精益生产（LeanProduction），简称“精益”，是衍生自丰田生产方式的一种管理哲学。
核心：
1、追求零库存精益生产是一种追求无库存生产，或使库存达到极小的生产系统，为此而开发了包括“看板”在内的一系列具体方式，并逐渐形成了一套独具特色的生产经营体系。
2、追求快速反应，即快速应对市场的变化。为了快速应对市场的变化，精益生产者开发出了细胞生产、固定变动生产等布局及生产编程方法。
3、企业内外环境的和谐统一精益生产方式成功的关键是把企业的内部活动和外部的市场(顾客)需求和谐地统一于企业的发展目标。
4、人本主义精益生产强调人力资源的重要性，把员工的智慧和创造力视为企业的宝贵财富和未来发展的原动力a、充分尊重员工；b、重视培训；c、共同协作。
5、库存是“祸根”高库存是大量生产方式的特征之一。由于设备运行的不稳定、工序安排的不合理、较高的废品率和生产的不均衡等原因，常常出现供货不及时的现象，库存被看作是必不可少的“缓冲剂”。
但精益生产则认为库存是企业的“祸害”，其主要理由是：
1、库存提高了经营的成本；
2、库存掩盖了企业的问题。“
零浪费”为精益生产终极目标，具体表现在PICQMDS七个方面，目标细述为：
(2)“零”库存(Inventory·消减库存)将加工与装配相连接流水化，消除中间库存，变市场预估生产为接单同步生产，将产品库存降为零。
(3)“零”浪费(Cost·全面成本控制)消除多余制造、搬运、等待的浪费，实现零浪费。
(4)“零”不良(Quality·高品质)不良不是在检查位检出，而应该在产生的源头消除它，追求零不良。
(5)“零”故障(Maintenance·提高运转率)消除机械设备的故障停机，实现零故障。
(7)“零”灾害(Safety·安全第一)
工具
1.5s活动
2.TPM
3.TQM
5.持续改善
6.单元化生产
7.均衡生产
8.快速切换
故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。在ISO9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析，根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。
POKA-YOKE意为“防差错系统”。又称愚巧法，防呆法。意即在失误发生前即加以防止的方法。它是一种在作业过程中采用自动作用（动作，不动作），报警，提醒（标识，分类）等手段，使作业人员不特别注意或不需注意也不会失误的方法。日本的质量管理专家、著名的丰田生产体系创建人新江滋生（ShingeoShingo）先生根据其长期从事现场质量改进的丰富经验，首创了POKA-YOKE的概念，并将其发展成为用以获得零缺陷，最终免除质量检验的工具。
POKA-YOKE的基本理念主要有如下三个：
防误
-针对产品及过程设计出一种潜在的失效或导致失效的机理
-错误不可能发生
-前瞻性的
-预防
防错
-做出改变，帮助操作人员减少或消除错误检(缺陷)
-防止错误在下游工序继续
-反应性的
-探测
防误比防错更高级，更有效，例如十字路口，要避免南北向行驶的车辆与东西向行驶的车辆相撞，有两种办法，一是设置红绿灯，二是建立交桥。但是设置了红绿灯并不能完全避免南北向行驶的车辆与东西向行驶的车辆相撞，因为有很多的司机会违规驾驶，红绿灯只能起到告警作用，这是防错。但是如果建造了立交桥，就能完全避免相撞，这就是防误。
POKAYOKE防错
POKAYOKE防错术语
过程设计防错
产品设计防错
零缺陷和POKAYOKE防错
FMEA和防错POKAYOKE
实施POKAYOKE防错流程
错误的种类
人的错误的起因
POKAYOKE防错级别和种类
检验中的防错
POKAYOKE防错技术分类
POKAYOKE防错探测技术分类
基本原则
消除（Elimination）：将可能错误消除在过程和产品被重新设计的过程中；
替代（Replacement）：是进入更可靠的过程的一个变更；
简单化（Facilitation）：将过程运行变的更简单化，也更可靠；
检测（Detection）：使错误在下一步操作前被发现；
缓和（Mitigation）：是将错误的影响降低到最低。
日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A：理所当然质量。当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B：期望质量也有称为一元质量。当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。越不充足越不满意，越充足越满意。
C：魅力质量。当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。理所当然的质量是基线质量，是最基本的需求满足。期望质量是质量的常见形式。
魅力质量是质量的竞争性元素。通常有以下特点：
l、具有全新的功能，以前从未出现过；
2、性能极大提高；
3、引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制，顾客忠诚度得到了极大的提高；
工作说明(StatementOfWork,缩写为SOW)是合同的附件之一，具有与合同正文同等的法律效力。工作说明详细规定了合同双方在合同期内应完成的工作，如方案论证、设计、分析、试验、质量控制，可靠性、维修性、保障性、标准化、计量保证等；应向对方提供的项目，如接口控制文件、硬件、计算机软件、技术报告、图纸、资料，以及何时进行何种评审等，因此，工作说明以契约性文件的形式进一步明确了顾客的要求和承制方为实现顾客要求必须开展的工作，它使产品的管理和质量保证建立在法律依据之上，成为合同甲方（顾客）对乙方(承制单位)进行质量监控的有力工具。工作说明的详细要求可查阅GJB2742－96。工作说明的内容是质量功能展开的重要输入。
WBS：工作分解结构（WorkBreakdownStructure）创建WBS：创建WBS是把项目可交付成果和项目工作分解成较小的，更易于管理的组成部分的过程。WBS是项目管理重要的专业术语之一。WBS的基本定义：以可交付成果为导向对项目要素进行的分组，它归纳和定义了项目的整个工作范围每下降一层代表对项目工作的更详细定义。无论在项目管理实践中，还是在PMP，IPMP考试中，工作分解结构（WBS）都是最重要的内容之一。WBS总是处于计划过程的中心，也是制定进度计划、资源需求、成本预算、风险管理计划和采购计划等的重要基础。WBS同时也是控制项目变更的重要基础。项目范围是由WBS定义的，所以WBS也是一个项目的综合工具。
工作分解结构
工作（work)--可以产生有形结果的工作任务；分解（breakdown)--是一种逐步细分和分类的层级结构；结构（structure)--按照一定的模式组织各部分。根据这些概念，WBS有相应的构成因子与其对应：
研究范围一般包括：
并行工程具有以下五个方面的特点：
1、基于集成制造的并行性。
2、并行有序。
3、群组协同。
4、面向工程的设计。
5、计算机仿真技术。
建立并行工程的开发环境
并行工程环境使参与产品开发的每个人都能瞬时地相互交换信息，以克服由于地域、组织不同，产品的复杂化，缺乏互换性的工具等因素造成的各种问题。在开发过程中应以具有柔性和弹性的方法，针对不同的产品开发对象，采用不同的并行工程手法，逐步调整开发环境。
并行工程的开发环境主要包括以下几个方面。
(1)统一的产品模型，保证产品信息的唯一性，并必须有统一的企业知识库，使小组人员能以同一种“语言”进行协同工作。
(2)一套高性能的计算机网络，小组人员能在各自的工作站或微机上进行仿真，或利用各自的系统。
(3)一个交互式、良好用户界面的系统集成，有统一的数据库和知识库，使小组人员能同时以不同的角度参与或解决各自设计问题。
成立并行工程的开发组织机构
开发组织有三个层次构成，最高层有各功能部门负责人和项目经理组成，管理开发经费、进程和计划；第二层是由主要功能部门经理、功能小组代表构成，定期举行例会；第三层是作业层，由各功能小组构成。
选择开发工具及信息交流方法
确立并行工程的开发实施方案
首先把产品设计工作过程细分为不同的阶段；其次当出现多个阶段的工作所需要的资源不可共享时，可以采用并行工程方法；最后，后续阶段的工作必须依赖于前阶段的工作结果作为输入条件时，可以先对前阶段工作做出假设，二者才可并行。其间必须插入中间协调，并用中间的结果作验证，其验证的结果与假定的背离是后续阶段工作调整的依据。
参数设计是三次设计法里的二次设计,是在系统设计之后进行。参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数(包括原材料、零件、元件等)所有参数从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产品质量特性波动小，稳定性好。
简介
参数设计是三次设计法里的二次设计,是在系统设计之后进行。参数设计的基本思想是通过选择系统中所有参数(包括原材料、零件、元件等)的最佳水平组合，从而尽量减少外部、内部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产品质量特性波动小，稳定性好。另外，在参数设计阶段，一般选用能满足使用环境条件的最低质量等级的元件和性价比高的加工精度来进行设计，使产品的质量和成本两方面均得到改善。
方法
参数设计是一个多因素选优问题。由于要考虑三种干扰对产品质量特性值波动的影响，探求抗干扰性能好的设计方案，因此参数设计比正交试验设计要复杂得多。田口博士采用内侧正交表和外侧正交表直积来安排试验方案，用信噪比作为产品质量特性的稳定性指标来进行统计分析。为什么即使采用质量等级不高、波动较大的元件，通过参数设计，系统的功能仍十分稳定呢？这是因为参数设计利用了非线性效应。通常产品质量特性值y与某些元部件参数的水平之间存在着非线性关系，假如某一产品输出特性值为y，目标值为m，选用的某元件参数为x，其波动范围为Dx(一般呈正态分布)，若参数x取水平x1，由于波动Dx，引起y的波动为Dy1(如图)，通过参数设计，将x1移到x2，此时同样的波动范围Δx，引起y的波动范围缩小成Dy2，由于非线性效应十分明显，Dy2Δy2，即提高了元件质量等级后，对应于x1的产品质量特性y的波动范围仍然比采用较低质量等级元件、对应于水平x2的y波动范围Dy2要宽，由此可以看出参数设计的优越性。
案例分析
其他方法
在设计开发的过程中，常常是在关系未知的情况下进行参数设计的，而不是象上例中的关系明确可鉴。这就必须通过试验的办法，并借助于正交试验、方差分析、信噪比等数理统计的方法，以较少的次数找出符合设计目标值且稳定性很高的参数组合。
六西格码管理工具之10—发散思维
发散思维（DivergentThinking），又称辐射思维、放射思维、扩散思维或求异思维，是指大脑在思维时呈现的一种扩散状态的思维模式，它表现为思维视野广阔，思维呈现出多维发散状。如“一题多解”、“一事多写”、“一物多用”等方式，培养发散思维能力。不少心理学家认为，发散思维是创造性思维的最主要的特点，是测定创造力的主要标志之一。
思维分类
发散型认知方式
是指个体在解决问题过程中常表现出发散思维的特征，表现为个人的思维沿着许多不同的方向扩展，使观念发散到各个有关方面，最终产生多种可能的答案而不是唯一正确的答案，因而容易产生有创见的新颖观念。
作用
核心性作用想象是人脑创新活动的源泉，联想使源泉汇合，而发散思维就为这个源泉的流淌提供了广阔的通道。基础性作用创新思维的技巧性方法中，有许多都是与发散思维有密切关系的。保障性作用发散思维的主要功能就是为随后的收敛思维提供尽可能多的解题方案。这些方案不可能每一个都十分正确、有价值，但是一定要在数量上有足够的保证。
特点
变通性需要借助横向类比、跨域转化、触类旁通，使发散思维沿着不同的方面和方向扩散，表现出极其丰富的多样性和多面性。独特性独特性指人们在发散思维中做出不同寻常的异于他人的新奇反应的能力。独特性是发散思维的最高目标。多感官性发散性思维不仅运用视觉思维和听觉思维，而且也充分利用其他感官接收信息并进行加工。发散思维还与情感有密切关系。
如果思维者能够想办法激发兴趣，产生激情，把信息感性化，赋予信息以感情色彩，会提高发散思维的速度与效果。
方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
(1)随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw。
(2)实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SSb，组间自由度dfb。总偏差平方和SSt=SSb+SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw=n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
方差分析的基本思想是：
方差分析主要用途：
多个样本均值间两两比较
多个样本均值间两两比较常用q检验的方法，即Newman-keuls法，其基本步骤为：建立检验假设-->样本均值排序-->计算q值-->查q界值表判断结果。由于模仿了学生氏分布（Student'sdistribution），也称SNKq检验。
多个实验组与一个对照组均值间两两比较
多个实验组与一个对照组均值间两两比较，若目的是减小第II类错误，最好选用最小显著差法（LSD法）；若目的是减小第I类错误，最好选用新复极差法，前者查t界值表，后者查q'界值表。
分析方法
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：1、对成组设计的多个样本均值比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。2、对随机区组设计的多个样本均值比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。
两类方差分析的异同：
两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。
整个方差分析的基本步骤如下：
1、建立检验假设；H0：多个样本总体均值相等；H1：多个样本总体均值不相等或不全等。检验水准为0.05。
2、计算检验统计量F值；
3、确定P值并作出推断结果。
回归分析的主要内容为：
回归分析研究的主要问题是：
（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；
（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；
（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；
（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。
六西格码管理工具之13—顾客满意度
产生背景
1、顾客满意是经济发展的必然
2、顾客满意是以人为本观念普及的必然结果
3、顾客满意是企业永恒追求的目标
顾客满意调查为企业带来什么
93%的CEO认为顾客管理是企业成功和更富竞争力的最重要的因素——AberdeenGroup顾客忠诚度提高5%，利润的上升幅度将达到25%～85%——HarvardBusinessReview一个非常满意的顾客的购买意愿将六倍于一个满意的顾客——XeroxResearch2/3顾客离开其供应商是因为顾客关怀不够——YankeeGroup随着中国市场竞争的日趋白热化，企业间的较量已开始从基于产品的竞争转向基于顾客资源的竞争，顾客资源正在逐渐取代产品
综述
顾客满意级度指顾客在消费相应的产品或服务之后，所产生的满足状态等次。前面所述，顾客满意度是一种心理状态，是一种自我体验。对这种心理状态也要进行界定，否则就无法对顾客满意度进行评价。心理学家认为情感体验可以按梯级理论进行划分若干层次，相应可以把顾客满意程度分成七个级度或五个级度。七个级度为：很不满意、不满意、不太满意、一般、较满意、满意和很满意。
五个级度为：很不满意、不满意、一般、满意和很满意。
管理专家根据心理学的梯级理论对七梯级给出了如下参考指标：
1．很不满意指征：愤慨、恼怒、投诉、反宣传分述：很不满意状态是指顾客在消费了某种商品或服务之后感到愤慨、恼羞成怒难以容忍，不仅企图找机会投诉，而且还会利用一切机会进行反宣传以发泄心中的不快。
2．不满意指征：气愤、烦恼分述：不满意状态是指顾客在购买或消费某种商品或服务后所产生的气愤、烦恼状态。在这种状态下，顾客尚可勉强忍受，希望通过一定方式进行弥补，在适当的时候，也会进行反宣传，提醒自己的亲朋不要去购买同样的商品或服务。
3．不太满意指征：抱怨、遗憾分述：不太满意状态是指顾客在购买或消费某种商品或服务后所产生的抱怨、遗憾状态。在这种状态下，顾客虽心存不满，但想到现实就这个样子，别要求过高吧，于是认了。
4．一般指征：无明显正、负情绪分述：一般状态是指顾客在消费某种商品或服务过程中所形成的没有明显情绪的状态。也就是对此既说不上好，也说不上差，还算过得去。
5．较满意指征：好感、肯定、赞许分述：较满意状态是指顾客在消费某种商品或服务时所形成的好感、肯定和赞许状态。在这种状态下，顾客内心还算满意，但按更高要求还差之甚远，而与一些更差的情况相比，又令人安慰。
6．满意指征：称心、赞扬、愉快分述：满意状态是指顾客在消费了某种商品或服务时产生的称心、赞扬和愉快状态。在这种状态下，顾客不仅对自己的选择予以肯定，还会乐于向亲朋推荐，自己的期望与现实基本相符，找不出大的遗憾所在。
7．很满意指征：激动、满足、感谢分述：很满意状态是指顾客在消费某种商品或服务之后形成的激动、满足、感谢状态。在这种状态下，顾客的期望不仅完全达到，没有任何遗憾，而且可能还大大超出了自己的期望。这时顾客不仅为自己的选择而自豪，还会利用一切机会向亲朋宣传、介绍推荐，希望他人都来消费之。
总结
五个级度的参考指标类同顾客满意级度的界定是相对的，因为满意虽有层次之分，但毕竟界限模糊，从一个层次到另一个层次并没有明显的界限。之所以进行顾客满意级度的划分，目的是供企业进行顾客满意程度的评价之用。六西格码管理工具之14—均匀设计均匀设计（UniformDesign），又称均匀设计试验法（UniformDesignExperimentation）），或空间填充设计，是一种试验设计方法（ExperimentalDesignMethod。它是只考虑试验点在试验范围内均匀散布的一种试验设计方法。它由方开泰教授和数学家王元在1978年共同提出，是数论方法中的“伪蒙特卡罗方法”的一个应用。
原理
分布理论均匀设计的数学原理是数论中的一致分布理论，此方法借鉴了“近似分析中的数论方法”这一领域的研究成果，将数论和多元统计相结合，是属于伪蒙特卡罗方法的范畴。均匀设计只考虑试验点在试验范围内均匀散布，挑选试验代表点的出发点是“均匀分散”，而不考虑“整齐可比”，它可保证试验点具有均匀分布的统计特性，可使每个因素的每个水平做一次且仅做一次试验，任两个因素的试验点点在平面的格子点上，每行每列有且仅有一个试验点。它着重在试验范围内考虑试验点均匀散布以求通过最少的试验来获得最多的信息，因而其试验次数比正交设计明显的减少，使均匀设计特别适合于多因素多水平的试验和系统模型完全未知的情况。
例如，当试验中有m个因素，每个因素有n个水平时，如果进行全面试验，共有n∧m种组合，正交设计是从这些组合中挑选出n∧2个试验，而均匀设计是利用数论中的一致分布理论选取n个点试验，而且应用数论方法使试验点在积分范围内散布得十分均匀，并使分布点离被积函数的各种值充分接近，因此便于计算机统计建模。如某项试验影响因素有5个，水平数为10个，则全面试验次数为10∧5次，即做十万次试验；正交设计是做10∧2次，即做100次试验；而均匀设计只做10次，可见其优越性非常突出。
回归分析均匀设计是通过一套精心设计的表来进行试验设计的，对于每一个均匀设计表都有一个使用表，可指导如何从均匀设计表中选用适当的列来安排试验。均匀设计分会还编制了一套软件《均匀设计与统计调优软件包》供试验设计和数据处理、分析使用，非常方便。均匀设计法的试验数据分析要用到回归分析方法，例如线性回归模型、二次回归模型、非线性回归模型，以及各种选择回归变点的方法，也有利用多元样条函数技术、小波理论、人工神经网络模型应用于试验设计和数据分析。具体选择何种模型要根据实际试验的具体性质来确定。利用回归分析得出的模型，即可进行影响因素的重要性分析及新条件试验的结果估算，预报和最优化。
操作过程
1、明确试验目的,确定试验指标。若考察的指标有多个则一般需要对指标进行综合分析;
2、选择试验因素。根据专业知识和实际经验进行试验因素的选择,一般选择对试验指标影响较大的因素进行试验;
3、确定因素水平。根据试验条件和以往的实践经验,首先确定各因素的取值范围,然后在此范围内设置适当的水平;
4、选择均匀设计表,排布因素水平。根据因素数、水平数来选择合适的均匀设计表进行因素水平数据排布;5、明确试验方案,进行试验操作;
6、试验结果分析。建议采用回归分析方法对试验结果进行分析进而发现优化的试验条件。依试验目的和支持条件的不同也可采用直接观察法取得最好的试验条件(不再进行数据的分析处理);
7、优化条件的试验验证。通过回归分析方法计算得出的优化试验条件一般需要进行优化试验条件的实际试验验证(可进一步修正回归模型);
8、缩小试验范围进行更精确的试验,寻找更好的试验条件,直至达到试验目的为止。
注意事项
1、当所研究的因素和水平数目较多时,均匀设计试验法比其它试验设计方法所需的试验次数更少,但不可过分追求少的试验次数,除非有很好的前期工作基础和丰富的经验,否则不要企图通过做很少的试验就可达到试验目的,因为试验结果的处理一般需要采用回归分析方法完成,过少的试验次数很可能导致无法建立有效的模型,也就不能对问题进行深入的分析和研究,最终使试验和研究停留在表面化的水平上(无法建立有效的模型,只能采用直接观察法选择最佳结果)。一般情况下,建议试验的次数取因素数的3～5倍为好;
2、优先选用表进行试验设计。通常情况下表的均匀性要好于Un表,其试验点布点均匀,代表性强,更容易揭示出试验的规律,而且在各因素水平序号和实际水平值顺序一致的情况还可避免因各因素最大水平值相遇所带来的试验过于剧烈或过于缓慢而无法控制的问题;
3、对于所确定的优化试验条件的评价,一方面要看此条件下指标结果的好坏,另一方面要考虑试验条件是否合理可行的问题,要权衡利弊,力求达到用最小的付出获取最大收益的效果。
企业内训：人数控制在30人以内，讲解、讨论、游戏结合项目运作，财务收益承诺；
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