数字化六西格玛：赋能数字化转型的系统方法

数字化六西格玛：赋能数字化转型的系统方法读书笔记模板01思维导图目录分析读书笔记内容摘要作者介绍精彩摘录目录0305020406思维导图六西格玛系统数字化质量方法理论书作者六西格玛数据数字化工业项目分析小结测量应用定义控制本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要本书是作者从事持续改善及数字化转型工作中实战经验的总结，着重于制造业尤其是电子行业的持续改善；书中既有一些新观点和理论，也有对一些常见问题的解答，还包括对一些数字化工具的介绍。本书阐述了精益六西格玛和数字化转型的实践。在传统的精益与六西格玛完美结合的基础上，引入数字化思维，借助数字化技术透视现场的大数据，实现精准的质量控制和预防。书中更以大量篇幅探讨数据质量，数据的采集、分类、测量、模拟和分析，通过机器学习、智能控制调节，数字化改善等案例，很好地呈现了作者的理论和实践。在当前数字化转型尤其是对工业企业质量管理和数字化改善创新有着很好的借鉴作用。目录分析看得见的历史与未来管窥转型的时代数字化时代六西格玛何去何从本章小结第一章数字化时代六西格玛何去何从？看得见的历史与未来六西格玛的迭代史大数据与人工智能智能制造与工厂转型管窥转型的时代从金州勇士队传奇看数字化转型数字化转型的愿景、使命及共同价值观工业互联网和工业物联网数据处理及数字化工具数字化知识及人才制造业数字化转型的内涵和方向数字化时代六西格玛何去何从数字化转型相关的数字技术传统DMAIC的优势与劣势DMAIC与数字化结合造就数字化六西格玛价值思维数据思维系统思维简约法则——奥卡姆剃刀第二章数字化六西格玛思维本章小结数字化意识与终身学习第二章数字化六西格玛思维数字化六西格玛因数字化转型而生数字化六西格玛的数字化属性数字化六西格玛是管理创新第三章数字化六西格玛与数字化转型本章小结数字化六西格玛赋能数字化转型第三章数字化六西格玛与数字化转型数字化六西格玛的数字化属性通过数字化改善创造客户价值和提升客户体验工业互联网是数字化六西格玛的数据基础软件是数字化六西格玛的兴奋点数字化六西格玛赋能数字化转型通过改善项目实现生产及管理流程数字化和智能化数字化六西格玛与业务模式转型通过数字化六西格玛促进数字化创新识别改善机会选择确定六西格玛项目组建项目团队定义项目项目计划本章小结010302040506第四章识别和定义改善项目工业大数据来源与数据质量探索性数据分析(EDA)和描述性统计分析浅谈工业大数据的特点及分析要点第五章数据收集和探索性数据分析时间序列数据及其可视化本章小结工业数据管理和数据仓库第五章数据收集和探索性数据分析工业大数据来源与数据质量工业数据的来源工业数据分类SCADA及PLC传感器与测量系统测量系统分析测量系统分析设计数据质量浅谈工业大数据的特点及分析要点工业大数据与商业大数据工业大数据分析要点工业大数据分析与知识发现探索性数据分析(EDA)和描述性统计分析探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis,EDA)探索性数据分析软件工具描述性统计和EDA的区别与联系时间序列数据及其可视化时间序列表示法时间序列的趋势及周期特征时间序列数据的离群值时间序列数据可视化数据分析目的和应用分类DMAIC与CRISP-DM工业大数据分析建模概述数据分析软件和平台第六章数字化六西格玛分析方法统计分析方法机器学习和数据挖掘算法数学模型综述本章小结第六章数字化六西格玛分析方法DMAIC与CRISP-DMCRISP-DM流程CRISP-DM之局限DMAIC与CRISP-DM融合DMAIC数据挖掘统计分析方法概率分布及相互关系参数估计假设检验蒙特卡罗分析方法时间序列数据分析和处理时间序列预测的统计方法：ARIMA机器学习和数据挖掘算法回归和分类聚类和降维深度学习介绍深度学习与人工智能异常检测数学模型综述数字化六西格玛使用的数学模型测试分析模型和机理分析模型计算机视觉自适应控制和智能控制机器人流程自动化(RPA)本章小结第七章数字化改善方案计算机视觉计算机视觉简介计算机视觉技术的发展卷积神经网络人工智能异常检测光学字符识别(OCR)自适应控制和智能控制控制的类型自适应控制智能控制机器人流程自动化(RPA)RPA的价值识别RPA项目机会实施RPA项目基于数字化平台的统计过程控制(SPC)边缘控制节点商业智能计算改善收益本章小结12345第八章数字化控制手段基于数字化平台的统计过程控制(SPC)在线SPC的应用范围和益处在线SPC系统具备的主要功能开发在线SPC系统的要点在线SPC控制图的判异准则应用在线SPC系统的注意事项应用控制图的常见问题：测量数据的独立性边缘控制节点工业边缘节点边缘节点在改善项目中的应用数字化改善能力的模型数字化改善能力的构建数字化能力社群运营数字化转型与员工职业发展第九章构建数字化改善能力开始实施六西格玛实践中的数字化改善现状及趋势关于业务部门的数字化转型和改善改善项目跟踪和状态管理第十章数字化六西格玛项目管理案例一：用蒙特卡罗方法优化零件尺寸案例二：基于机器学习的自适应过程控制案例三：用RPA将软件嵌入业务流程案例四：用计算机辅助工程(CAE)优化注塑模具第十一章数字化六西格玛项目案例案例一：用蒙特卡罗方法优化零件尺寸定义和测量分析和改进控制及经验总结案例二：基于机器学习的自适应过程控制定义：选择项目、确定目标测量：收集与处理数据分析：建立模型改进：确定自适应控制方案、模型验证和调优控制：模型部署、生产验证案例三：用RPA将软件嵌入业务流程定义和测量分析和改进控制及经验总结案例四：用计算机辅助工程(CAE)优化注塑模具定义和测量分析和改进控制及经验总结作者介绍同名作者介绍这是《数字化六西格玛：赋能数字化转型的系统方法》