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数字化六西格玛:赋能数字化转型的系统方法

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数字化六西格玛:赋能数字化转型的系统方法
  • 类别:
    管理信息化
    | 关键字:
    数字化转型 
  • 数字化转型是变革性的,也是精益和六西格玛理念和逻辑的延伸。在以精益六西格玛系统方法支持数字化转型这一思路的指引下,本书重点探讨数字化工具与精益六西格玛方法论融合以及数字化转型与精益六西格玛管理融合等重要课题。本书的内容以传统精益六西格玛为基础,围绕精益六西格玛与数字化结合这一主线展开;书中涵盖了数字化六西格玛思维、工具和方法、能力培养及项目管理等,并配有案例介绍。通过阅读本书,读者将能够对数字化转型、数字化六西格玛及二者的关系有较深的认识,对数字化六西格玛方法论有初步的全面了解,可将相关方法应用于持续改进和数字化转型工作中。
  • 作者:
    李春生
    出版社:
    机械工业出版社
    出版时间:
    2022-07-01
    定价:
    ¥99.00
    京东价:¥75.50
    版权说明:
    授权连载 不得转载
作者简介
李春生,施耐德电气持续改善经理,施耐德电气全球供应链爱迪生专家、六西格玛黑带。拥有自动化和质量管理专业背景及扎实的六西格玛理论与实战经验;具备良好的数学功底和一系列计算机语言编程能力;目前致力于质量管理数字化及数字化工具与精益六西格玛和质量管理体系融合以促进企业持续改进和数字化转型等工作。

1数字化时代六西格玛何去何从?

  • 第一节 看得见的历史与未来
  • 第二节 管窥转型的时代
  • 第三节 数字化时代六西格玛何去何从
  • 第四节 本章小结

2字化六西格玛思维

  • 第一节 价值思维
  • 第二节 数据思维
  • 第三节 系统思维
  • 第四节 简约法则——奥卡姆剃刀
  • 第五节 数字化意识与终身学习
  • 第六节 本章小结

3数字化六西格玛与数字化转型

  • 第一节 数字化六西格玛因数字化转型而生
  • 第二节 数字化六西格玛是管理创新
  • 第三节 数字化六西格玛的数字化属性
  • 第四节 数字化六西格玛赋能数字化转型
  • 第五节 本章小结

4识别和定义改善项目

  • 第一节 识别改善机会
  • 第二节 选择确定六西格玛项目
  • 第三节 组建项目团队
  • 第四节 定义项目
  • 第五节 项目计划
  • 第六节 本章小结

5数据收集和探索性数据分析

  • 第一节 工业大数据来源与数据质量
  • 第二节 工业数据的来源
  • 第三节 浅谈工业大数据的特点及分析要点
  • 第四节 探索性数据分析(EDA)和描述性统计分析
  • 第五节 时间序列数据及其可视化
  • 第六节 工业数据管理和数据仓库
  • 第七节 本章小结

6数字化六西格玛分析方法

  • 第一节 数据分析目的和应用分类
  • 第二节 DMAIC与CRISP-DM
  • 第三节 工业大数据分析建模概述
  • 第四节 数据分析软件和平台
  • 第五节 统计分析方法
  • 第六节 机器学习和数据挖掘算法
  • 第七节 数学模型综述
  • 第八节 本章小结

7数字化改善方案

  • 第一节 计算机视觉
  • 第二节 自适应控制和智能控制
  • 第三节 机器人流程自动化(RPA)
  • 第四节 本章小结

8数字化控制手段

  • 第一节 基于数字化平台的统计过程控制(SPC)
  • 第二节 边缘节点在改善项目中的应用
  • 第三节 商业智能
  • 第四节 计算改善收益
  • 第五节 本章小结

9构建数字化改善能力

  • 第一节 数字化改善能力的模型
  • 第二节 数字化改善能力的构建
  • 第三节 数字化能力社群运营
  • 第四节 数字化转型与员工职业发展

10数字化六西格玛项目管理

  • 第一节 开始实施六西格玛
  • 第二节 实践中的数字化改善现状及趋势
  • 第三节 关于业务部门的数字化转型和改善
  • 第四节 改善项目跟踪和状态管理

11数字化六西格玛项目案例

  • 第一节 案例一:用蒙特卡罗方法优化零件尺寸
  • 第二节 案例二:基于机器学习的自适应过程控制
  • 第三节 案例三:用RPA将软件嵌入业务流程
  • 第四节 案例四:用计算机辅助工程(CAE)优化注塑模具