精益六西格瑪工具速查手冊 The Lean Six Sigma Pocket Toolbook: A Quick Reference Guide to 100 Tools for Improving Quality and Speed

王其榮

精益、六西格瑪、運營管理專家，超過10年世界500強中國區高管經驗，擅長精益體系導入和大型改善項目，
尤其精通適合本地國情的精益運營體系的製定和推廣，以團隊合作、財務及量化分析、工程實施為改善突破口。

第1章 使用DMAIC改進速度、質量和成本 ∥ 1
1.1 定義 ∥ 5
1.2 測量 ∥ 11
1.3 分析 ∥ 17
1.4 改進 ∥ 20
1.5 控制 ∥ 24
1.6 Kaizen DMAIC ∥ 28
1.7 項目選擇 ∥ 37

第2章 如何激發創意性提案 ∥ 39
2.1 頭腦風暴法 ∥ 40
2.2 親和圖法 ∥ 43
2.3 多輪投票法 ∥ 46

第3章 價值流和流程圖繪製工具 ∥ 48
3.1 繪製流程圖 ∥ 50
3.2 觀察流程 ∥ 53
3.3 SIPOC圖 ∥ 56
3.4 繪製流程圖的步驟 ∥ 58
3.5 物理移動路線圖/意大利麵條圖 ∥ 61
3.6 泳道圖 ∥ 63
3.7 （基本）價值流圖 ∥ 66
3.8 流程圖和價值流圖符號 ∥ 72
3.9 增值和非增值分析 ∥ 73
3.10 時間價值圖 ∥ 76
3.11 增值時間圖（任務時間和節拍時間圖） ∥ 78

第4章 顧客的聲音 ∥ 81
4.1 顧客細分 ∥ 83
4.2 顧客數據的來源 ∥ 85
4.3 收集顧客的聲音：訪談 ∥ 86
4.4 收集顧客的聲音：使用點現場觀察 ∥ 88
4.5 收集顧客的聲音：焦點小組 ∥ 89
4.6 收集顧客的聲音：問卷調查 ∥ 91
4.7 卡諾分析 ∥ 93
4.8 識別關鍵質量特性需求 ∥ 99

第5章 數據收集 ∥ 101
5.1 數據類型 ∥ 102
5.2 輸入和輸出變量 ∥ 104
5.3 數據收集計劃 ∥ 106
5.4 測量指標選擇矩陣 ∥ 108
5.5 分層因子 ∥ 110
5.6 操作性定義 ∥ 112
5.7 謹慎使用現有數據 ∥ 113
5.8 製作檢查表 ∥ 114
5.9 基本檢查表 ∥ 116
5.10 頻數檢查表 ∥ 117
5.11 流程跟單檢查表 ∥ 118
5.12 位置檢查表 ∥ 119
5.13 抽樣技術基礎 ∥ 119
5.14 選擇抽樣技術的考慮因素 ∥ 122
5.15 穩定過程（和總體）的抽樣 ∥ 124
5.16 確定最小樣本容量的公式（總體或穩定過程） ∥ 125
5.17 測量系統分析和量具兩性分析概述 ∥ 128
5.18 量具兩性分析：收集數據 ∥ 130
5.19 解讀量具兩性分析結果 ∥ 132
5.20 測量系統分析：評估偏倚 ∥ 141
5.21 測量系統分析：評估穩定性 ∥ 143
5.22 測量系統分析：評估分辨力 ∥ 144
5.23 屬性值數據/離散型數據的測量系統分析 ∥ 145

第6章 描述性統計量和數據呈現 ∥ 152
6.1 統計學術語 ∥ 153
6.2 集中趨勢的量度（均值、中位數、眾數） ∥ 155
6.3 離散程度的量度（極差、方差、標準差） ∥ 157
6.4 箱線圖 ∥ 161
6.5 頻率圖（直方圖） ∥ 162
6.6 正態分佈 ∥ 166
6.7 非正態分佈和中心極限定理 ∥ 167

第7章 變異分析 ∥ 170
7.1 變異的概念 ∥ 171
7.2 時間序列圖（遊程圖） ∥ 173
7.3 遊程表 ∥ 176
7.4 控製圖基礎 ∥ 177
7.5 控製圖的選擇 ∥ 178
7.6 連續型數據控製圖 ∥ 179
7.7 連續型數據子組容量的確定 ∥ 182
7.8 連續型數據的控制限計算公式 ∥ 184
7.9 連續型數據控製圖控制限計算公式中的係數 ∥ 184
7.10 創建I-mR控製圖 ∥ 185
7.11 創建X-R控製圖或X-s控製圖 ∥ 186
7.12 屬性值數據控製圖 ∥ 187
7.13 創建p圖、np圖、c圖、u圖 ∥ 190
7.14 屬性值數據控製圖控制限的計算公式 ∥ 190
7.15 解讀控製圖需要滿足的前提假設 ∥ 191
7.16 解讀控製圖（識別特殊變異原因） ∥ 192
7.17 過程能力分析的背景 ∥ 194
7.18 避免短期過程能力與長期過程績效的混淆 ∥ 197
7.19 計算過程能力 ∥ 198

第8章 識別和驗證導致變異的原因 ∥ 202
部分A：識別潛在原因的工具 ∥ 203
8.1 帕累托圖（排列圖） ∥ 204
8.2 5層為什麼（5Y） ∥ 208
8.3 因果圖（魚骨圖或石川馨圖） ∥ 210
8.4 因果矩陣 ∥ 213
部分B：確認因果關係的工具 ∥ 215
8.5 分層數據圖 ∥ 216
8.6 快贏改善 ∥ 218
8.7 散點圖 ∥ 221
8.8 假設檢驗概述 ∥ 224
8.9 置信區間 ∥ 226
8.10 Ⅰ型和Ⅱ型錯誤、置信度、檢出力和p值 ∥ 227
8.11 置信區間和样本容量 ∥ 230
8.12 t檢驗概述 ∥ 231
8.13 單樣本t檢驗 ∥ 233
8.14 雙樣本t檢驗 ∥ 235
8.15 相關性分析概述 ∥ 237
8.16 相關性統計量（相關係數） ∥ 238
8.17 回歸分析概述 ∥ 239
8.18 簡單線性回歸 ∥ 241
8.19 多重回歸 ∥ 243
8.20 方差分析 ∥ 249
8.21 單因子方差分析 ∥ 250
8.22 自由度 ∥ 255
8.23 方差分析的假設 ∥ 256
8.24 雙因子方差分析 ∥ 257
8.25 卡方檢驗 ∥ 260
8.26 試驗設計中的符號和術語 ∥ 263
8.27 試驗設計的計劃 ∥ 265
8.28 試驗設計：全因子試驗與部分實施的因子試驗（及符號表示方法） ∥ 270
8.29 解讀試驗設計的結果 ∥ 274
8.30 假設檢驗中的殘差分析 ∥ 278

第9章 縮短提前期，降低非增值成本 ∥ 281
9.1 基本的精益概念 ∥ 284
9.2 時間效率指標 ∥ 286
9.3 時間陷阱與產能約束 ∥ 288
9.4 識別時間陷阱和產能約束 ∥ 290
9.5 5S概述 ∥ 293
9.6 實施5S ∥ 294
9.7 通用拉動系統 ∥ 303
9.8 拉動補料系統 ∥ 307
9.9 雙箱補料系統 ∥ 312
9.10 計算最小的安全批量大小 ∥ 315
9.11 四步快速準備法 ∥ 317
9.12 在服務型流程中運用四步快速準備法 ∥ 323
9.13 全員生產性維護 ∥ 325
9.14 錯誤的防止和預防（防呆法） ∥ 330
9.15 過程平衡設計的原則 ∥ 332
9.16 工作單元優化 ∥ 333
9.17 可視化過程控制 ∥ 336

第10章 複雜度價值流圖及復雜度分析 ∥ 341
10.1 產品/服務族網格 ∥ 343
10.2 複雜度價值流圖 ∥ 344
10.3 過程週期效率 ∥ 347
10.4 複雜度公式 ∥ 347
10.5 複雜度矩陣 ∥ 348
10.6 過程週期效率損失值（複雜度矩陣中） ∥ 350
10.7 子結構分析 ∥ 351
10.8 用複雜度矩陣數據進行情境假設分析 ∥ 353

第11章 選擇並測試解決方案 ∥ 357
11.1 解決方案創意的來源 ∥ 358
11.2 對標管理 ∥ 359
11.3 選擇解決方案 ∥ 360
11.4 制定和使用評估標準 ∥ 361
11.5 方案選擇矩陣 ∥ 364
11.6 逐對排序法 ∥ 368
11.7 成本分析法 ∥ 372
11.8 投入/產出矩陣 ∥ 373
11.9 Pugh矩陣 ∥ 374
11.10 其他方案評估技術 ∥ 379
11.11 控制計劃的評估矩陣 ∥ 379
11.12 失效模式和影響分析 ∥ 381
11.13 試運行 ∥ 386