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第一部分 过程改进中人的因素3

第1章 过程改进的概念3

1.1过程思想3

1.2改进的类型学5

1.2.1一个改进的示例6

1.2.2管理的内涵8

1.3核心技术能力的创造9

1.3.1技术能力的三种类型9

1.3.2核心优势的含义11

1.3.3核心优势举例13

1.3.4核心优势、过程和知识之间的关系14

1.3.5把多样性转化为核心优势15

参考文献17

第2章 管理过程的改进18

2.1把管理看作一个学科19

2.2愿景的形成和目标设定的过程22

2.2.1愿景的力量22

2.2.2为组织改造设定一个有吸引力的愿景的过程23

2.2.3愿景和转换性领导24

2.2.4 IBM：走向辉煌的战略愿景25

2.2.5设定激励性目标27

2.2.6不同层次的目标27

2.3情景领导的概念和应用29

2.3.1情景领导的概念30

2.3.2概念描述30

2.3.3如何阅读和应用情景领导模型31

2.3.4 AMD如何实现“情景领导”32

2.4全球性团队的领导者33

2.5管理精神模式的改变过程34

2.5.1把精力集中在有限的核心措施上35

2.5.2引入新的组织原则36

2.5.3鸡和蛋的效应37

参考文献37

第3章 系统和系统思维39

3.1什么是系统39

3.2分析思维和系统思维41

3.3反馈的概念43

3.3.1反馈控制系统44

3.3.2反馈的两种类型46

3.3.3反馈对管理成效的影响48

3.4从系统观点看组织49

3.5未来的组织54

参考文献56

第4章 创造与革新57

4.1创造一个革新的气氛57

4.2革新的持续过程59

4.3逻辑推理或者创新性的问题解决方法62

4.4创新性的解决问题过程63

4.5突破创造的障碍66

4.6自己所在的组织是否具有革新能力？67

参考文献68

第5章 变化的概念69

5.1变化理论的主要原理69

5.2高技术企业中对变化进行管理的特点70

5.3制造紧迫感71

5.4 TAGUCHI的质量观73

5.4.1超越规格73

5.4.2 Taguchi损失函数的概念74

5.4.3对Taguchi质量观的思考75

5.5创建一个低ppm环境76

5.6区分低ppm和完美的界限78

5.7是否需要对自动化设备进行统计过程控制79

5.8变化的人的因素80

参考文献82

第二部分 过程控制和能力研究85

第6章 几个重要的概率分布85

6.1正态概率分布（也称“正态曲线”）85

6.1.1正态分布的特征85

6.1.2参数μ和σ的改变对正态曲线的影响86

6.1.3标准化86

6.2二项分布89

6.3泊松分布90

6.3.1泊松过程90

6.3.2泊松分布应用举例92

6.4几何分布94

6.4.1几何分布的应用举例95

6.5正态分布对二项分布的近似96

6.5.1举例96

6.6泊松分布对二项分布的近似97

6.6.1举例97

参考文献98

第7章 统计过程控制99

7.1什么是过程？99

7.2控制的概念99

7.2.1控制的定义99

7.3控制图102

7.3.1控制图的产生102

7.3.2什么是控制图？102

7.3.3控制图的目的102

7.3.4控制图简介103

7.3.5有关控制过程的一些重要概念106

7.3.6变量控制图107

7.3.7属性控制图118

7.3.8缺陷数控制图126

7.4理解控制图131

7.4.1过程处在“控制之中”132

7.4.2过程“失去控制”132

7.5解释控制图模式135

7.5.1X图的解释135

7.5.2什么能够导致偏离？137

7.5.3解释R图138

7.5.4属性控制图的解释140

7.5.5解释单测控制图141

7.5.6总结143

7.6应用控制图时的分组样本容量和抽样频率143

7.6.1应用X-R时的样本容量和抽样频率143

7.6.2应用p图或np图时的样本容量和抽样频率145

7.6.3低ppm环境下的样本容量146

7.6.4控制界限146

7.6.5控制图和操作员147

7.7一些新的和被遗忘的旧的统计技术148

7.7.1在低ppm环境中控制过程149

7.7.2累积计数控制图（CCC图）150

7.7.3预控制技术159

7.7.4多变量图方法167

7.7.5基于移动极差的具有界限的单次测量控制图172

7.7.6具有修正控制界限的X-R图178

参考文献183

第8章 测量和检验的能力研究185

8.1概念和术语185

8.1.1把测量当成一种生产过程185

8.1.2测量时可能遇到的情形186

8.1.3准确度与精度187

8.1.4测量过程的再现性和稳定性189

8.1.5总结190

8.2测量过程的能力研究190

8.2.1测量能力研究的最简单方法192

8.2.2仪器不精确性对测量能力报告结果的影响198

8.2.3从产品变化中分离仪器误差203

8.3检验能力研究209

8.3.1利用变量数据进行检验能力研究（ICS）的步骤210

8.3.2利用属性数据进行检验能力研究（ICS）的步骤220

参考文献225

第9章 过程能力研究226

9.1过程能力226

9.2过程能力的量度227

9.2.1过程能力比（PCR）228

9.2.2 Cp与Cpk230

9.2.3能力指标与ppm水平的关系231

9.2.4结论233

9.3持续的过程改进的方法与技术234

9.3.1数据类型：变量与属性234

9.3.2小型能力研究（MCS）234

9.3.3试探性能力研究（TCS）235

9.3.4短期能力（STC）研究236

9.3.5长期能力（LTC）研究237

9.3.6过程性能（PP）研究238

9.3.7过程能力与性能研究的替代方法239

9.4小型能力检查240

9.5过程设置图242

9.6试探性过程能力研究245

9.6.1从何做起？245

9.6.2使用直方图进行试探性能力研究（TCS）247

9.6.3使用统计表进行TCS248

9.6.4使用正态概率图（NPP）进行TCS249

9.7正式的过程能力研究256

9.7.1正式的过程能力研究的目的256

9.7.2过程能力研究的准备工作256

9.7.3确定过程能力257

9.8利用属性数据确定过程能力270

9.9过程能力研究的7个阶段277

9.10如果过程不在受控状态，我们应该进行能力预测吗？280

9.11确定过程平均值所需的样本容量282

9.11.1优化样本容量282

9.11.2采用变量数据时样本容量的计算233

9.11.3如果无法负担计算的样本容量，如何处理？287

参考文献288

第10章 偏斜分布的应用289

10.1偏斜289

10.1.1两类偏斜290

10.1.2偏斜的度量292

10.1.3偏度b1的解释294

10.2尖峰度——对正态性的偏离294

10.2.1尖峰度的度量295

10.2.2尖峰度（b2）的解释295

10.3通过变换获得对称296

10.3.1在进行数据变换之前296

10.3.2变换的方式297

10.4镜像变换306

10.5正态曲线的二次近似［6］的应用310

参考文献313

第11章 工程规范314

11.1制定容差的随意性314

11.2制定容差的科学方法315

11.2.1利用正态概率图（NPP）设定规格界限315

11.2.2利用Z表确定容差界限315

11.2.3利用线性回归设定容限318

11.3建立统计容差限320

参考文献323

第12章 零缺陷过程能力324

12.1二十世纪六十年代零缺陷计划的问题324

12.2拥有一个卓越的过程325

12.3 Motorola的6σ质量计划326

12.4 6σ质量：属性数据329

12.4.1估计6σ能力329

参考文献332

第13章 低ppm环境中抽样系统的管理334

13.1简介334

13.2低ppm环境下的抽样系统336

13.3抽样系统的基础338

13.3.1 OC曲线338

13.3.2抽样计划的四大要素339

13.3.3确定可接受的质量水平（AQL）339

13.3.4确定批量允许缺陷率（LTPD）340

13.3.5 c＝0时接受概率的快速计算340

13.3.6 OC曲线的含义340

13.3.7平均出厂质量（AOQ）341

13.3.8计算c＝0时的AOQ和AOQL343

13.4使用c＝0抽样计划的重要性343

13.5根据LTPD要求设计针对大批量的抽样计划344

13.6根据抽样结果报告过程质量345

13.6.1没有发现缺陷单元时ppm水平的报告346

13.6.2发现缺陷单元时ppm水平的报告347

13.6.3合并检验结果以报告产品的总体质量349

13.7从抽样检验到过程控制351

13.8 Poka-Yoke（防错）系统352

13.8.1什么是Poka-Yoke？353

13.8.2 Poka-Yoke的形式和原则354

参考文献356

第三部分 离线与在线试验设计359

第14章 离线试验设计359

14.1经典的“一次一因素”试验360

14.1.1应用“一次一因素”试验设计的例子361

14.2方差分析362

14.2.1双因素方差分析的例子363

14.3析因试验介绍368

14.3.1主要效应和相互作用的概念368

14.3.2 2k和3k析因设计369

14.4 TAGUCHI质量改进方法377

14.4.1 Taguchi方法的特点378

14.4.2 Taguchi的损失函数理论379

14.4.3正交表简介380

14.4.4控制和噪声因素382

14.4.5信噪比384

14.4.6纯平方和与贡献率385

14.4.7试验结果的进一步解释392

14.5嵌套设计395

14.5.1什么是嵌套设计？396

14.5.2统计分析397

14.5.3三阶段嵌套设计的例子398

14.5.4统计分析399

14.5.5由方差分析表得到的结论402

14.5.6估计方差的组成成分402

14.5.7测量误差与总容差之比（P／T比）403

14.5.8把测量误差与产品变化性比较403

参考文献404

第15章 在线试验设计405

15.1进化操作（EVOP）407

15.1.1什么是EVOP？407

15.1.2概述407

15.1.3反馈系统408

15.1.4信息板的解释409

15.1.5当前已知最好条件411

15.1.6均值变化（CIM）效应412

15.1.7 EVOP在电子工业的应用413

15.1.8 EVOP的应用414

15.1.9 EVOP是一种确认方法422

15.1.10工程规格和EVOP425

15.2单形EVOP434

15.2.1单形EVOP的步骤435

15.3 EVOP计划的引入442

15.4 EVOP教育计划445

15.5策略取决于目的446

15.6其他EVOP技术447

15.6.1旋转正方形进化操作［7］447

15.6.2工厂试验449

参考文献463

附录464

附录A 随意干预过程的结果（根据Deming博士的蒙特卡洛漏斗实验）464

附录B 构造控制图的参数466

附录C 正态分布下的面积（Z表）467

附录D 偏斜度与尖峰度检验表470

附录E F分布的分位点471

附录F 正交表477

附录G 欧米茄（Omega）变换表481

附录H t分布的分位点484

附录I X2分布的分位点485

附录J 累积泊松分布486

附录K CCC图的支撑理论和过程拒绝抽样计划489

附录L e-x的值491

附录M（a） 单侧统计容差区间492

附录M（b） 双侧统计容差区间493

附录N OC曲线和AOQ曲线的快速设计方法（对于c＝0的抽样计划）494

附录O np取值（针对不同置信区间、接受概率和不合格单元数）497

术语表500

索引524