精益六西格玛工具速查手册

定　价：¥79.00

作　者：	[美] 迈克尔·L.，乔治，[美] 戴维·罗兰兹，[美] 马克·普赖斯，[美] 约翰·马克西著
出版社：	机械工业出版社
丛编项：
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787111683193	出版时间：	2021-11-01	包装：
开本：	32开	页数：	389	字数：

内容简介

　　《精益六西格玛工具速查手册》精选了新的生产管理模式，极具实用性。全书内容翔实，论述简明，逻辑清晰，囊括了如下精益生产和六西格玛管理的基本概念和常用工具：使用DMAIC改进速度、质量和成本激发创意性提案价值流和流程图绘制工具顾客的声音数据收集描述性统计量和数据呈现变异分析识别和验证导致变异的原因缩短提前期，降低非增值成本复杂度价值流图及复杂度分析选择并测试解决方案。

作者简介

　　迈克尔·L. 乔治（Michael L. George）全球知名的六西格玛专家，乔治人工智能咨询公司CEO。他是埃森哲旗下精益六西格玛集训公司乔治集团创始人，也曾任劳斯莱斯旗下国际能源机械公司总裁。戴维·罗兰兹（David Rowlands）施乐旗下北美解决方案集团精益六西格玛副总裁，《什么是六西格玛》合著者。马克·普赖斯（Mark Price）乔治集团副总裁，帮助一些大公司进行精益六西格玛创新。约翰·马克西（John Maxey）乔治集团的主管和黑带大师，以及集团黑带课程的主要开发者。译者王其荣某大型跨国企业全球战略与业务发展部高管，曾任某世界500强中国区业务发展经理和事业部运营管理高管。主导和参与了多个建厂和扩厂大型项目，善于运用卓越运营体系支撑战略转型与业务升级。《精益工具箱》《六西格玛手册》译者，现定居上海。

图书目录

第1章　使用DMAIC改进速度、质量和成本 ∥ 1
1.1　定义 ∥ 5
1.2　测量 ∥ 11
1.3　分析 ∥ 17
1.4　改进 ∥ 20
1.5　控制 ∥ 24
1.6　Kaizen DMAIC ∥ 28
1.7　项目选择 ∥ 37
第2章　如何激发创意性提案 ∥ 39
2.1　头脑风暴法 ∥ 40
2.2　亲和图法 ∥ 43
2.3　多轮投票法 ∥ 46
第3章　价值流和流程图绘制工具 ∥ 48
3.1　绘制流程图 ∥ 50
3.2　观察流程 ∥ 53
3.3　SIPOC图 ∥ 56
3.4　绘制流程图的步骤 ∥ 58
3.5　物理移动路线图/意大利面条图 ∥ 61
3.6　泳道图 ∥ 63
3.7　（基本）价值流图 ∥ 66
3.8　流程图和价值流图符号 ∥ 72
3.9　增值和非增值分析 ∥ 73
3.10　时间价值图 ∥ 76
3.11　增值时间图（任务时间和节拍时间图） ∥ 78
第4章　顾客的声音 ∥ 81
4.1　顾客细分 ∥ 83
4.2　顾客数据的来源 ∥ 85
4.3　收集顾客的声音：访谈 ∥ 86
4.4　收集顾客的声音：使用点现场观察 ∥ 88
4.5　收集顾客的声音：焦点小组 ∥ 89
4.6　收集顾客的声音：问卷调查 ∥ 91
4.7　卡诺分析 ∥ 93
4.8　识别关键质量特性需求 ∥ 99
第5章　数据收集 ∥ 101
5.1　数据类型 ∥ 102
5.2　输入和输出变量 ∥ 104
5.3　数据收集计划 ∥ 106
5.4　测量指标选择矩阵 ∥ 108
5.5　分层因子 ∥ 110
5.6　操作性定义 ∥ 112
5.7　谨慎使用现有数据 ∥ 113
5.8　制作检查表 ∥ 114
5.9　基本检查表 ∥ 116
5.10　频数检查表 ∥ 117
5.11　流程跟单检查表 ∥ 118
5.12　位置检查表 ∥ 119
5.13　抽样技术基础 ∥ 119
5.14　选择抽样技术的考虑因素 ∥ 122
5.15　稳定过程（和总体）的抽样 ∥ 124
5.16　确定小样本容量的公式（总体或稳定过程） ∥ 125
5.17　测量系统分析和量具两性分析概述 ∥ 128
5.18　量具两性分析：收集数据 ∥ 130
5.19　解读量具两性分析结果 ∥ 132
5.20　测量系统分析：评估偏倚 ∥ 141
5.21　测量系统分析：评估稳定性 ∥ 143
5.22　测量系统分析：评估分辨力 ∥ 144
5.23　属性值数据/离散型数据的测量系统分析 ∥ 145
第6章　描述性统计量和数据呈现 ∥ 152
6.1　统计学术语 ∥ 153
6.2　集中趋势的量度（均值、中位数、众数） ∥ 155
6.3　离散程度的量度（极差、方差、标准差） ∥ 157
6.4　箱线图 ∥ 161
6.5　频率图（直方图） ∥ 162
6.6　正态分布 ∥ 166
6.7　非正态分布和中心极限定理 ∥ 167
第7章　变异分析 ∥ 170
7.1　变异的概念 ∥ 171
7.2　时间序列图（游程图） ∥ 173
7.3　游程表 ∥ 176
7.4　控制图基础 ∥ 177
7.5　控制图的选择 ∥ 178
7.6　连续型数据控制图 ∥ 179
7.7　连续型数据子组容量的确定 ∥ 182
7.8　连续型数据的控制限计算公式 ∥ 184
7.9　连续型数据控制图控制限计算公式中的系数 ∥ 184
7.10　创建I-mR控制图 ∥ 185
7.11　创建X-R控制图或X-s控制图 ∥ 186
7.12　属性值数据控制图 ∥ 187
7.13　创建p图、np图、c图、u图 ∥ 190
7.14　属性值数据控制图控制限的计算公式 ∥ 190
7.15　解读控制图需要满足的前提假设 ∥ 191
7.16　解读控制图（识别特殊变异原因） ∥ 192
7.17　过程能力分析的背景 ∥ 194
7.18　避免短期过程能力与长期过程绩效的混淆 ∥ 197
7.19　计算过程能力 ∥ 198
第8章　识别和验证导致变异的原因 ∥ 202
部分A：识别潜在原因的工具 ∥ 203
8.1　帕累托图（排列图） ∥ 204
8.2　5层为什么（5Y） ∥ 208
8.3　因果图（鱼骨图或石川馨图） ∥ 210
8.4　因果矩阵 ∥ 213
部分B：确认因果关系的工具 ∥ 215
8.5　分层数据图 ∥ 216
8.6　快赢改善 ∥ 218
8.7　散点图 ∥ 221
8.8　假设检验概述 ∥ 224
8.9　置信区间 ∥ 226
8.10　Ⅰ型和Ⅱ型错误、置信度、检出力和p值 ∥ 227
8.11　置信区间和样本容量 ∥ 230
8.12　t检验概述 ∥ 231
8.13　单样本t检验 ∥ 233
8.14　双样本t检验 ∥ 235
8.15　相关性分析概述 ∥ 237
8.16　相关性统计量（相关系数） ∥ 238
8.17　回归分析概述 ∥ 239
8.18　简单线性回归 ∥ 241
8.19　多重回归 ∥ 243
8.20　方差分析 ∥ 249
8.21　单因子方差分析 ∥ 250
8.22　自由度 ∥ 255
8.23　方差分析的假设 ∥ 256
8.24　双因子方差分析 ∥ 257
8.25　卡方检验 ∥ 260
8.26　试验设计中的符号和术语 ∥ 263
8.27　试验设计的计划 ∥ 265
8.28　试验设计：全因子试验与部分实施的因子试验（及符号表示方法） ∥ 270
8.29　解读试验设计的结果 ∥ 274
8.30　假设