解释控制图模式 135
7.5.1X图的解释 135
7.5.2什么能够导致偏离？ 137
7.5.3解释R图 138
7.5.4属性控制图的解释 140
7.5.5解释单测控制图 141
7.5.6总结 143
7.6应用控制图时的分组样本容量和抽样频率 143
7.6.1应用X-R时的样本容量和抽样频率 143
7.6.2应用p图或np图时的样本容量和抽样频率 145
7.6.3低ppm环境下的样本容量 146
7.6.4控制界限 146
7.6.5控制图和操作员 147
7.7一些新的和被遗忘的旧的统计技术 148
7.7.1在低ppm环境中控制过程 149
7.7.2累积计数控制图（CCC图） 150
7.7.3预控制技术 159
7.7.4多变量图方法 167
7.7.5基于移动极差的具有界限的单次测量控制图 172
7.7.6具有修正控制界限的X-R图 178
参考文献 183
第8章 测量和检验的能力研究 185
8.1概念和术语 185
8.1.1把测量当成一种生产过程 185
8.1.2测量时可能遇到的情形 186
8.1.3准确度与精度 187
8.1.4测量过程的再现性和稳定性 189
8.1.5总结 190
8.2测量过程的能力研究 190
8.2.1测量能力研究的最简单方法 192
8.2.2仪器不精确性对测量能力报告结果的影响 198
8.2.3从产品变化中分离仪器误差 203
8.3检验能力研究 209
8.3.1利用变量数据进行检验能力研究（ICS）的步骤 210
8.3.2利用属性数据进行检验能力研究（ICS）的步骤 220
参考文献 225
第9章 过程能力研究 226
9.1过程能力 226
9.2过程能力的量度 227
9.2.1过程能力比（PCR） 228
9.2.2 Cp与Cpk 230
9.2.3能力指标与ppm水平的关系 231
9.2.4结论 233
9.3持续的过程改进的方法与技术 234
9.3.1数据类型：变量与属性 234
9.3.2小型能力研究（MCS） 234
9.3.3试探性能力研究（TCS） 235
9.3.4短期能力（STC）研究 236
9.3.5长期能力（LTC）研究 237
9.3.6过程性能（PP）研究 238
9.3.7过程能力与性能研究的替代方法 239
9.4小型能力检查 240
9.5过程设置图 242
9.6试探性过程能力研究 245
9.6.1从何做起？ 245
9.6.2使用直方图进行试探性能力研究（TCS） 247
9.6.3使用统计表进行TCS 248
9.6.4使用正态概率图（NPP）进行TCS 249
9.7正式的过程能力研究 256
9.7.1正式的过程能力研究的目的 256
9.7.2过程能力研究的准备工作 256
9.7.3确定过程能力 257
9.8利用属性数据确定过程能力 270
9.9过程能力研究的7个阶段 277
9.10如果过程不在受控状态，我们应该进行能力预测吗？ 280
9.11确定过程平均值所需的样本容量 282
9.11.1优化样本容量 282
9.11.2采用变量数据时样本容量的计算 233
9.11.3如果无法负担计算的样本容量，如何处理？ 287
参考文献 288
第10章 偏斜分布的应用 289
10.1偏斜 289
10.1.1两类偏斜 290
10.1.2偏斜的度量 292
10.1.3偏度b1的解释 294
10.2尖峰度——对正态性的偏离 294
10.2.1尖峰度的度量 295
10.2.2尖峰度（b2）的解释 295
10.3通过变换获得对称 296
10.3.1在进行数据变换之前 296
10.3.2变换的方式 297
10.4镜像变换 306
10.5正态曲线的二次近似［6］的应用 310
参考文献 313
第11章 工程规范 314
11.1制定容差的随意性 314
11.2制定容差的科学方法 315
11.2.1利用正态概率图（NPP）设定规格界限 315
11.2.2利用Z表确定容差界限 315
11.2.3利用线性回归设定容限 318
11.3建立统计容差限 320
参考文献 323
第12章 零缺陷过程能力 324
12.1二十世纪六十年代零缺陷计划的问题 324
12.2拥有一个卓越的过程 325
12.3 Motorola的6σ质量计划 326
12.4 6σ质量：属性数据 329
12.4.1估计6σ能力 329
参考文献 332
第13章 低ppm环境中抽样系统的管理 334
13.1简介 334
13.2低ppm环境下的抽样系统 336
13.3抽样系统的基础 338
13.3.1 OC曲线 338
13.3.2抽样计划的四大要素 339
13.3.3确定可接受的质量水平（AQL） 339
13.3.4确定批量允许缺陷率（LTPD） 340
13.3.5 c＝0时接受概率的快速计算 340
13.3.6 OC曲线的含义 340
13.3.7平均出厂质量（AOQ） 341
13.3.8计算c＝0时的AOQ和AOQL 343
13.4使用c＝0抽样计划的重要性 343
13.5根据LTPD要求设计针对大批量的抽样计划 344
13.6根据抽样结果报告过程质量 345
13.6.1没有发现缺陷单元时ppm水平的报告 346
13.6.2发现缺陷单元时ppm水平的报告 347
13.6.3合并检验结果以报告产品的总体质量 349
13.7从抽样检验到过程控制 351
13.8 Poka-Yoke（防错）系统 352
13.8.1什么是Poka-Yoke？ 353
13.8.2 Poka-Yoke的形式和原则 354
参考文献 356
第三部分 离线与在线试验设计 359
第14章 离线试验设计 359
14.1经典的“一次一因素”试验 360
14.1.1应用“一次一因素”试验设计的例子 361
14.2方差分析 362
14.2.1双因素方差分析的例子 363
14.3析因试验介绍 368
14.3.1主要效应和相互作用的概念 368
14.3.2 2k和3k析因设计 369
14.4 TAGUCHI质量改进方法 377
14.4.1 Taguchi方法的特点 378
14.4.2 Taguchi的损失函数理论 379
14.4.3正交表简介 380
14.4.4控制和噪声因素 382
14.4.5信噪比 384
14.4.6纯平方和与贡献率 385
14.4.7试验结果的进一步解释 392
14.5嵌套设计 395
14.5.1什么是嵌套设计？ 396
14.5.2统计分析 397
14.5.3三阶段嵌套设计的例子 398
14.5.4统计分析 399
14.5.5由方差分析表得到的结论 402
14.5.6估计方差的组成成分 402
14.5.7测量误差与总容差之比（P／T比） 403
14.5.8把测量误差与产品变化性比较 403
参考文献 404
第15章 在线试验设计 405
15.1进化操作（EVOP） 407
15.1.1什么是EVOP？ 407
15.1.2概述 407
15.1.3反馈系统 408
15.1.4信息板的解释 409
15.1.5当前已知最好条件 411
15.1.6均值变化（CIM）效应 412
15.1.7 EVOP在电子工业的应用 413
15.1.8 EVOP的应用 414
15.1.9 EVOP是一种确认方法 422
15.1.10工程规格和EVOP 425
15.2单形EVOP 434
15.2.1单形EVOP的步骤 435
15.3 EVOP计划的引入 442
15.4 EVOP教育计划 445
15.5策略取决于目的 446
15.6其他EVOP技术 447
15.6.1旋转正方形进化操作［7］ 447
15.6.2工厂试验 449
参考文献 463
附录 464
附录A 随意干预过程的结果（根据Deming博士的蒙特卡洛漏斗实验） 464
附录B 构造控制图的参数 466
附录C 正态分布下的面积（Z表） 467
附录D 偏斜度与尖峰度检验表 470
附录E F分布的分位点 471
附录F 正交表 477
附录G 欧米茄（Omega）变换表 481
附录H t分布的分位点 484
附录I X2分布的分位点 485
附录J 累积泊松分布 486
附录K CCC图的支撑理论和过程拒绝抽样计划 489
附录L e-x的值 491
附录M（a） 单侧统计容差区间 492
附录M（b） 双侧统计容差区间 493
附录N OC曲线和AOQ曲线的快速设计方法（对于c＝0的抽样计划） 494
附录O np取值（针对不同置信区间、接受概率和不合格单元数） 497
术语表 500
索引 524