实用六西格玛质量突破:迅速——精准企业管理之路

目录
第1章 导论
1.1 六西格玛的导入
1.1.1 六西格玛的应用领域和含义
1.1.2 六西格玛的推进
1.1.3 六西格玛质量突破的地位
1.2 内容体系
第2章 实用数据分析的体系——基础
2.1 概述
2.2 结果数据类型及其发散度(横坐标)
【Minitab案例】
例1 一组数据的统计量计算
例2 一组数据的处理计算
例3 一组数据的图形表示(箱线图、区间图、单值图、字母值图)
例4 随机数据的生成
2.3 结果数据出现的频率和概率(纵坐标)
2.4 概率分布(横坐标+纵坐标)
2.4.1 频率分布
【Minitab案例】
例1 直方图
例2 条形图
例3 柏拉图
例4 点图
例5 茎叶图
例6 饼图
例7 表格化数据的汇总
2.4.2 概率分布
【Minitab案例】
例1 正态分布(Z分布)及西格玛等级
例2 卡方分布
例3 t分布(学生t分布)
例4 F分布
例5 Cauchy分布(柯西分布，Lorentz分布)
例6 均匀分布(连续均匀分布)
例7 三角形分布
例8 最小极值和最大极值分布
例9 Beta分布
例10 Gamma分布(Erlang分布)
例11 Laplace分布(双指数分布)
例12 Weibull分布
例13 指数分布
例14 Logistic分布
例l5 Loglogistic分布
例16 对数正态分布
例17 离散分布
例18 Bernoulli分布(0-1分布两点分布)
例19 整数均匀分布(离散整数均匀分布)
例20 几何分布
例21 超几何分布
例22 二项分布
例23 负二项分布(Pascal分布)
例24 泊松分布
2.4.3 样本均值的分布
第3章 实用数据分析的体系——分布的假设检验及置信区间
3.1 概述
3.2 分布类型检验
【Minitab案例】
例1 数据顺序的随机性检验(游程检验法)
例2 数据分布的对称性检验(对称图法)
例3 数据分布的正态性检验——Anderson-Darling法
例4 数据分布的正态性检验——Ryan-Joiner法
例5 数据分布的正态性检验——Kolmogorov-Smirnov法
例6 数据分布的正态性检验——基本统计量图形化汇总(Anderson-Darling及峰度)
例7 数据分布的正态性检验——根状图法
例8 数据分布的正态性检验——概率图法
例9 数据分布的正态性检验——经验累积分布函数法
例10 各种数据分布的检验——概率图法和经验累积分布函数法
例11 各种数据分布的检验——卡方拟合优度检验法
例12 数据的最优分布评估(个体分布标识)
3.3 单总体的参数恒定性检验
【Minitab案例】
例1 单总体的均值恒定性检验
例2 单总体的中位数恒定性检验
例3 单总体的比率恒定性检验
例4 单总体的方差恒定性检验
3.4 两总体的参数相等性检验
【Minitab案例】
例1 两总体的均值相等性检验
例2 两总体的中位数相等性检验
例3 两总体的比率相等性检验
例4 两总体的方差相等性检验
3.5 两个以上总体的参数相等性检验
【Minitab案例】
例1 两个以上总体的均值相等性检验——单因子ANOVA
例2 两个以上总体的均值相等性检验——双因子ANOVA
例3 两个以上总体的中位数相等性检验——单因子
例4 两个以上总体的中位数相等性检验——双因子
例5 两个以上总体的方差相等性检验
3.6 检验的功效
【Minitab案例】
例1 计算所能达到的检验功效
例2 计算需要的最小样本大小
例3 计算所能检测到的最小差异
第4章 实用数据分析的体系——SPC控制图及过程能力分析
4.1 概述
4.2 单变量的控制图——单样本
【Minitab案例】
例1 单值控制图和准控制图
例2 运行图(子组大小=1)
例3 移动极差控制图
例4 单值移动极差控制图
例5 标准化单值移动极差控制图
例6 移动平均控制图(子组大小=1)
例7 指数加权移动平均控制图(子组大小=1)
例8 累积和控制图(子组大小=1)
4.3 单变量的控制图——多样本
【Minitab案例】
例1 Xbar控制图
例2 运行图(子组大小>1)
例3 区域控制图
例4 R控制图
例5 S控制图
例6 Xbar-R控制图
例7 Xbar-S控制图
例8 I-MR-R/S控制图
例9 移动平均控制图(子组大小>1)
例10 指数加权移动平均控制图(子组大小>1)
例11 累积和控制图(子组大小>1)
4.4 多变量的控制图
【Minitab案例】
例1 T方控制图
例2 广义方差控制图
例3 T方广义方差控制图
例4 多变量指数加权移动平均控制图
4.5 属性的控制图
【Minitab案例】
例1 P控制图
例2 NP控制图
例3 C控制图
例4 U控制图
4.6 非正态数据的控制图
【Minitab案例】
例1 独立的Box-Cox数据变换法
例2 控制图选项中的Box-Cox数据变换法
4.7 过程能力分析
4.7.1 正态单变量的过程能力分析——不考虑组间变异
【Minitab案例】
例1 正态单变量的过程能力分析——不考虑组间变异
例2 正态单变量的过程能力Sixpack分析——不考虑组间变异
4.7.2 正态单变量的过程能力分析——考虑组间变异
【Minitab案例】
例1 正态单变量的过程能力分析——考虑组间变异
例2 正态单变量的过程能力Sixpack分析——考虑组间变异
4.7.3 非正态单变量的过程能力分析
【Minitab案例】
例1 非正态单变量数据的过程能力分析(无子组大小信息)
例2 非正态单变量数据的过程能力Sixpack分析(不考虑组间变异)
例3 Johnson变换与正态单变量数据过程能力分析分别进行(组内、组间/组内)
例4 Box-Cox变换与正态单变量数据过程能力分析同时进行(组内、组间/组内)
例5 Box-Cox变换与正态单变量数据过程能力分析分别进行(组内、组间/组内)
4.7.4 正态多变量的过程能力分析
【Minitab案例】
例1 多列形式的正态多变量数据的过程能力分析(组内、组间/组内)
例2 单列形式的正态多变量数据的过程能力分析(组内、组间/组内)
4.7.5 非正态多变量的过程能力分析
【Minitab案例】
例1 多列形式的非正态多变量数据的过程能力分析(无子组大小信息)
例2 单列形式的非正态多变量数据的过程能力分析(无子组大小信息)
例3 Johnson变换与正态多变量数据的过程能力分析分别进行(组内、组间/组内)
例4 Box-Cox变换与正态多变量数据的过程能力分析同时进行(组内、组间/组内)
例5 Box-Cox变换与正态多变量数据的过程能力分析分别进行(组内、组间/组内)
4.7.6 属性的过程能力分析——二项分布
【Minitab案例】
例1 基于P控制图的过程能力分析
4.7.7 属性的过程能力分析——泊松分布
【Minitab案例】
例1 基于U控制图的过程能力分析
4.8 批次的抽样验收
4.8.1 按变量的抽样验收
【Minitab案例】
例1 按变量抽样验收计划的创建
例2 按变量抽样验收计划的比较
例3 按变量抽样验收计划的实施
4.8.2 按属性的抽样验收
【Minitab案例】
例1 按缺陷品率属性抽样验收计划的创建、比较和实施
例2 按缺陷数率属性抽样验收计划的创建、比较和实施
第5章 实用数据分析的体系——DOE试验方案和实施效应
5.1 概述
【Minitab案例】
例1 带分支的因果图
5.2 全因子设计
【Minitab案例】
例1 一般全因子试验的设计
例2 二水平全因子试验的设计
例3 分析因子设计
例4 因子图(主效应图、交互作用图和立方图)
5.3 部分因子设计
【Minitab案例】
例1 二水平部分因子试验的设计
例2 Plackett-Burman(PB)试验的设计
5.4 田口设计
【Minitab案例】
例1 单一水平数的田口参数试验的设计
例2 混合水平数的田口参数试验的设计
例3 分析静态田口参数设计(主效应图、交互作用图)
例4 分析动态田口设计(主效应图、交互作用图、响应vs信号因子的散点图)
5.5 响应曲面试验设计
【Minitab案例】
例1 中心复合设计
例2 Box-Behnken设计
例3 分析响应曲面设计
5.6 混料试验设计
【Minitab案例】
例1 单纯形质心混料设计及单纯形设计图
例2 单纯形格点混料设计及单纯形设计图
例3 极端顶点混料设计及单纯形设计图
例4 分析混料设计
第6章 实用数据分析的体系——DOE的理论分析
6.1 概述
6.2 相关分析
【Minitab案例】
例1 多变量两两相关性的检验
例2 多变量两两间协方差的计算
例3 两因子间相关性的卡方检验
6.3 回归分析
【Minitab案例】
例1 简单回归(线性回归)
例2 逐步回归
例3 最佳子集回归
例4 拟合线图回归
例5 偏最小二乘回归(PLS)
例6 二值Logistic回归
例7 顺序值Logistic回归
例8 名义值Logistic回归
6.4 变异源分析
【Minitab案例】
例1 一般线性模型分析(GLM)
例2 完全嵌套方差分析
例3 平衡多元方差分析
例4 一般多元方差分析
第7章 实用数据分析的体系—MSA测量系统分析(DOE变异源之一)
7.1 概述
7.2 计量型测量系统的分析
7.2.1 量具研究前的数据准备
【Minitab案例】
例1 创建量具研究工作表
例2 量具运行图(测量值运行图)
7.2.2 量具的初步综合研究
【Minitab案例】
例1 类型1量具研究
7.2.3 量具的分辨力和稳定性
7.2.4 量具的线性和偏倚
【Minitab案例】
例1 量具线性和偏倚研究
7.2.5 量具的R&R
【Minitab案例】
例1 量具R&R研究(交叉)
例2 量具R&R研究(嵌套)
7.3 属性型测量系统的分析
【Minitab案例】
例1 操作员致性分析
例2 属性量具研究(分析法)
第8章 DMAIC质量突破策略
8.1 概述
8.2 过程的分析(以过程为中心)
8.3 顾客之声(以顾客为中心)
8.4 问题的研究(以问题为导火索)
8.5 六西格玛项目管理
8.5.1 项目的工作内容规划
8.5.2 项目的团队建设
8.5.3 项目的时间规划
8.5.4 项目的经济性核算
8.6 界定
8.7 测量
8.8 分析
8.9 改进
8.10 控制
8.11 案例——发动机清洁度六西格玛突破
8.12 小结
第9章 其他质量改进策略简介
9.1 概述
9.2 朱兰质量三部曲
9.3 PDCA/PDSA
9.4 8D
9.5 Kaizen/持续改善
9.6 汽车行业的一些质量控制方法
9.7 全面质量管理
第10章 质量管理的发展
10.1 历史阶段
10.2 质量大师的贡献
参考文献