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• 六西格玛
• 质量管理
• 精益生产
• 流程改进
• 统计分析
• 管理学
• 效率提升
• 问题解决
• 数据分析
• 企业管理

　　六标准差为众所公认协助企业追求卓越的重要品质方法论。企业若能将其精神导入工作中，定能大量降低不良率，显着提升流程运作效率与竞争优势，创造另一番荣景。

　　本书为「六标准差」提供一完整的思考逻辑，并以深入浅出的方式介绍相关的工具与应用方法；同时对于一般初学者容易感到却步的统计分析部分，也搭配案例，逐步解说Minitab 软体操作与分析的概念。

　　本书在观念的解说以及应用的方法步骤皆以简单易懂的方式撰写完成，除可做为大专院校相关系所之教科书，亦很适合一般产业界人士做为自习或参考之用。

　　本书附有绿带与黑带认证考试之模拟试题，适合做为顾问公司绿带与黑带认证课程之教材，亦可提供希望取得证照考试人士参考。

作者简介

苏朝墩

现职
　　国立清华大学工业工程与工程管理学系讲座教授
　　国际品质学术院(IAQ)院士

学历
　　美国密苏里大学(哥伦比亚校区)工业工程博士

经历
　　国立清华大学工业工程与工程管理学系特聘教授
　　国立清华大学工业工程与工程管理学系教授
　　日本东京理科大学经营工学系客座教授
　　国立交通大学工业工程与管理学系教授
　　橡树远东电子股份有限公司工业工程师

专长
　　品质工程、品质管理、工业工程与管理技术之应用

荣誉
　　中华民国国家品质奖个人奖
　　国科会杰出研究奖
　　中华民国品质学会品质个人奖
　　中国工业工程学会工业工程论文奖
　　中华民国品质学会品质论文奖
　　ANQ Congress 最佳论文奖
　　清华大学工学院杰出教学奖

《六标准差》图书简介（不含原书内容） 书名：《六标准差》 （注：本简介内容完全围绕“六标准差”这一管理哲学、方法论及其应用领域展开，旨在提供一个关于该体系的全面概述，而不涉及任何特定作者或版本《六标准差》书籍的具体章节或案例。） --- 导言：从“差不多”到“完美”的系统化追求 在当今快速迭代、竞争白热化的商业环境中，“质量”已不再是锦上添花的选项，而是企业生存与发展的基石。然而，如何定义、衡量和持续改进质量，一直是一个充满挑战的课题。《六标准差》，作为一种基于数据驱动、高度系统化的质量管理和流程改进方法论，提供了一种超越传统经验主义的框架。它不仅仅是一套工具箱，更是一种深入骨髓的文化转变，旨在帮助组织实现接近零缺陷的运营目标。 本书将带您深入探索“六标准差”这一革命性理念的底层逻辑、核心工具集及其在各个行业中的实战应用，重点阐述其如何帮助企业构建一套可持续的、可量化的改进机制。 第一部分：六标准差的哲学基石与历史演进 1.1 质量的重新定义：缺陷与变异的量化 六标准差的核心思想，是将质量问题从模糊的“感觉”转化为精确的“统计数字”。它彻底颠覆了传统的质量控制概念，认为任何流程的输出都存在固有变异。六标准差的目标是将流程的变异控制在极低的水平——每百万次机会中，仅允许出现3.4个缺陷。 本部分将详细解析标准差（Sigma, $sigma$）在统计学中的含义，以及如何将其与流程能力（Process Capability）关联起来。我们将探讨“3西格玛”、“4西格玛”到“6西格玛”的跨越所代表的实际业务价值，以及这种量化思维如何成为组织决策的基石。 1.2 理论的源起与发展脉络 六标准差并非横空出世的理论，而是集成了统计过程控制（SPC）、全面质量管理（TQM）等思想的集成创新。本章追溯其在20世纪80年代摩托罗拉（Motorola）的诞生背景，以及随后在通用电气（GE）等巨头手中得到系统化、流程化的推广与完善。理解其历史，有助于把握其方法的严谨性和实战性。 1.3 组织文化的变革：从“救火队”到“预防机制” 六标准差的实施本质上是一场组织文化的变革。它要求从高层领导到一线操作人员都拥抱数据思维，重视流程的稳定性和预测性。我们将探讨如何建立一个支持持续改进的组织结构，包括但不限于绿带、黑带、大师黑带等角色的职责划分与培养体系，确保改进的动力和专业性得以维持。 第二部分：DMAIC——六标准差的改进引擎 DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control，定义、测量、分析、改进、控制）是六标准差最核心、最实用的改进方法论。本书将以极大的篇幅，系统拆解DMAIC循环中的每一个阶段。 2.1 定义（Define）：清晰界定问题与目标 改进的起点是准确地定义问题。本阶段强调如何使用工具（如SIPOC图、过程流程图、质量功能展开QFD）来界定项目的范围、识别关键的客户需求（CTQ, Critical to Quality）以及建立清晰的业务案例。模糊的定义是项目失败的常见原因，因此，本章将聚焦于如何将客户的“声音”（VOC）精准转化为可测量的指标。 2.2 测量（Measure）：基线的建立与数据收集 没有准确的测量，就没有可靠的改进。测量阶段的核心任务是评估当前流程的绩效基线。我们将详细介绍测量系统分析（MSA），包括 Gage R&R 研究，以确保测量工具和方法本身的可靠性。同时，如何设计有效的数据收集计划，以及选择恰当的绩效指标（DPMO, DPU等），将是本阶段的重点内容。 2.3 分析（Analyze）：探究变异的根本原因 这是从“症状”走向“病因”的关键阶段。通过系统化的统计分析，找出导致流程变异和缺陷的主要“X”变量。本章将深入探讨多种分析工具的应用，例如： 图形化工具： 因果图（鱼骨图）、帕累托图。 统计推断： 假设检验、相关性分析、回归分析。 实验设计（DOE）： 介绍如何设计高效实验来隔离和确认关键的输入变量（X）对输出（Y）的影响。 2.4 改进（Improve）：系统化地优化流程 在确认了关键的根本原因后，改进阶段的目标是开发、测试并实施解决方案。本部分侧重于如何利用创意生成技术（如头脑风暴、六顶思考帽）找到解决方案，并通过试点项目（Pilot Study）验证改进措施的有效性，确保实施是可行的、无副作用的。 2.5 控制（Control）：维持成果与流程固化 许多改进项目在初期效果显著，但很快会“反弹”。控制阶段旨在建立长效机制，确保改进后的流程绩效得以保持。我们将详细阐述如何运用统计过程控制图（SPC Charts）进行实时监控，如何标准化操作程序（SOP），以及如何建立流程审核机制，实现持续的自我维护。 第三部分：六标准差的专业工具集与应用深化 除了DMAIC的主线流程外，六标准差体系还包含一系列高级工具，以应对不同复杂程度的问题。 3.1 统计过程控制（SPC）的深度应用 SPC是流程稳定的核心。本书将区别于基础介绍，深入探讨控制图的选择原则（如针对非正态数据、属性数据等）以及如何解读控制图上的非随机模式，从而在缺陷发生前进行预警。 3.2 实验设计（Design of Experiments, DOE） DOE是六标准差从描述性分析转向因果性发现的桥梁。我们将系统讲解因子设计（如全因子、部分因子设计）和响应曲面法（RSM），重点展示如何用最少的实验次数，确定多个输入变量对输出变量的交互作用和主效应，为流程优化提供精确的“配方”。 3.3 流程能力分析（Process Capability Analysis） 深入讲解 $C_p$、$C_{pk}$、$P_p$、$P_{pk}$ 等关键指标的计算和应用场景，以及当流程能力不足时，应采取的策略是“收窄变异”还是“转移中心”。 3.4 六西格玛与精益生产（Lean Six Sigma）的融合 在现代管理实践中，六标准差常常与精益生产相结合，形成“精益六标准差”（Lean Six Sigma）。本章将分析精益如何通过消除浪费（Muda）来提高流程速度和效率，而六标准差则专注于降低变异和缺陷，二者结合，实现了效率和质量的双重飞跃。 结语：将卓越变为习惯 《六标准差》旨在为读者提供一个清晰、可操作的蓝图，以系统地解决组织中最棘手的运营问题。它强调的不仅是技术工具的应用，更是对“数据至上”理念的忠诚实践。通过掌握这套方法论，企业将能够有效地降低成本、提高客户满意度，并将流程改进内化为一种持续的、不需要外部干预的组织习惯。这不是一次性的项目，而是一场永无止境的卓越之旅。

第一篇、基本原理篇
．全面品质概论
．六标准差原理

第二篇、常用统计方法篇
　．基础统计
．相关与回归分析
．实验设计
．田口方法
．反应曲面法

第三篇、常用品质工具篇
．常用品质工具
．统计流程管制
．流程能力与绩效分析

第四篇、衡量方法篇
．量测系统分析
．六标准差衡量

第五篇、六标准差方法论与应用篇
．六标准差策略
．DMAIC模式
．六标准差案例
．六标准差文化

第六篇、进阶篇
．六标准差设计
．精实六标准差

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始是被这个书名吸引的，总觉得“六标准差”听起来就很有力量，像是能把事情做得尽善尽美一样。拿到书后，我本以为会是一本理论性很强的学术著作，可能需要大量的专业背景知识才能读懂。然而，事实证明我的担忧是多余的。作者的叙述方式极其流畅自然，字里行间充满了洞察力。他并没有直接堆砌复杂的概念，而是通过层层递进的方式，将一个原本庞大而抽象的体系，描绘得清晰可见。我尤其欣赏书中对于“变异”的深入探讨，这不仅仅是数字上的波动，更是影响效率、质量和客户满意度的根本原因。作者通过生动的比喻和形象的类比，将“变异”的危害以及如何控制变异的重要性，展现在读者面前。书中大量的案例分析，覆盖了各种不同的行业和场景，让我能够轻易地找到与自身工作相关的切入点，并从中获得启发。读这本书的过程中，我常常会停下来思考，对照自身的工作，感觉自己原本模糊的瓶颈，似乎一下子有了清晰的解决思路。它不仅仅提供了一个框架，更重要的是，它教会了我如何去“看”问题，如何去“解”问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是一次意外的惊喜！我一直觉得“六标准差”这个概念听起来很高深，大概是那种只适合工程师和质量管理专家看的书。但当我翻开它的时候，才发现我的想法完全错了。作者用一种非常易懂、甚至可以说是有点像讲故事的方式，把这个复杂的管理理论一点点剥开。一开始，我以为会看到很多枯燥的公式和图表，结果发现里面充斥着各种各样的实际案例，从制造业的生产线优化，到服务行业的客户体验提升，甚至还触及到一些日常生活中的小细节。我尤其喜欢其中关于“DMAIC”模型的讲解，作者把它拆解成一步步的可操作流程，感觉就像是在给你一份“成功秘籍”。最让我印象深刻的是，书中并没有回避六标准差在实际落地过程中可能遇到的困难，比如员工的抵触情绪、数据的收集难题等等，而是提供了非常实用的应对策略。读完之后，我不仅对六标准差有了全新的认识，更觉得自己仿佛拥有了一套能够解决工作中各种问题的“瑞士军刀”。这本书真的不只是关于一个管理工具，更是一种思维方式的启迪，让我开始从更系统、更科学的角度去审视和解决问题。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书的洞察力着实令人惊叹。它并非仅仅是一本关于如何提升产品质量的指南，而更像是一本关于如何优化任何流程、提升任何表现的“智慧宝典”。我一开始对“六标准差”的概念抱有一种敬畏之心，觉得它可能离我的日常工作很遥远。然而，作者的文字却以一种亲切而富有逻辑性的方式，将这个看似复杂的体系展现在我面前。我尤其喜欢书中关于“因果关系”的深入剖析，以及如何通过科学的方法去识别和消除问题的根源。作者并没有回避任何挑战，而是直面现实，提供了切实可行的解决方案。阅读的过程中，我常常会不自觉地将书中的理念应用到我自己的工作和生活中，并且惊喜地发现，许多原本棘手的问题，竟然有了新的解决思路。这本书不仅仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“为什么”和“怎么做”。它让我明白，真正的卓越，源于对细节的精准把握和对流程的持续优化。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我大开眼界的作品。我之前对“六标准差”这个词汇只有模糊的概念，以为它只是制造业领域的一种高级管理术语，离我的实际工作可能有点远。但这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。作者以一种极其清晰、有条理的方式，为我揭示了六标准差的精髓。他并没有仅仅停留在理论层面，而是深入剖析了每一个关键概念背后的逻辑，并且通过大量鲜活的案例，将这些抽象的理论变得触手可及。我尤其欣赏书中对数据在决策过程中作用的强调，以及如何科学地收集、分析和利用数据来驱动改进。读这本书的过程中，我常常会有“原来是这样”的恍然大悟之感。它不仅提供了解决问题的工具和方法，更重要的是，它改变了我看待问题的方式。我开始意识到，很多所谓的“运气不好”或者“无法解决”的问题，其实背后都有规律可循，都可以通过系统性的分析和改进来解决。这本书的价值，远不止于提升工作效率，更在于它能够培养一种严谨、科学、追求卓越的思维习惯。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的，是一种对“完美”的全新理解。我一直认为，追求卓越是所有工作的目标，但“六标准差”这个概念，似乎将这种追求具体化、量化了。我本来以为这本书会充斥着复杂的统计学公式和枯燥的图表，但出乎意料的是，它的语言风格非常接地气，甚至带有一些励志的色彩。作者在书中分享了许多关于如何识别问题、如何分析原因、如何寻找根本解决方案的故事，这些故事让我深切地感受到，原来那些看似难以逾越的难题，通过科学的方法和持续的努力，是可以被一一攻克的。我特别喜欢书中关于“持续改进”的理念，它强调的不是一次性的解决方案，而是一种融入日常工作流程的思维模式。读完之后，我感觉自己对工作中的许多低效和浪费有了更清晰的认识，并且开始尝试运用书中学到的方法，去优化我的工作流程。这本书让我明白，追求高标准并不是遥不可及的梦想，而是可以通过系统性的方法来实现的。