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六西格码管理工具之1—精益消费(Lean Production)
精益消费（Lean Production），简称“精益”，是衍生自丰田消费方式的一种管理哲学。
包括众多知名的制造企业以及麻省理工大学教授在全球范围内对丰田消费方式的研讨、运用并发展，促使了精益消费实际和消费管理体系的产生，该体系目前依然在不断演化发展当中。从过去关注消费现场的Kaizen转变为库存控制、消费计划管理、流程改进（流程再造）、成本管理、员工素养养成、供应链协同优化、产品生命周期管理（产品概念设计，产品开发，消费线设计，工作台设计，作业方法设计和改进）、质量管理、设备资源和人力资源管理、市场开发及销售管理等企业运营管理触及的诸多层面。精益消费是经过系统结构、人员组织、运转方式和市场供求等方面的变革，使消费系统能很快顺运用户需求不断变化，并能使消费过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的消费的各方面最好结果的一种消费管理方式。与传统的大消费方式不同，其特征是“多种类”，“小批量”。
首先不同的企业内行业特点上不尽相反，就拿流程行业和团圆行业来说，流程行业，比如化工，医药，金属等，普通偏好设备管理，如TPM（Total Productive Maintenance）,由于在流程型行业需求运用到一系列的特定设备，这些设备的状况极大的影响着产品的质量；而团圆行业，比如机械，电子等，LAYOUT，消费线的排布，以及工序都是影响消费效率和质量的重要要素，因此团圆行业注重标准化，JIT（Just In Time），看板以及零库存。精益消费（Lean Production，简称LP）是美国麻省理工学院数位国际汽车计划组织（IMVP）的专家对日本丰田准时化消费JIT（Just In Time）消费方式的赞誉称呼。精益消费方式源于丰田消费方式，是由美国麻省理工学院组织世界上17个国家的专家、学者，花费5年工夫，耗资500万美元，以汽车工业这一创始大批量消费方式和精益消费方式JIT的典型工业为例，经实际化后总结出来的。精益消费方式的优越性不只体如今消费制造系统，异样也体如今产品开发、协作配套、营销网络以及运营管理等各个方面，它是当前工业界最佳的一种消费组织体系和方式，也必将成为二十一世纪标准的全球消费体系。精益消费方式是战后日本汽车工业遭到的“资源稀缺”和“多种类、少批量”的市场制约的产物。它是从丰田相佐诘末尾，经丰田喜一郎及大野耐一等人的共同努力，直到20世纪60年代才逐渐完善而构成的。精益消费方式的基本思想可以用一句话来概括，即：Just In Time（JIT），翻译为中文是“旨在需求的时分，按需求的量，消费所需的产品”。因此有些管理专家也称精益消费方式为JIT消费方式、准时制消费方式、适时消费方式或看板消费方式。
核心：
1、追求零库存精益消费是一种追求无库存消费，或使库存达到极小的消费系统，为此而开发了包括“看板”在内的一系列详细方式，并逐渐构成了一套独具特征的消费运营体系。
2、追求疾速反应，即疾速应对市场的变化。为了疾速应对市场的变化，精益消费者开发出了细胞消费、固定变动消费等规划及消费编程方法。
3、企业内外环境的和谐一致精益消费方式成功的关键是把企业的外部活动和外部的市场(顾客)需求和谐地一致于企业的发展目的。
4、人本主义精益消费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将来发展的原动力a、充分尊重员工；b、注重培训；c、共同协作。
5、库存是“祸根”高库存是大量消费方式的特征之一。由于设备运转的不波动、工序安排的不合理、较高的废品率和消费的不平衡等缘由，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”。
但精益消费则以为库存是企业的“祸害”，其次要理由是：
1、库存提高了运营的成本；
2、库存掩盖了企业的成绩。“
零糜费”为精益消费终极目的，详细表如今PICQMDS七个方面，目的细述为：
(1)“零”转产工时糜费(Products·多种类混流消费) 将加工工序的种类切换与拆卸线的转产工夫糜费降为“零”或接近为“零”。
(2)“零”库存(Inventory·消减库存) 将加工与拆卸相衔接流水化，消弭中间库存，变市场预估消费为接单同步消费，将产品库存降为零。
(3)“零”糜费(Cost·片面成本控制) 消弭多余制造、搬运、等待的糜费，完成零糜费。
(4)“零”不良(Quality·高质量) 不良不是在检查位检出，而应该在产生的源头消弭它，追求零不良。
(5)“零”缺点(Maintenance·提高运转率) 消弭机械设备的缺点停机，完成零缺点。
(6)“零”停滞(Delivery·疾速反应、短交期) 最大限制地紧缩前置工夫(Lead time)。为此要消弭中间停滞，完成“零”停滞。
(7)“零”灾祸(Safety·安全第一)
工具
1.5s活动
2.TPM
3.TQM
4.看板作为精益消费的一种核心管理工具，可对消费现场停止可视化管理。一旦出现异常可在第一工夫告诉相关人员并采取措施解除成绩。
5.持续改善
6.单元化消费
7.平衡消费
8.疾速切换
六西格玛管理工具之2——FMEA和FTA分析
缺点形式与影响分析(FMEA)和缺点树分析(FTA)均是在牢靠性工程中已广泛运用的分析技术，国外已将这些技术成功地运用来处理各种质量成绩。在ISO 9004：2000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停止风险评价的方法。我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术运用于牢靠性设计分析，根据国外文献材料和我国部分企业技术人员的实际，FMEA和FTA可以运用于过程(工艺)分析和质量成绩的分析。质量是一个外延很广的概念，牢靠性是其中一个方面。经过FMEA和FTA分析，找出了影响产质量量和牢靠性的各种潜在的质量成绩和缺点形式及其缘由（包括设计缺陷、工艺成绩、环境要素、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才能。根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是经过FMEA和FTA/ETA来完成的。
六西格玛管理工具之3——POKA-YOKE
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，提示（标识，分类）等手腕，使作业人员不特别留意或不需留意也不会失误的方法。日本的质量管理专家、著名的丰田消费体系创建人新江繁殖（Shingeo Shingo）先生根据其长期从事现场质量改进的丰富阅历，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的基本理念次要有如下三个：
⑴决不允许哪怕一点点缺陷产品出现，要想成为世界的企业，不只在观念上，而且必须在实践上达到“0”缺陷。
⑵消费现场是一个复杂的环境，每一天的每一件事都能够出现，差错导致缺陷，缺陷导致顾客不满和资源糜费。
⑶我们不能够消弭差错，但是必须及时发现和立刻纠正，防止差错构成缺陷。
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
- 错误不能够发生
- 前瞻性的
- 预防
防错
- 做出改变，协助操作人员减少或消弭错误检(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，由于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。但是假如建造了立交桥，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POKA YOKE防错
FMEA和防错POKAYOKE
实施POKA YOKE防错流程
错误的种类
人的错误的原因
POKAYOKE防错级别和种类
过程设计防错?
产品设计防错
检验中的防错
POKAYOKE防错技术分类
POKAYOKE防错探测技术分类
基本准绳
消弭（Elimination）：将能够错误消弭在过程和产品被重新设计的过程中；
替代（Replacement）：是进入更牢靠的过程的一个变更；
简单化（Facilitation）：将过程运转变的更简单化，也更牢靠；
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。
六西格玛管理工具之4——Kano模型
日本质量专家Kano把质量按照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：天经地义质量、希冀质量和魅力质量。
A：天经地义质量。当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不称心；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓称心不称心，顾客充其量是称心。
B：希冀质量也有称为一元质量。当其特性不充足时，顾客很不称心，充足时，顾客就称心。越不充足越不称心，越充足越称心。
C：魅力质量。当其特性不充足时，并且是有关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就非常称心。天经地义的质量是基线质量，是最基本的需求满足。希冀质量是质量的常见方式。
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 、功能极大提高；
3、引进一种以前没有见过甚至没思索过的新机制，顾客忠实度得到了极大的提高；
4、一种非常新颖的风格。Kano模型三种质量的划分，为6Sigma改进提高了方向。假如是天经地义质量，就要保证基本质量特性符合规格（标准），完成满足顾客的基本要求，项目团队应集中在怎样降低缺点出现率上；假如是希冀质量，项目团队关怀的就不是符合不符合规格（标准）成绩，而是怎样提高规格（标准）本身。不断提高质量特性，促进顾客称心度的提升；假如是魅力质量，则需求经过满足顾客潜在需求，使产品或服务达到意想不到的新质量。项目团队应关注的是如何在维持前两个质量的基础上，探求顾客需求，创造新产品和添加意想不到的新质量。
六西格玛管理工具之5——工作阐明（SOW）
工作阐明(Statement Of Work,缩写为SOW)是合同的附件之一，具有与合同注释同等的法律效能。工作阐明详细规定了合同单方在合同期内应完成的工作，如方案论证、设计、分析、实验、质量控制，牢靠性、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、材料，以及何时停止何种评审等，因此，工作阐明以契约性文件的方式进一步明白了顾客的要求和承制方为完成顾客要求必须展开的工作，它使产品的管理和质量保证建立在法律根据之上，成为合同甲方（顾客）对乙方(承制单位)停止质量监控的有力工具。工作阐明的详细要求可查阅GJB 2742－96。 工作阐明的内容是质量功能展开的重要输入。
六西格玛管理工具之6——质量功能展开（QFD）
质量功能展开(Quality Function Deployment, 缩写为QFD)是把顾客或市场的要求转化为设计要求、零部件特性、工艺要求、消费要求的多层次归纳分析方法，它表现了以市场为导向，以顾客要求为产品开发独一根据的指点思想。在健壮设计的方法体系中，质量功能展开技术占有无足轻重的地位，它是展开健壮设计的先导步骤，可以确定产品研制的关键环节、关键的零部件和关键工艺，从而为波动性优化设计的详细实施指出了方向，确定了对象。它使产品的全部研制活动与满足顾客的要求严密联络，从而加强了产品的市场竞争才能，保证产品开发一次成功。根据文献报道，运用QFD方法，产品开发周期可延长三分之一，成本可减少二分之一，质量大幅度提高，产量成倍添加。质量功能展开在美国民用工业和国防工业已达到非常普及的程度，不只运用于详细产品开发和质量改进，还被各大公司用作质量方针展开和工程管理目的的展开等。2015版ISO 9000系列标准要求“以顾客为关注焦点”,“确保顾客的要求得到确定并予以满足”，作为分析展开顾客需求的质量功能展开方法必将在2000版ISO 9000系列标准的贯彻实施中获得广泛的运用。
六西格码管理工具之7——WBS
WBS：工作分解结构（Work Breakdown Structure） 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停止的分组，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。无论在项目管理实际中，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义务；分解（breakdown)--是一种逐渐细分和分类的层级结构；结构（structure)--按照一定的形式组织各部分。根据这些概念，WBS有相应的构成因子与其对应：
⑴结构化编码编码是最分明和最关键的WBS构成因子，首先编码用于将WBS彻底的结构化。经过编码体系，我们可以很容易辨认WBS元素的层级关系、分组类别和特性。并且由于近代计算机技术的发展，编码实践上使WBS信息与组织结构信息、成本数据、进度数据、合同信息、产品数据、报告信息等严密地联络起来。
⑵工作包工作包（work package）是WBS的最底层元素，普通的工作包是最小的“可交付成果”，这些可交付成果很容易辨认出完成它的活动、成本和组织以及资源信息。例如：管道安装工作包能够含有管道支架制造和安装、管道衔接与安装、严密性检验等几项活动；包含运输/焊接/管道制造人工费用、管道/金属附件材料费等成本；过程中产生的报告/检验结果等等文档；以及被分配的工班组等责任包干信息等等。正是上述这些组织/成本/进度/绩效信息使工作包乃至WBS成为了项目管理的基础。基于上述观点，一个用于项目管理的WBS必须被分解到工作包层次才可以使其成为一个有效的管理工具。
⑶WBS元素WBS元素实践上就是WBS结构上的一个个“节点”，粗浅的了解就是“组织机构图”上的一个个“方框”，这些方框代表了独立的、具有从属关系/汇总关系的“可交付成果”。经过数十年的总结大多数组织都倾向于WBS结构必须与项目目的有关，必须面向最终产品或可交付成果的，因此WBS元素更适于描画输入产品的名词组成（effictive WBS，Gregory T. Haugan）。其中的道理很分明，不同组织、文明等为完成同一工作所运用的方法、程序和资源不同，但是他们的结果必须相反，必须满足规定的要求。只要抓住最核心的可交付结果才能最有效的控制和管理项目；另一方面，只要辨认出可交付结果才能辨认外部/外部组织完成此工作所运用的方法、程序和资源。工作包是最底层的WBS元素。
⑷WBS字典管理的规范化、标准化不断是众多公司追求的目的，WBS字典就是这样一种工具。它用于描画和定义WBS元素中的工作的文档。字典相当于对某一WBS元素的规范，即WBS元素必须完成的工作以及对工作的详细描画；工作成果的描画和相应规范标准；元素上下级关系以及元素成果输入输入关系等。同时WBS字典对于明晰的定义项目范围也有着宏大的规范作用，它使得WBS易于了解和被组织以外的参与者（如承包商）接受。在建筑业，工程量清单规范就是典型的工作包级别的WBS字典。
六西格码管理工具之8——并行工程并行工程(Concurrent Engineering)
并行工程是对产品及其相关过程（包括制造过程和支持过程）停止并行、集成化处理的系统方法和综合技术。
研讨范围普通包括：
①并行工程管理与过程控制技术，
②并行设计技术，
③疾速制造技术。
并行工程的定义1988年美国国家防御分析研讨所（IDA—Institute of Defense Analyze）残缺地提出了并行工程（CE—Concurrent Engineering）的概念，即“并行工程是集成地、并行地设计产品及其相关过程（包括制造过程和支持过程）的系统方法。这种方法要求产品开发人员在一末尾就思索产品整个生命周期中从概念构成到产品报废的一切要素，包括质量、成本、进度计划和用户要求。并行工程的目的为提高质量、降低成本、延长产品开发周期和产品上市工夫。并行工程的详细做法是：在产品开发初期，组织多种职能协同工作的项目组，使有关人员从一末尾就获得对新产品需求的要求和信息，积极研讨触及本部门的工作业务，并将所需求求提供给设计人员，使许多成绩在开发早期就得到处理，从而保证了设计的质量，避免了大量的返工糜费.－在产品的设计开发时期，将概念设计、结构设计、工艺设计、最终需求等结合起来，保证以最快的速度按要求的质量完成。－各项工作由与此相关的项目小组完成。进程中小组成员各自安排本身的工作，但可以定期或随时反馈信息并对出现的成绩协调处理。－根据适当的信息系统工具，反馈与协调整个项目的停止。应用古代CIM技术，在产品的研制与开发时期，辅助项目进程的并行化。
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互相交换信息，以克制由于地域、组织不同，产品的复杂化，缺乏互换性的工具等要素形成的各种成绩。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，逐渐调整开发环境。
并行工程的开发环境次要包括以下几个方面。
(1)一致的产品模型，保证产品信息的独一性，并必须有一致的企业知识库，使小组人员能以同一种“言语”停止协同工作。
(2)一套高功能的计算机网络，小组人员能在各自的工作站或微机上停止仿真，或应用各自的系统。
(3)一个交互式、良好用户界面的系统集成，有一致的数据库和知识库，使小组人员能同时以不同的角度参与或处理各自设计成绩。
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担任人和项目经理组成，管理开发经费、进程和计划；第二层是由次要功能部门经理、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
选择一套合适的产品数据管理(PDM)系统，PDM是集数据管理才能、网络的通讯才能与过程控制才能于一体的过程数据管理技术的集成，可以跟踪保存和管理产品设计过程。PDM系统是完成并行工程的基础平台。它将一切与产品有关的信息和过程集成在一体，将有效地从概念设计、计算分析、详细设计、工艺流程设计、制造、销售、维修直至产品报废的整个生命周期相关的数据，予以定义、组织和管理，使产品数据在整个产品生命周期内保持最新、分歧、共享及安全。PDM系统应该具有电子仓库、过程和过程控制、配置管理、查看和圈阅、扫描和成像、设计检索和零件库、项目管理、电子协作、工具和集成件等。产品数据管理系统对产品开发过程的片面管理，可以保证参与并行工程协同开发小组人员间的协调活动能正常停止。
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求的资源不可共享时，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根据。
六西格码管理工具之9——参数设计
参数设计是三次设计法里的二次设计,是在系统设计之后停止。参数设计的基本思想是经过选择系统中一切参数(包括原材料、零件、元件等)一切参数从而尽量减少外部、外部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产质量量特性波动小，波动性好。
简介
参数设计是三次设计法里的二次设计,是在系统设计之后停止。参数设计的基本思想是经过选择系统中一切参数(包括原材料、零件、元件等)的最佳程度组合，从而尽量减少外部、外部和产品间三种干扰的影响，使所设计的产质量量特性波动小，波动性好。另外，在参数设计阶段，普通选用能满足运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停止设计，使产品的质量和成本两方面均得到改善。
方法
参数设计是一个多要素选优成绩。由于要思索三种干扰对产质量量特性值波动的影响，探求抗干扰功能好的设计方案，因此参数设计比正交实验设计要复杂得多。田口博士采用内侧正交表和外侧正交表直积来安排实验方案，用信噪比作为产质量量特性的波动性目的来停止统计分析。为什么即便采用质量等级不高、波动较大的元件，经过参数设计，系统的功能仍非常波动呢？这是由于参数设计应用了非线性效应。通常产质量量特性值y与某些元部件参数的程度之间存在着非线性关系，假如某一产品输入特性值为y，目的值为m，选用的某元件参数为x，其波动范围为Dx (普通呈正态分布)，若参数x取程度x1，由于波动Dx，惹起y的波动为Dy1(如图)，经过参数设计，将x1移到x2，此时异样的波动范围Δx，惹起y 的波动范围减少成Dy2，由于非线性效应非常分明，Dy2Δy2，即提高了元件质量等级后，对应于x1的产质量量特性y的波动范围依然比采用较低质量等级元件、对应于程度x2的y波动范围D y2要宽，由此可以看出参数设计的优越性。
案例分析
例如，有一晶体管稳压电源，输入为交流220V，要求输入目的值为直流110V，波动范围必须控制在±2V。决议稳压电路输入特性的次要要素是晶体管的电放逐大倍数 hFE（其输入特性呈非线性关系）以及调理电阻R的大小（电阻的输入呈线性关系）。通常专业设计人员看到电路输入与目的值发生偏离时，大多是调整晶体管 hFE的工作点，使输入达到目的值，但又产生了输入电压波动偏大的成绩。例如原稳压电源的晶体管hPE工作点在A1（A1=20），对应的输入电压为95V。这时，设计人员通常是把hFE从A1调整到A2（A2=40），使输入电压达到110V。但是，晶体管的hFE总会有一定范围的波动。假定hFE的波动范围为±20，当选定A2=40为设计中心值时，hFE就将在20-60（A1-A3）之间波动，对应的输入目的的波动范围将是95-120V。过去为处理这一成绩，都是进一步严厉挑选元件，以减小hFE的波动范围。这样势必添加制形成本。如何运用参数设计的原理来优化设计呢？由此可知，当A4=80这个工作点时，对应的输入特性曲线变化的平整区。如今仍采用hFE波动为±20的晶体管，但工作点选A4=80上，此时输入电压波动范围为120耀122V之间，波动幅度大大减小。但这时的输入电压为121V，比目的值110V高出一个M=11V的偏向。这个偏向可用线性元件电阻 R来校正，经过改变电阻R的大小来调整输入电压；使其达到110V。经过这项设计，我们找到了晶体管hFE与电阻的最佳参数组合为A4B4。
其他方法
在设计开发的过程中，常常是在关系未知的状况下停止参数设计的，而不是象上例中的关系明白可鉴。这就必须经过实验的办法，并借助于正交实验、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的值且波动性很高的参数组合。
六西格码管理工具之10—发散思想
发散思想（Divergent Thinking），又称辐射思想、放射思想、分散思想或求异思想，是指大脑在思想时呈现的一种分散形状的思想形式，它表现为思想视野广阔，思想呈现出多维发散状。如“一题多解”、“一事多写”、“一物多用”等方式，培育发散思想才能。 不少心思学家以为，发散思想是创造性思想的最次要的特点，是测定创造力的次要标志之一。
思想分类
思想是人脑对客观事物本质属性和内在联络的概括和间接反映.以新颖独特的思想活动揭示客观事物本质及内在联络并指引人去获得对成绩的新的解释，从而产生史无前例的思想成果称为创意思想，也称创造性思想.它给人带来新的具有社会意义的成果，是一个人智力程度高度发展的产物. 创意思想与创造性活动相关联，是多种思想活动的一致，但发散思想和灵感在其中起重要作用.创意思想普通阅历预备期，酝酿期，豁朗期和验证期四个阶段. 几种次要的创意思想模型：斯滕伯格“创造力三维模型实际”，若宾的基于“关系复杂性”的模型
发散型认知方式
是指个体在处理成绩过程中常表现出发散思想的特征，表现为个人的思想沿着许多不同的方向扩展，使观念发散到各个有关方面，最终产生多种能够的答案而不是独一正确的答案，因此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，而发散思想就为这个源泉的流淌提供了广阔的通道。基础性作用创新思想的技巧性方法中，有许多都是与发散思想有亲密关系的。保障性作用发散思想的次要功能就是为随后的收敛思想提供尽能够多的解题方案。这些方案不能够每一个都非常正确、有价值，但是一定要在数量上有足够的保证。
特点
流利性流利性就是观念的自在发挥。指在尽能够短的工夫内生成并表达出尽能够多的思想观念以及较快地顺应、消化新的思想概念。机智与流利性亲密相关。流利性反映的是发散思想的速度和数量特征。变通性变通性就是克制人们头脑中某种本人设置的僵化的思想框架，按照某一新的方向来思索成绩的过程。
变通性需求借助横向类比、跨域转化、触类旁通，使发散思想沿着不同的方面和方向分散，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想中做出不同寻常的异于别人的新奇反应的才能。独特性是发散思想的最高目的。多感官性发散性思想不只运用视觉思想和听觉思想，而且也充分应用其他感官接收信息并停止加工。发散思想还与情感有亲密关系。
假如思想者可以想办法激发兴味，产生激情，把信息感性化，赋予信息以感情颜色，会提高发散思想的速度与效果。
六西格玛管理工具之11—方差分析
方差分析(Analysis of Variance，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分明性检验。 由于各种要素的影响，研讨所得的数据呈现波动状。形成波动的缘由可分成两类，一是不可控的随机要素，另一是研讨中施加的对结果构成影响的可控要素。方差分析是从观测变量的方差动手，研讨诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有分明影响的变量。
方差分析的基本原理是以为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 随机误差，如测量误差形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向平方和的总和表示， 记作SSw，组内自在度dfw。
(2) 实验条件，即不同的处理形成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏向平方和表示，记作SSb，组间自在度dfb。总偏向平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自在度(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，一种状况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种状况是处理的确有作用，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，推断各样天分否来自相反的总体。
方差分析的基本思想是：
经过分析研讨不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控要素对研讨结果影响力的大小。
方差分析次要用途：
①均数差别的分明性检验，
②分离各有关要素并估计其对总变异的作用，
③分析要素间的交互作用，
④方差齐性检验。
在迷信实验中常常要讨论不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。例如医学界研讨几种药物对某种疾病的疗效；农业研讨土壤、肥料、日照工夫等要素对某种农作物产量的影响；不异化学药剂对作物害虫的杀虫效果等，都可以运用方差分析方法去处理。一个复杂的事物，其中往往有许多要素互相制约又互相依存。方差分析的目的是经过数据分析找出对该事物有分明影响的要素，各要素之间的交互作用，以及分明影响要素的最佳程度等。方差分析是在可比较的数组中，把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源停止分解的一种技术。对变差的度量，采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和，这是一个很重要的思想。经过方差分析若回绝了检验假设，只能阐明多个样本总体均值不相等或不全相等。若要得到各组均值间更详细的信息，应在方差分析的基础上停止多个样本均值的两两比较。
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界值表判别结果。由于模拟了先生氏分布（Student's distribution），也称SNK q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，最好选用最小分明差法（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
根据材料设计类型的不同，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，即单要素方差分析。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，即两要素方差分析。
两类方差分析的异同：
两类方差分析的基本步骤相反，只是变异的分解方式不同，对成组设计的材料，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，而对配伍组设计的材料，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。
六西格玛管理工具之12—回归分析
回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用非常广泛，回归分析按照触及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；在线性回归中，按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。假如在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。假如回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。回归分析是运用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预告、控制等成绩。方差齐性线性关系效应累加变量无测量误差变量服从多元正态分布观察独立模型残缺（没有包含不该进入的变量、也没有漏掉应该进入的变量）误差项独立且服从（0，1）正态分布。理想数据常常不能完全符合上述假定。因此，统计学家研讨出许多的回归模型来处理线性回归模型假定过程的约束。研讨一个或多个随机变量Y1 ，Y2 ，…，Yi与另一些变量X1、X2，…，Xk之间的关系的统计方法，又称多重回归分析。通常称Y1，Y2，…，Yi为因变量，X1、X2，…，Xk为自变量。回归分析是一类数学模型，特别当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一个自变量和一个因变量，且它们大体上有线性关系，这叫一元线性回归，即模型为Y=a+bX+ε，这里X是自变量，Y是因变量，ε是随机误差，通常假定随机误差的均值为0，方差为σ^2（σ^2大于0）σ^2与X的值有关。若进一步假定随机误差服从正态分布，就叫做正态线性模型。普通的情形，它有k个自变量和一个因变量，因变量的值可以分解为两部分：一部分是由于自变量的影响，即表示为自变量的函数，其中函数方式已知，但含一些未知参数；另一部分是由于其他未被思索的要素和随机性的影响，即随机误差。当函数方式为未知参数的线性函数时，称线性回归分析模型；当函数方式为未知参数的非线性函数时，称为非线性回归分析模型。当自变量的个数大于1时称为多元回归，当因变量个数大于1时称为多重回归。
回归分析的次要内容为：
①从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。
②对这些关系式的可信程度停止检验。
③在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判别哪个（或哪些）自变量的影响是分明的，哪些自变量的影响是不分明的，将影响分明的自变量入模型中，而剔除影响不分明的变量，通常用逐渐回归、向前回归和向后回归等方法。
④应用所求的关系式对某终身产过程停止预测或控制。回归分析的运用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算非常方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实践成绩中所关怀的一类目的，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。
回归分析研讨的次要成绩是：
（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停止检验；
（3）判别自变量X对因变量Y有无影响；
（4）应用所求得的回归方程停止预测和控制。
六西格码管理工具之13—顾客称心度
评价本质上讲，顾客称心度反映的是顾客的一种心思形状，它来源于顾客对企业的某种产品服务消费所产生的感受与本人的希冀所停止的对比。也就是说“称心”并不是一个相对概念，而是一个相对概念。企业不能闭门造车，留恋于本人对服务、服务态度、产质量量、价格等目的能否优化的客观判别上，而应调查所提供的产品服务与顾客希冀、要求等吻合的程度如何。从质量管理角度讲，应该是顾客需求被满足的程度，顾客称心度曾经远远超出满足要求的范畴了！
产生背景
1、顾客称心是经济发展的必然
2、顾客称心是以人为本观念普及的必然结果
3、顾客称心是企业永久追求的目的
顾客称心调查为企业带来什么?
93%的CEO以为顾客管理是企业成功和更富竞争力的最重要的要素 ——Aberdeen Group顾客忠实度提高5%，利润的上升幅度将达到25%～85% ——Harvard Business Review一个非常称心的顾客的购买志愿将六倍于一个称心的顾客 ——Xerox Research2/3顾客分开其供应商是由于顾客关怀不够 ——Yankee Group随着中国市场竞争的日趋白热化，企业间的较量已末尾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
顾客称心级度指顾客在消费相应的产品或服务之后，所产生的满足形状等次。后面所述，顾客称心度是一种心思形状，是一种自我体验。对这种心思形状也要停止界定，否则就无法对顾客称心度停止评价。心思学家以为情感体验可以按梯级实际停止划分若干层次，相应可以把顾客称心程度分成七个级度或五个级度。七个级度为：很不称心、不称心、不太称心、普通、较称心、称心和很称心。
五个级度为：很不称心、不称心、普通、称心和很称心。
管理专家根据心思学的梯级实际对七梯级给出了如下参考目的：
1．很不称心指征：愤慨、恼怒、赞扬、反宣传分述：很不称心形状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，不只希图找机会赞扬，而且还会应用一切机会停止反宣传以发泄心中的不快。
2．不称心指征：愤慨、烦恼分述：不称心形状是指顾客在购买或消费某种商品或服务后所产生的愤慨、烦恼形状。在这种形状下，顾客尚可勉强忍受，希望经过一定方式停止补偿，在适当的时分，也会停止反宣传，提示本人的亲朋不要去购买异样的商品或服务。
3．不太称心指征：抱怨、遗憾分述：不太称心形状是指顾客在购买或消费某种商品或服务后所产生的抱怨、遗憾形状。在这种形状下，顾客虽心存不满，但想到理想就这个样子，别要求过高吧，于是认了。
4．普通指征：无分明正、负心情分述：普通形状是指顾客在消费某种商品或服务过程中所构成的没有分明心情的形状。也就是对此既说不上好，也说不上差，还算过得去。
5．较称心指征：好感、一定、赞许分述：较称心形状是指顾客在消费某种商品或服务时所构成的好感、一定和赞许形状。在这种形状下，顾客内心还算称心，但按更高要求还差之甚远，而与一些更差的状况相比，又令人安慰。
6．称心指征：称心、赞扬、愉快分述：称心形状是指顾客在消费了某种商品或服务时产生的称心、赞扬和愉快形状。在这种形状下，顾客不只对本人的选择予以一定，还会乐于向亲朋引荐，本人的希冀与理想基本相符，找不出大的遗憾所在。
7．很称心指征：激动、满足、感激分述：很称心形状是指顾客在消费某种商品或服务之后构成的激动、满足、感激形状。在这种形状下，顾客的希冀不只完全达到，没有任何遗憾，而且能够还大大超出了本人的希冀。这时顾客不只为本人的选择而骄傲，还会应用一切机会向亲朋宣传、引见引荐，希望别人都来消费之。
总结
五个级度的参考目的类同顾客称心级度的界定是相对的，由于称心虽有层次之分，但毕竟界限模糊，从一个层次到另一个层次并没有分明的界限。之所以停止顾客称心级度的划分，目的是供企业停止顾客称心程度的评价之用。六西格码管理工具之14—平均设计平均设计（Uniform Design），又称平均设计实验法（Uniform Design Experimentation）），或空间填充设计，是一种实验设计方法（Experimental Design Method。它是只思索实验点在实验范围内平均分布的一种实验设计方法。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”的一个运用。
原理
分布实际平均设计的数学原理是数论中的分歧分布实际，此方法自创了“近似分析中的数论方法”这一范畴的研讨成果，将数论和多元统计相结合，是属于伪蒙特卡罗方法的范畴。平均设计只思索实验点在实验范围内平均分布，挑选实验代表点的出发点是“平均分散”，而不思索“划一可比”，它可保证实验点具有平均分布的统计特性，可使每个要素的每个程度做一次且仅做一次实验，任两个要素的实验点点在平面的格子点上，每行每列有且仅有一个实验点。它着重在实验范围内思索实验点平均分布以求经过最少的实验来获得最多的信息，因此其实验次数比正交设计分明的减少，使平均设计特别合适于多要素多程度的实验和系统模型完全未知的状况。
例如，当实验中有m个要素，每个要素有n个程度时，假如停止片面实验，共有n∧m种组合，正交设计是从这些组合中挑选出n∧2个实验，而平均设计是应用数论中的分歧分布实际选取n个点实验，而且运用数论方法使实验点在积分范围内分布得非常平均，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。如某项实验影响要素有5个，程度数为10个，则片面实验次数为10∧5次，即做十万次实验；正交设计是做10∧2次，即做100次实验；而平均设计只做10次，可见其优越性非常突出。
回归分析平均设计是经过一套精心设计的表来停止实验设计的，对于每一个平均设计表都有一个运用表，可指点如何从平均设计表中选用适当的列来安排实验。平均设计分会还编制了一套软件《平均设计与统计调优软件包》供实验设计和数据处理、分析运用，非常方便。平均设计法的实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，也有应用多元样条函数技术、小波实际、人工神经网络模型运用于实验设计和数据分析。详细选择何种模型要根据实践实验的详细性质来确定。应用回归分析得出的模型，即可停止影响要素的重要性分析及新条件实验的结果估算，预告和最优化。
操作过程
1、明的确验目的, 确定实验目的。若调查的目的有多个则普通需求对目的停止综合分析;
2、选择实验要素。根据专业知识和实践阅历停止实验要素的选择, 普通选择对实验目的影响较大的要素停止实验;
3、确定要素程度。根据实验条件和以往的实际阅历, 首先确定各要素的取值范围, 然后在此范围内设置适当的程度;
4、选择平均设计表, 排布要素程度。根据要素数、程度数来选择合适的平均设计表停止要素程度数据排布;5、明的确验方案, 停止实验操作;
6、实验结果分析。建议采用回归分析方法对实验结果停止分析进而发现优化的实验条件。依实验目的和支持条件的不同也可采用直接观察法获得最好的实验条件(不再停止数据的分析处理);
7、优化条件的实验验证。经过回归分析方法计算得出的优化实验条件普通需求停止优化实验条件的实践实验验证(可进一步修正回归模型);
8、减少实验范围停止更准确的实验, 寻觅更好的实验条件, 直至达到实验目的为止。
留意事项
1、当所研讨的要素和程度数目较多时, 平均设计实验法比其它实验设计方法所需的实验次数更少, 但不可过分追求少的实验次数, 除非有很好的后期工作基础和丰富的阅历, 否则不要希图经过做很少的实验就可达到实验目的, 由于实验结果的处理普通需求采用回归分析方法完成, 过少的实验次数很能够导致无法建立有效的模型, 也就不能对成绩停止深化的分析和研讨, 最终使实验和研讨停留在表面化的程度上(无法建立有效的模型, 只能采用直接观察法选择最佳结果)。普通状况下, 建议实验的次数取要素数的3～5倍为好;
2、优先选用表停止实验设计。通常状况下表的平均性要好于Un表, 其实验点布点平均, 代表性强, 更容易揭示出实验的规律, 而且在各要素程度序号和实践程度值顺序分歧的状况还可避免因各要素最大程度值相遇所带来的实验过于猛烈或过于缓慢而无法控制的成绩;
3、对于所确定的优化实验条件的评价, 一方面要看此条件下目的结果的好坏, 另一方面要思索实验条件能否合理可行的成绩, 要权衡利害, 力图达到用最小的付出获取最大收益的效果。

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