六西格玛管理和统计学浅述解读
六西格玛的统计与分析方法
六西格玛的统计与分析方法六西格玛（Six Sigma）是一种以统计分析为基础的管理方法，旨在通过减少过程中的变异性来提高质量和效率。
六西格玛方法通过一系列统计和数据分析技术，帮助组织找出和解决导致问题的根本原因，从而改进和精益化其业务流程。
六西格玛方法的核心是将统计学和数据分析应用于实际业务问题中，以充分了解和改进过程中的变异性。
下面将介绍一些常用的统计和数据分析工具，以及如何应用它们来实施六西格玛方法。
1.流程映射和价值流图：流程映射是一种将工作流程可视化的方法，通过绘制工作流程图形来识别和理解工作流程中的活动和阶段。
价值流图是一种补充的工具，它通过分析价值流，并识别和消除非价值增加的活动。
流程映射和价值流图为改进活动的目标设置了基线，并帮助确定需要关注的关键问题。
2.直方图和散点图：直方图是一种图表，用于可视化数据的分布情况。
通过绘制样本数据的分布，直方图可以帮助确定数据是否服从正态分布，以及是否存在任何异常值或异常情况。
散点图则用来显示两个变量之间的关系，通过绘制散点图，可以确定两个变量之间是否存在任何相关性。
3. 测量系统分析（MSA）：测量系统分析是一种评估和验证测量系统的能力和准确性的方法。
MSA可以帮助确定测量系统是否稳定和准确，并确定测量误差的源头。
常用的MSA工具包括方差分析、相关性分析和Gage R&R分析。
4. 接触图（Fishbone Diagram）：接触图是一种将问题和潜在原因之间的关系可视化的工具。
接触图通过绘制鱼骨状图形，将问题放在鱼头上，然后将潜在原因放在鱼骨的骨架上。
接触图帮助团队识别和分析导致问题的各种因素，从而有针对性地改进和解决问题。
5. 测量分析计划（Measurement Systems Analysis Plan）：测量分析计划是一种说明如何采集和分析数据的方法，包括定义关键度量指标（KPIs）、制定数据采集计划、确定样本量和采样方法等。
测量分析计划帮助确保数据收集的准确性和可靠性，并为进一步的数据分析提供有价值的基础。
统计质量控制与六西格玛
统计质量控制与六西格玛在现代工业生产中，统计质量控制与六西格玛是两个广泛应用于质量管理领域的方法。
统计质量控制（Statistical Quality Control, SPC）是一种基于统计学原理的质量管理方法，旨在通过收集和分析数据来监控和改进产品或过程的质量。
而六西格玛（Six Sigma）则是一种以减少缺陷和提高质量为目标的管理体系。
本文将探讨统计质量控制与六西格玛的概念、原理以及它们在实际生产中的应用。
一、统计质量控制的概念与原理统计质量控制是一种通过采集样本数据并对其进行统计分析来控制工艺或产品质量的方法。
其基本原理是基于统计学的抽样理论和过程控制思想，通过对过程数据进行监控和分析，判断过程是否处于控制状态，并及时采取纠正措施，以确保产品质量的稳定性和一致性。
在统计质量控制中，常用的工具包括控制图、直方图、散点图等。
其中，控制图是一种直观有效的工具，用于记录过程数据的变化趋势和异常情况。
常见的控制图包括均值图、极差图、方差图等。
通过对控制图的分析，可以判断过程是否处于统计控制状态，并及时发现并纠正任何异常或不正常的情况，以保证产品质量的稳定。
二、六西格玛的概念与原理六西格玛是一种以减少缺陷和提高质量为目标的管理体系，它强调通过数据驱动的方法，改进和优化生产过程，实现质量的持续改进。
六西格玛方法奉行一种数据驱动的管理思想，即通过有效收集和分析数据，准确地了解问题所在，并制定相应的改进措施，以提高过程的稳定性和品质。
在六西格玛体系中，以DMAIC为核心的方法论被广泛采用。
DMAIC是一个缩写，分别代表“定义（Define）”、“测量（Measure）”、“分析（Analyze）”、“改进（Improve）”和“控制（Control）”五个阶段。
通过DMAIC的循环，可以实现对生产过程的全面管理，并不断改进和提升过程能力。
三、统计质量控制与六西格玛的应用统计质量控制与六西格玛在实际生产中的应用非常广泛，可以帮助企业降低成本、提高效率、增强竞争力。
六西格玛管理
备注：六西格玛战略实施过程的参与者包括绿带（Green Belt）、黑带 （Black Belt）、黑带大师（Master Black Belt）和倡导者 （Champion）。在倡导者的全力领导和支持下，黑带大师和黑带负责战 略的具体执行和实施。黑带大师指导黑带和绿带，帮助倡导者确认项目 的提升。黑带承担了顾问、辅导、培训和传授等方面的任务。黑带以下 为绿带和项目成员。
浅谈六西格玛管理 涵义及其在企业的 Nhomakorabea用六西格玛的由来及成效
• 六西格玛的由来及成效6Sigma(中文译名六西格玛)在 统计学上是指“标准差”,6sigma即意为“6倍标准 差”,在质量上表示每百万个产品的不良品率(PPM)少 于3.4,但是6sigma管理不仅仅是指产品质量,而是一整 套系统的企业管理理论和实践方法。在整个企业流程 中,6sigma是指每百万个机会当中有多少缺陷或失误, 这些缺陷或失误包括产品本身以及产品生产的流程、 包装、运输、交货期、系统故障、不可抗力等。 6sigma管理即要求企业在整个流程中每百万个机会中 的缺陷率少于3.4,这对企业来说是一个很高的目标。
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最高管理层领导的亲力亲为并通过以身作则和奖惩激励措施带动全体 来一起推动则是最为关键的推动力。实施六西格玛首先就是要尽快地组 建起实施六西格玛所需的团队。倡导者通常是公司的管理者，一个优秀 的倡导者必须做到排除一切障碍，让下属明确地感觉到，他和他的上级 都统一地服从六西格玛的思想，承担六西格玛的工作。黑带候选人挑选 最优秀的人、来自关键职位、有目共睹的领导力表现、上级和同事一致 认可其黑带任职资格的人，该团队不但要具备实施六西格玛的能力，更 要有热爱变革、拥护高质量标准的价值观。
六西格玛管理与业务流程重组
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什么是6西格玛
什么是6西格玛（6σ）管理方法？西格玛（σ）在统计学上是指标准差，用来表示数据的分散程度。
6西格玛（6σ）即6倍标准差。
在质量上表示每百万个产品的不良品率（ppm）少于3.4，但是6西格玛（6σ）管理不仅仅是指产品质量，而是一整套系统的企业管理理论和实践方法。
6西格玛（6σ）管理核心理念实际上不仅是一个质量上的标准，它更代表着一种全新的管理理念。
尽管过去确实做得很好，但事实离6西格玛（6σ）管理的目标还差的很远。
美国摩托罗拉公司6σ控制方式简介（详见《中国质量》2000.5P13~P1 6）1.工业控制方式的进展20世纪70年代，美国工业的控制方式相当于2σ控制方式，Cp=0.67。
20世纪80年代，美国工业的控制方式前进了，相当于3σ控制方式，Cp=1.0。
而日本在20世纪80年代早期则以达到4σ控制方式，Cp=1. 33。
到20世纪80年代中期，日本进一步发展到5σ控制方式，Cp=1.67。
这对美国无疑是一种极大的挑战，故在20世纪80年代末90年代初美国摩托罗拉公司提出著名的6σ控制方式。
美国摩托罗拉公司的设计标准摩托罗拉公司提出的设计标准是对所有的零部件及过程，要求是：Cp≥2，Cpk≥1.5 。
而过程能力指数计算公式是：Cp=T/6σ=（Tu－Tl）/6σ ；Cpk=（1－K）Cp ；ε=6σ（1－Cpk/ Cp）。
其中K=2ε/T ； Tu、Tl 分别为上下规格界限；σ为标准差；T为技术规格的公差幅度；ε为实际分布中心（μ）与公差中心（M）的偏移即ε=│M－μ│，K即为偏移度。
将Cp＝2.0和Cpk＝1.5代入ε=6σ（1－Cpk/ Cp）计算得ε=1.5σ，即在Cp＝2.0 ，T/2=6σ的情况下分布中心往一侧偏移了1.5σ，于是该侧的不合格品率为P（4.5σ），另一侧的不合格品率为 P（7.5σ）。
查日本《统计数值表》， JSA-1972中的正态分布表知 P（4.5σ）= 0.0000033977 ≈ 0.000 0034 = 3.4PPM 、 P（7.5σ）= 0.01331909 。
统计学中的质量管理与六西格玛
统计学中的质量管理与六西格玛在现代企业管理中，质量管理一直是一个非常重要的环节。
为了确保产品或服务的质量和可靠性，统计学方法被广泛应用于质量管理领域。
而六西格玛（Six Sigma）作为一种基于统计学方法的质量管理体系，更是获得了企业界的广泛认可和应用。
本文将介绍统计学中的质量管理与六西格玛的概念和应用。
1. 质量管理在统计学中的重要性质量管理是一个涉及到生产、制造、服务过程中各个环节的综合性管理方法。
统计学在质量管理中发挥重要作用的原因在于其能够从数据中提取信息和指导决策。
通过采集、整理和分析数据，统计学能够帮助企业发现问题、确定问题的根本原因，并采取相应的改进措施，从而提高产品或服务的质量水平。
2. 六西格玛的概念和原理六西格玛是一种以减少缺陷和提高质量为目标的管理方法。
其核心思想是依靠数据和统计方法进行决策，通过减少过程的变异性来提高质量。
六西格玛方法主要包括DMAIC与DMADV两大体系。
DMAIC（Define、Measure、Analyze、Improve、Control）是一种用于改进现有过程的方法。
首先，通过明确目标和界定问题（Define），然后采集数据并进行测量（Measure），分析数据以了解问题的原因（Analyze），进而改进过程并验证改进效果（Improve），最后建立控制措施以保持改进结果的稳定性（Control）。
DMADV（Define、Measure、Analyze、Design、Verify）是一种用于设计新产品或服务的方法。
它的步骤与DMAIC相似，但更加侧重于设计阶段。
DMADV通过明确需求和特征（Define），确定产品或服务设计的目标（Measure），分析和评估设计概念（Analyze），制定最优设计方案（Design），并验证其可行性和效果（Verify）。
3. 六西格玛的应用案例六西格玛方法已经在许多企业中得以成功应用，并取得了显著的成果。
以摩托罗拉公司为例，该公司曾经在上世纪80年代初引入六西格玛方法，并通过改进产品质量和生产流程，成功提高了其产品的性能和可靠性。
《6西格玛管理法》
6西格玛管理法第一章：引言在当今竞争激烈的商业环境下，企业面临着巨大的挑战。
为了提高效率、降低成本、改善质量和客户满意度，许多企业开始寻求有效的管理方法。
其中，6西格玛管理法备受推崇。
本文将介绍6西格玛管理法的基本原理、工具和实际应用，帮助读者更好地理解这一管理方法，并在实践中取得成功。
第二章：6西格玛管理法概述6西格玛管理法是一种以数据分析为基础的管理方法，旨在通过减少变异性，提高业务过程的稳定性和质量水平。
这一方法源自于日本的质量管理实践，后来被Motorola公司和通用电气公司等企业广泛采用，并得到了全球各行各业的认可。
第三章：6西格玛管理法的基本原理6西格玛管理法的核心原理是通过DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）的循环过程来持续改进业务过程。
在定义阶段，团队明确定义问题和目标；在测量阶段，收集和分析数据以了解问题发生的原因；在分析阶段，确定问题的根本原因；在改进阶段，采取措施消除问题；最后，在控制阶段，确保问题得到根本解决，并持续保持业务过程的高质量水平。
第四章：6西格玛管理法的工具和技术实施6西格玛管理法需要运用各种工具和技术，其中包括流程图、因果图、直方图、控制图、回归分析等。
这些工具可以帮助团队更好地理解业务过程、分析数据、找出问题根本原因，以及制定有效的改进计划。
第五章：6西格玛管理法的成功案例许多企业通过引入6西格玛管理法取得了显著的业绩提升。
例如，通用电气公司通过实施6西格玛管理法，成功降低了生产成本、缩短了产品开发周期，并提高了客户满意度。
这些成功案例表明，6西格玛管理法在提升企业绩效方面具有巨大潜力。
结语综上所述，6西格玛管理法是一种有效的管理方法，可以帮助企业提高效率、优化业务过程，并取得显著的业绩提升。
通过不断的实践和改进，企业可以在激烈的市场竞争中立于不败之地，赢得持续的成功和发展。
愿读者通过本文的介绍，对6西格玛管理法有更深入的了解，并在实践中取得成功。
统计学中的六西格玛与质量管理
统计学中的六西格玛与质量管理在现代工业生产和服务业中，质量管理是企业取得成功的关键因素之一。
而六西格玛是一种常用的质量管理方法，它通过统计学的手段来减少产品或服务的变异性，提高品质水平。
本文将介绍六西格玛的基本原理和应用，并探讨其在质量管理领域的重要性。
一、六西格玛的基本原理六西格玛源于日本企业，是一种基于数据和统计学的质量管理方法。
它以减少不合格产品或服务为目标，通过收集和分析数据，找出和解决导致产品或服务质量问题的根本原因。
其核心思想是将传统的过程控制与数据统计相结合，从而实现质量管理的主动式改进。
六西格玛的名称来源于统计学中的标准差符号σ，而“六西格玛”表示在一个标准差范围内，几乎没有不合格品。
具体而言，六西格玛将不合格品率限制在每百万份产品或服务中不超过3.4个，以确保质量达到较高水平。
二、六西格玛的应用领域六西格玛的应用范围广泛，涉及制造业、服务业以及公共事业等领域。
以下是几个主要的六西格玛应用领域：1. 制造业：在制造业中，六西格玛可用于优化生产过程、提高产品质量和提升生产效率。
通过收集和分析生产数据，企业可以找出生产过程中的关键因素，并采取相应措施来减少变异性，提高产品品质。
2. 服务业：在服务业中，六西格玛可用于提升服务质量和客户满意度。
通过收集和分析客户反馈数据，企业可以识别服务中存在的问题，并采取措施来改进服务过程，减少差错和投诉，提升客户体验。
3. 公共事业：在公共事业领域，六西格玛可用于提高效率和减少资源浪费。
例如，六西格玛可以应用于电力供应过程中，通过优化供电网络和维修流程，减少停电时间和降低能源浪费。
三、六西格玛在质量管理中的重要性六西格玛在质量管理中的重要性体现在以下几个方面：1. 质量改进：六西格玛以数据为基础，通过收集和分析数据，找出问题的根本原因并采取相应措施来改进。
其系统性的方法使得企业能够持续改进质量，提高产品或服务的稳定性和一致性。
2. 变异控制：六西格玛强调控制过程的变异性，从数据中识别和控制特殊原因变异和常规原因变异。
六西格码管理图概念及解释方法课件
六西格玛管理图特点
六西格玛管理图具有数据可视化、分析深入、预测准确等特点。
六西格玛管理图通过图形化的方式展示数据，帮助管理者快 速了解数据分布和变异情况。它能够深入分析潜在原因，找 到关键因素，从而提高改进效果。同时，六西格玛管理图还 能对未来情况进行预测，为决策提供依据。
六西格玛管理图绘制方法
数据收集与整理
确定测量对象
明确需要测量的产品或过程的关 键特性，确保数据的准确性和可
靠性。
数据采集计划
制定详细的数据采集计划，包括采 集时间、采集人员、采集方法等， 确保数据的一致性和可追溯性。
数据整理
对收集到的数据进行清洗、筛选和 整理，确保数据的准确性和完整性。
绘制六西格玛管理图
VS
传统的六西格玛管理图通常以纸质或 简单的电子表格形式呈现，难以满足 现代企业的需求。数字化转型可以使 六西格玛管理图更加直观、动态和交 互式，方便团队成员更好地理解和分 析数据，从而提高改进的效率和效果。
六西格玛管理图的国际化发展
随着全球化的加速，六西格玛管理图正逐渐成为国际上广泛接受的管理工具，有助于企业实现跨文化、跨地域的管理和改进。
对图表中的数据进行深入 分析，发现数据之间的关 联和规律，为改进提供依 据。
解读图表
根据数据分析结果，对图 表进行解读，找出问题所 在，提出改进措施和建议。
制定改进计划
根据解读结果，制定具体 的改进计划，明确改进目 标、措施、时间表等，推 动改进的实施。
03
六西格玛管理图解读
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六西格玛管理和统计学浅述
[摘要] 六西格玛管理是现代管理制度中重要的理念,也是统计学在管理学中的重要应用。
本文对统计学在六西格玛管理中的运用进行简要阐述,对六西格玛管理中统计学的进一步作用做出了一定得叙述。
[关键词] 六西格玛管理统计学现代质量管理制度从其形成之日起即与统计学结下了不解之缘,无论是质量检验还是过程控制,统计学在其中都起到了不可替代的作用。
现代质量管理制度的形成应当由工业化时代算起。
在初期的质量检验阶段,人们所熟知的质量管理手段仅限于质量检验,这时的质量检验并没有引入统计学中“抽样”的思想,因此,大部分产品都是进行逐个检验。
这种检验的弊端很多,限于科技条件,所暴露出的问题无法得到有效的解决,但是在检验过程中产生了大量数据,如何对这些数据进行有效利用的思考,再加上当时统计学中各种统计方法的发展,导致了质量管理与统计学的彻底结合,从而出现了统计质量控制(sPc)这种在当今质量管理界仍有决定性影响的技术。
这之后质量管理的发展始终与统计学密切相关。
统计质量控制作为质量检验的发展,其主要作用除进行检验之外,还进行过程控制。
这一阶段的检验已不再是单纯的对产品逐个进行检验,而是引入了统计中“抽样”的思想,对产品进行科学的抽样检验。
其做法是:在初步考察产品特性的前提下,采取相应的抽样方法抽取一定量的产品,通过对该批抽取产品(统计中称为样本)特性的检验从而推断整批产品的质量特性此即统计学中最基本的方法:根据样本特性推断总体特性。
而统计质量控制中的核心理论—过程控制,其核心即是上文中所提到的3口理论。
3J理论来源
于统计学中的正态分布,它是统计学与质量管理的完美结合的体现,控制图中中心线的确定,控制限的制定等一些准则和方法直接来源于统计学中的相关理论。
反过来,质量管理的不断发展也为统计学的研究提供了许多新课题,尤其是对于控制图的研究,迄今己取得了许多突破性的成果。
六西格玛管理作为质量管理的延伸,不可能完全脱离质量管理。
在生产和质量部门,六西格玛管理仍包含质量检验和质量控制的功能。
但是,作为整个企业运作的基石,六西格玛管理的作用又不仅限于此,六西格玛管理与统计学的结合也要比质量管理与统计学的结合要紧密的多。
六西格玛管理作为一种追求卓越的管理理念,在企业的运作中不仅对生产和质量部门起着指导作用,同时也决定着企业的其它部门乃至整个企业的运作形式。
六西格玛管理所倡导的流程式管理,虽然不是首创,但其不遗余力的推行,并将“工作流程化”作为进行六西格玛管理的前提。
在主张“重视人在工作中的因素”的同时,将工作流程化,流程量化,尽量减少工作中人的失误,量化的流程式管理使得六西格玛管理与统计学的结合更加紧密。
六西格玛管理在长时间的实践中也形成了自己独特的管理模式,下面将结合六西格玛管理的DMAIC模型简单介绍六西格玛管理的实施过程,及其各实施阶段中的统计工具。
六西格玛管理实施的是流程式管理,强调“以顾客为中心”,这里的顾客可以是企业的外部客户,也可以是公司的内部客户。
其做法是将各种业务或者工作过程分解成大小不一的流程,流程末端即为客户,即流程的成果—产品或服务的接受者。
这样,六西格玛管理的实施就转化成为各种大小不一的例子如下: 上面的图示是进行试验的一个简单流程,其中试验人员即为工作的实际操作者;输入变量为影响关键质量特性的各种因素(一般是主要因素);试验的过程是进行各种业务操作的过程;工作的面向对象或称为流程成果的接受者即为顾客;顾客需求产品或服务的关键质量特性为流程的输出变量。
六西格玛管理的核心
是以客户为中心,以使客户满意为其宗旨;而在内部管理中则是以影响客户满意度的关键质量特性(CQT,即Critiaclotqualiyt)为其核心,六西格玛流程管理的各个阶段始终围绕CTQ进行。
其主要任务是找出影响关键质量特性的主要因素的最优值,并对其进行控制,以使流程一直处于一个稳定的状态。
其实施过程大致可分为五个步骤,如下: 一、定义阶段,即D阶段主要任务是确定影响顾客满意度的CTQ。
在这一阶段中,首先要了解顾客对产品的要求,并以函数的形式将这些要求对应于质量特性,通过顾客对产品要求的重要程度对质量特性进行打分,从而确定关键的质量特性,即CTQ。
从对客户进行调查到确
定CQT这一过程中,常用到如下工具:品质成本分析法、流程分析法、因果分析法、头脑风暴法等四种。
二、测量阶段(即M阶段) 该阶段的主要任务是收集产品或流程现状的数据。
为保证数据的真实性和准确性,在收集数据之前,测量系统分析和合理的分组计划是必需的。
进行测量系统分析是为了更好地了解影响测量结果的变异来源及其基本信息,并确定相对于产品规格或过程误差,系统的侧量误差是否可以接受。
在进行测量系统分析时常用的统计工具有两种,一种是不考虑因子交互作用的戈一R分析,通过计算得
到%R&R(衡量系统误差的标准),一般情况下,如果%R&R<10%才会认为系统的误差可以接受;另一种是考虑因子交互作用的方差分析法,通过方差分析可以得到一个数值F(F统计量),然后把F与另一个固定的数值F1-α(可以查表)比较,如果F 三、分析阶段(即A阶段) 数据收集完成之后的一项很自然的工作即是对所得数据进行分析,该阶段的主要任务就是通过分析在测量阶段收集到的数据来确定一组按重要程度排列的影响质量的变量(流程的输入变量),即寻找质量特性与影响质量变化输入变量之间的关系,并判断输入变量的重要程度。
分析过程中根据需要的不同常用到如下两类工具:图形分析工具和通用分析工具。
其中通用分析工具主要包括:参数估计和置信区间分析、假设检验、方差分析、回归分析、试验设计分析(DOE)等。
四、改进阶段(即I阶段)
分析阶段确定了一组按重要程度排列的影响质量特性的输入变量之后,改进阶段的主要任务是根据对质量特性的需求来确定这些输入变量的最优值,并将这组最优值与现有流程的实施值进行比较,如果现有实施值与最优值差别很大,则说明现有流程需要改进。
而确定这些输入变量最优值最重要的手段就是试验。
从节约成本、提高效率和结果更能真实反映实际情况的角度出发,统计中的试验设计(DOE)成为了必须选择。
与传统的试验方式相比,试验设计的优势非常明显,传统的试验分析方法是在输入变量为多个时,即为多个单因子试验,也就是众多输入变量在同一时间只允许有一个变量变化,如下图所示: 五、控制阶段(C阶段) 改善阶段确定了变量的最优值,流程只需在最优状况下进行即可。
为了使这种流程能稳定的持续下去,就需要对整个流程实施分析、监控,这是质量管理中统计质量控制的主要工作,因此其在生产和质检部门的实施己比较成熟。
常用如下的统计工具:控制图和过程能力分析。
六、六西格玛管理中的工具限制随着六西格玛管理的广泛应用,其实施方式越来越多样化,实施的范围越来越广,随之也带来一系列的问题,工具的限制即为其问题之一。
六西格玛管理是一种追求卓越的管理方式,对于每一个流程都要求达到最高的标准。
在实施改进之后,流程达到了一个很高的水平,但这之后对流程实施制的方法仍然是传统的SPC技术,其中的休哈特控制图是实施控制的主要手段。
目前在六西格玛管理的控制阶段也都是采用这种技术。
休哈特控制图对监测流程的运行情况具有非常好的作用,尤其是在流程出现较大波动的情
况下,休哈特控制图的报警准确度和及时率都非常高,因此在统计过程控制中发挥了至关重要的作用。
然而,休哈特控制图对流程的较小波动并不敏感,在流程出现小波动时的报警准确度较低。
在六西格玛管理中,由于流程改进之后达到了一个较高的水平,因此出现较大波动的可能性远低于出现较小波动的可能性。
此时用休哈特控制图对流程实施控制的效果就不能尽如人意。
在统计学中,己经出现了CUSUM控制图和EWMA控制图等理论解决类似问题。
参考文献: [1]彼得·潘德莱瑞·荷普著工金德等译:《六西格玛是什么》.中国财政经济出版社,2002年[2]贾俊平何晓群金勇进:《统计学》.中国人民大学出版
社,2000年[3]南兆旭滕宝红:《让数字管理》.南方日报出版社,2003年[4]邹依仁:《质最管理原理和方法》.机械工业出版社,1983年。