(六西格码袖珍手册:提高速度和质量的70条捷径)LEAN SIX SIGMA POCKET TOOLBOOK 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

The Lean Six Sigma Pocket Toolbook is today's most complete and results-based reference to the tools and concepts needed to understand, implement, and leverage Lean Six Sigma. The only guide that groups tools by purpose and use, this hands-on reference provides:

Analyses of nearly 100 tools and methodologies--from DMAIC and Pull Systems to Control Charts and Pareto Charts；

Detailed explanations of each tool to help you know how, when, and why to use it for maximum efficacy；

Sections for each tool explaining how to create it, how to interpret what you find, and expert tips.

Lean Six Sigma is today's leading technique to maximize production efficiency and maintain control over each step in the managerial process. With The Lean Six Sigma Pocket Toolbook, you'll discover how to propel your organization to new levels of competitive success--one tool at a time.

作者简介：

MICHAEL L.GEORGE is the chairman of George Group,the leading global Lean Six Sigma consultancy,and the author of Lean Six Sigma and Lean Six Sigma for Service.

Chapter 1: Using DMAIC to Improve Spee　Quality, and Cost

Define

Measure

Analyze

Improve

Control

Kaizen DMAIC

Project selection

Chapter 2: Working With Ideas

Brainstorming

Affinity diagrams

Multivoting

Chapter 3: Value Stream Mapping and　Process Flow Tools

Process mapping

Process observation

SIPOC

Process mapping steps

Transportation and spaghetti （workflow） diagrams

Swim-lane （deployment） flowcharts

Value stream maps （basic）

Flowchart and value stream symbols

Value-add （VA） vs. non-value-add （NVA） analysis Time value maps

Valueadd chart （task time or takt time chart）

Chapter 4: Voice of the Customer （VOC）

Customer segmentation

Sources of customer data

Collecting VOC: Interviews

Collecting VOC: Point-of-use observation

Collecting VOC: Focus groups

Collecting VOC: Surveys

Kano analysis

Developing critical-to-quality requirements

Chapter 5: Data Collection

Types of data

Input vs.output data

Data collection planning

Measurement selection matrix

Stratification factors

Operational definitions

Cautions on using existing data

Making a checksheet

Basic checKsheets

Frequency plot checksheet

Traveler checksheet

Location checksheet

Sampling basics

　Factors in sample selection

　Stable process （and population） sampling

　Formulas for determining minimum sample size（population or stable process）

　Measurement System Analysis （MSA） and

　Gage R&R Overview

　Gage R&R: Collecting the data

　Interpreting Gage R&R Results

　MSA: Evaluating bias

　MSA: Evaluating stability

　MSA: Evaluating discrimination

　MSA for attribute/discrete data

Chapter 6: Descriptive Statistics and　Data Displays

Statistical term conventions

Measures of central tendency（mean, median, mode）

Measures of spread（range, variance, standard deviation）

　Boxplots

　Frequency plot （histogram）

　Normal distribution

　Non normal distributions and

　the Central Limit Theorem

Chapter 7: Variation Analysis

Review of variation concepts

Time series plots （Run charts）

Run chart table

Control chart basics

Selecting a control chart

Control charts for continuous data

Subgrouping for continuous data

Control limit formulas for continuous data

Factors for Control Chart Formulas

　　……

Chapter 8：IDENTIFYING AND VERIFYING CAUSES

Chapter 9: Reducing Lead Time andNon-Value-Add Cost

Chapter 10: Complexity Value Stream Mapping andComplexity Analysis

Chapter 11: Selecting and Testing Solutions

Index

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数学主要是一种思考工具，不只是计算工具。

几点结论：

1．在短的时间递进尺度上，我们观察到的是证券组合的易变性，而不是它的回报情况。换句话说，我们只能看到变动，几乎看不到别的。我经常告戒自己，我们所能观察到的，最多只是变动与回报的组合，不会只有回报。

2．我们的情感不具备理解这一点的能力。那个牙科医生每月看一次报表就比不时查看报表时表现得好。也许，他如果一年只看一次报表，他的业绩会更好。

3．当我看见一个投资家用手机或掌上电脑实时监控他的证券组合时，我悄悄地笑了又笑。

牛或熊的术语是由不参与不确定性实践的人使用的，如电视评论员或那些没有处理风险业务经验的人。然而投资人和企业是不能以概率来支付的，他们要以美元支付。所以，关键不在于某个事件是否有可能发生，我们应该关心的是，如果它发生了，那么我们能赚多少钱。获得利润的频率有多高是无关紧要的；要看所实现成果的力度有多大。除了那些评论员们，很少有谁拿回家的支票是与他正确或错误的次数相联系的，这是个纯财会事实。他们拿到的是利润或亏损。对于评论员来说，他们的成功是与他们正确或错误的次数相联系的。这类人包括主要投资银行的"首席策略专家"，人们可以在电视上看到他们，他们比娱乐业的从业人员强不到哪里去。他们有名望，讲话有要有据，在你头脑中播下数字，但是，从功能上来主产，他们的工作就是使你得到娱乐--要想让他们的预报有任何衫价值，他们就需要一个统计测试体系。他们的名气不是来自于某种复杂测试的结果，而来自他们的表述技巧。

我在市场中一辈子所做的事情，最好的形容就是“欹斜下注”（skewed bets），那也就是说，我试图从偶发事件中捞取实惠。偶发事件一般不会经常重复，但是，相应地来说，一旦它们出现就有大的回报。我尽量不经常赚钱，越不经常越好。原因很简单，我相信，偶发事件的价值都不公平，而且越是稀有，它的价格就被定得越低。

如果下面没有坚实的基础，...

根据过去的信息来预测未来时，我们可能太多马虎，也可能太多严格。我无法接受单靠过去一个时间序列，作为未来表现的指针。除了数据，我还需要更多的东西。我的主要理由在于稀有事件，但还有更多的其他理由。

问题在于我们太重视肤浅的近代史，而说出“这种事情以前从未发生”之类的话。如果去看更宽广的历史，我们会发现，某个地方从来没有发生过的事，最好往往会发生。换句话说，历史告诉我们，以前从未发生的事，后来竟然发生了。狭隘的时间序列没有教的东西，历史却教了我们许多。视野越宽广，我们学到的教训就越多。历史教我们不应该像天真的经验论一般，只观察偶然遇到的历史事实。

接受已发生的事是该勇敢对面的事，但这会毁掉他们整个学术生涯辛苦建立起来的观念。他们尽全力为自己辩护，而不是汲取教训从中获利。

下次碰到厄运时，不妨开始强调个人举止的优雅，你应该表现出不管在什么状况都“知道如何生存”。“生意虽少，态度不变。”命运女神唯一不能掌控的是你的行为。

面对日常生活中的细节，我们不需要那么理性，那么讲究科学。只有在可能伤害我们、危及我们生存的状况下，才需要那么做。现代生活似乎诱导我们做出完全相反的事情：面对宗教和个人行为等事物时，我们变得极其务实和理智，面对市场和受随机性影响的事物时，却失去理性。

人类不是被设计来理解事物的，我们只是被设计来求生和繁衍后代，但为了求生存，我们必须夸大某些事情的概率，例如可能影响我们存货的概率事件发生的概率。举例来说，大脑对生命危险特别在意的人（也就是偏执狂），比较能够生存下来，因此他们的基因遗传下去。但是这种偏执狂也不能过头，否则必须付出太高的代价，反而成为缺点。某些偏见已经深深嵌进我们的大脑里，阻碍我们比较复杂、可能需要更精确评估概率的环境。

这些偏见的说法后来在各学科也都获得佐证。由于知觉上的扭曲，人没办法那么理性；我们所说的理性，是指信念协调一致，也就是没有逻辑上的矛盾，而且行为举止符合这些信念。

致富纯粹是自利行为， 不是社会行为。 资本主义的优点在于社会能够善用人们的贪婪， 而不是他们的善行， 同时也不需要颂扬这种贪婪为一种道德或知性成就。

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