六西格玛管理工具之12——精益生产(Lean Production)

精益生产(Lean Production，简称LP)是美国麻省理工学院根据其在“国际汽车项目”研究中，基于对日本丰田生产方式的研究和总结，于1990年提出的制造模式。其核心是追求消灭包括库存在内的一切“浪费”，并围绕此目标发展了一系列具体方法，逐渐形成了一套独具特色的生产经营管理体系。

        精益生产是通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革，使生产系统能很快适应用户需求不断变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好的结果。

六西格玛管理工具之13——均匀设计

正交试验设计在挑选试验点时，有两个特点：均匀分散，整齐可比。“均匀分散”使试验点有代表性，“整齐可比”便于试验数据的分析。为了保证“整齐可比”的特点，正交设计至少要求做q2次试验。若要减少试验的数目，只有取掉整齐可比的要求。均匀设计就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。均匀设计和正交设计相似，也是通过一套精心设计的表——均匀表来进行试验设计，用回归分析的方法分析试验结果的。

每一个均匀设计表有一个代号 或 ，其中U表示均匀设计，n表示要做n次试验，q表示每个因素有q个水平，s表示该表有s列，U的右上角加“*”和不加“*”代表两种不同类型的均匀表。通常加“*”的均匀表有更好的均匀性。均匀设计的一个显著特点是试验次数随着因素水平的增加而显著减少。

六西格玛管理工具之14——排列图

排列图的全称是“主次因素排列图”，也称为Pareto图。它是用来影响产品质量的各种因素中主要因素的一种方法，由此可以用来确定质量改进的方向。因为在现实中存在的多数问题通常是由少数原因引起的。

经济学上的80/20原则用到管理领域，其基本原理是区分“关键的少数”和“次要的多数”，这样有助于抓关键因素，解决主要问题，为直观起见，用图形表示出来，这一图形便是排列图。

六西格玛管理工具之15——平衡计分卡

哈佛商学院的罗伯特.S.卡普兰（RobertKaplan 哈佛商学院的领导力开发课程教授）和诺朗诺顿研究所所长大卫.P.诺顿（DavidNorton复兴全球战略集团创始人兼总裁）经过为期一年对在绩效测评方面处于领先地位的12家公司的研究后，发展出一种全新的组织绩效管理方法，即“平衡计分卡”，并发表于1992年1/2月号的《哈佛商业评论》中。

       平衡计分卡的基本内容：平衡计分卡打破了传统的只注重财务指标的业绩管理方法，认为传统的财务会计模式只能衡量过去发生的事情。在工业时代，注重财务指标的管理方法还是有效的，但在信息社会里，传统的业绩管理方法并不全面。组织必须通过在客户、供应商、员工、组织流程、技术和革新等方面的投资，获得持续发展的动力。基于这种认识，平衡计分卡方法认为，组织应从四个角度审视自身业绩：客户、业务流程、学习与成长、财务。平衡计分卡中的目标和评估指标来源于组织战略，它把组织的使命和战略转化为有形的目标和衡量指标。

六西格玛管理工具之16——容差设计

容差设计(Tolerance Design)在完成系统设计和由参数设计确定了可控因素的最佳水平组合后进行，此时各元件(参数)的质量等级较低，参数波动范围较宽。

容差设计的目的是在参数设计阶段确定的最佳条件的基础上，确定各个参数合适的容差。容差设计的基本思想如下：根据各参数的波动对产品质量特性贡献(影响)的大小，从经济性角度考虑有无必要对影响大的参数给予较小的容差(例如用较高质量等级的元件替代较低质量等级的元件)。这样做，一方面可以进一步减少质量特性的波动，提高产品的稳定性，减少质量损失；另一方面，由于提高了元件的质量等级，使产品的成本有所提高。因此，容差设计阶段既要考虑进一步减少在参数设计后产品仍存在的质量损失，又要考虑缩小一些元件的容差将会增加成本，要权衡两者的利弊得失，采取最佳决策。

 总之，通过容差设计来确定各参数的最合理的容差，使总损失(质量与成本之和)达到最佳(最小)。我们知道，使若干参数的容差减少需要增加成本，但由此会提高质量，减少功能波动的损失。因此，要寻找使总损失最小的容差设计方案。用于容差设计的主要工具是质量损失函数和正交多项式回归。

参数设计与容差设计是相辅相成的。按照参数设计的原理，每一层次的产品（系统、子系统、设备、部件、零件），尤其交付顾客的最终产品都应尽可能减少质量波动，缩小容差，以提高产品质量，增强顾客满意；但另一方面，每一层次产品均应具有很强的承受各种干扰（包括加工误差）影响的能力，即应容许其下属零部件有较大的容差范围。对于下属零部件通过容差设计确定科学合理的容差，作为生产制造阶段符合性控制的依据。但应指出，此处的符合性控制与传统质量管理的符合性控制有两点不同：

第一，检验工序不能只记录通过或不通过，还应记录质量特性的具体数值；不能只给出不合格率，还要按照质量损失的理论制订科学的统计方法来给出质量水平的数据。

第二，采用适应健壮设计的在线质量控制方法（如先进的SPC方法等），实时监控产品质量波动的情况，进行反馈和工艺参数的调整；针对存在的问题，不断地采取措施改进工艺设计，提高产品质量，在减少总损失的前提下使质量特性越来越接近目标值，条件具备时，应减少容差范围。

六西格玛管理工具之17——实验设计(DOE)

实验设计(Design of Experiments, 缩写为DOE)是研究如何制定适当实验方案以便对实验数据进行有效的统计分析的数学理论与方法。实验设计应遵循三个原则：随机化，局部控制和重复。随机化的目的是实验结果尽量避免受到主客观系统因素的影响而呈现偏倚性；局部控制是化分区组，使区组内部尽可能条件一致；重复是为了降低随机误差的影响，目的仍在于避免可控的系统性因素的影响。实验设计大致可以分为四种类型：析因设计、区组设计、回归设计和均匀设计。析因设计又分为全面实施法和部分实施法。析因实验设计方法就是我们常说的正交实验设计。

所谓正交实验设计就是利用一种规格化的表─—正交表来合理地安排实验，利用数理统计的原理科学地分析实验结果，处理多因素实验的科学方法。这种方法的优点是，能通过代表性很强的少数次实验，摸清各个因素对实验指标的影响情况，确定因素的主次顺序，找出较好的生产条件或最优参数组合。经验证明，正交实验设计是一种解决多因素优化问题的卓有成效的方法。正交表是运用组合数学理论在拉丁方和正交拉丁方的基础上构造的一种表格，它是正交设计的基本工具，它具有均衡分散，整齐可比的特性。

      实验设计法已有70余年的历史，在美国和日本，被广泛应用于农业、制药、化工、机械、冶金、电子、汽车、航空、航天等几乎所有工业领域，来提高产品质量。美国汽车工业标准QS 9000“质量体系的要求”中已将实验设计列为必须应用的技术之一。著名的参数设计也是在正交实验设计的基础上发展起来的。另外开展实验设计不但可找到优化的参数组合，在很多情况下也可通过设置误差列，进行方差分析，定性地判断环境因素和加工误差等各种误差因素对期望的产品特性的影响，并采取改进措施，消除这些误差的影响。因此对于一些简单的工程问题，直接应用实验设计法也能获得满意的健壮的设计方案。实验设计还可应用于改进企业管理，调整产品结构，制定生产效益更高的生产计划等。