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。

《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。

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　确定最小样本容量的公式（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　假设检验中的残差分析  ∥ 278

第9章　缩短提前期，降低非增值成本  ∥ 281

9.1　基本的精益概念  ∥ 284

9.2　时间效率指标  ∥ 286

9.3　时间陷阱与产能约束  ∥ 288

9.4　识别时间陷阱和产能约束  ∥ 290

9.5　5S概述  ∥ 293

9.6　实施5S  ∥ 294

9.7　通用拉动系统  ∥ 303

9.8　拉动补料系统  ∥ 307

9.9　双箱补料系统  ∥ 312

9.10　计算最小的安全批量大小  ∥ 315

9.11　四步快速准备法  ∥ 317

9.12　在服务型流程中运用四步快速准备法  ∥ 323

9.13　全员生产性维护  ∥ 325

9.14　错误的防止和预防（防呆法）  ∥ 330

9.15　过程平衡设计的原则  ∥ 332

9.16　工作单元优化  ∥ 333

9.17　可视化过程控制  ∥ 336

第10章　复杂度价值流图及复杂度分析  ∥ 341

10.1　产品/服务族网格  ∥ 343

10.2　复杂度价值流图  ∥ 344

10.3　过程周期效率  ∥ 347

10.4　复杂度公式  ∥ 347

10.5　复杂度矩阵  ∥ 348

10.6　过程周期效率损失值（复杂度矩阵中）  ∥ 350

10.7　子结构分析  ∥ 351

10.8　用复杂度矩阵数据进行情境假设分析  ∥ 353

第11章　选择并测试解决方案  ∥ 357

11.1　解决方案创意的来源  ∥ 358

11.2　对标管理  ∥ 359

11.3　选择解决方案  ∥ 360

11.4　制定和使用评估标准  ∥ 361

11.5　方案选择矩阵  ∥ 364

11.6　逐对排序法  ∥ 368

11.7　成本分析法  ∥ 372

11.8　投入/产出矩阵  ∥ 373

11.9　Pugh矩阵  ∥ 374

11.10　其他方案评估技术  ∥ 379

11.11　控制计划的评估矩阵  ∥ 379

11.12　失效模式和影响分析  ∥ 381

11.13　试运行  ∥ 386