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Rohoon Six Sigma

v1.8.2

Provides professional Six Sigma and Lean quality management support with DMAIC/DMADV, SPC charts, capability indices, MSA, DOE, FMEA, and supplier assessment...

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byWilliam@williamhyzhu

Security Scans

VirusTotalPendingClawScanBenignStatic analysisBenign

Install

openclaw skills install rohoon-6sigma

Rohoon Six Sigma Professional Support

本技能提供基于 AIAG-VDA SPC Manual (Yellow Volume) 第 1 版，2026 年 2 月、AIAG MSA Manual 第 4 版、ISO 13053 六西格玛标准 和 精益方法论 的全面质量管理支持。

🎯 Quick Navigation

NeedReferenceCore Scripts
🇨🇳 GB/T 36077-2025 国标评价本 SKILL.md 下方-
DMAIC/DMADV Toolslean-six-sigma-tools.md-
DOE Design of Experimentsdoe-guide.mddoe_full_factorial.py, doe_factor_effects.py, doe_sn_ratio.py
SPC Control Chartscontrol-charts.mdcontrol_chart.py, advanced_control_charts.py
Process Capabilitycapability-indices.mdcalculate_capability.py, excel_report.py
MSA Analysismsa-reference.mdmsa_grr_analysis.py, msa_other_studies.py
Advanced Analysislean-six-sigma-tools.mdadvanced_control_charts.py, pooled_std.py

Quick Start

📊 AIAG-VDA Standard Reports (NEW! ✨)

⚠️ 重要 - 报告格式稳定性

Figure 12-1/12-2/12-3 PDF 报告遵循特定的标准格式，除非用户明确指示，否则不要修改布局、字体、表格宽度或格式。

  • 当前标准格式：
    • 英文版：tmp/YOUR_ORIGINAL_EN.pdf (210,401 bytes)
    • 中文版：tmp/YOUR_ORIGINAL_v2.pdf (258,583 bytes)
  • 格式基于 AIAG-VDA SPC Manual 标准
  • 如需更改格式，请先询问用户
  • 标准格式参考 PDF：
    • 英文：references/AIAG_VDA_Standard_EN_Format.pdf
    • 中文：references/AIAG_VDA_Standard_ZH_Format.pdf

统一报告生成器 - 严格遵循黄皮书标准格式

# Figure 12-1: 正态分布报告 (中文)
python3 scripts/aiagvda_unified_report.py -o report.pdf -f 12-1 -l zh

# Figure 12-1: Normal Distribution Report (English)
python3 scripts/aiagvda_unified_report.py -o report.pdf -f 12-1 -l en

# Figure 12-2: 非正态/混合分布报告
python3 scripts/aiagvda_unified_report.py -o report.pdf -f 12-2 -l zh

# Figure 12-3: 标准统计表格报告
python3 scripts/aiagvda_unified_report.py -o report.pdf -f 12-3 -l zh

报告特点:

  • 20-22 个编号元素 (严格匹配黄皮书格式)
  • 中英文双语支持
  • 几何法能力指数 (Cp,G / Cpk,G)
  • 95% 置信区间
  • PPM 计算
  • 专业图表 (直方图、原始值图、概率图、控制图)

📊 Process Capability Analysis

# Two-sided specification
python3 scripts/calculate_capability.py \
  --data "10.1,10.2,10.15,10.18,10.12,10.05,10.22,10.08,10.14,10.19" \
  --usl 10.5 --lsl 9.5 --json

# Only upper specification
python3 scripts/calculate_capability.py \
  --data "..." --usl 10.5 --json

📈 Control Charts

# Xbar-R chart (n=5)
python3 scripts/control_chart.py \
  --data "[10.1,10.2,10.15,10.18,10.12, 10.05,10.22,10.08,10.14,10.19]" \
  --chart-type Xbar-R --subgroup-size 5 --json

# I-MR chart (individual values)
python3 scripts/control_chart.py \
  --data "10.1,10.2,10.15,10.18,10.12" \
  --chart-type I-MR --json

📏 MSA GR&R Study

# 10 parts × 3 operators × 3 trials = 90 measurements
python3 scripts/msa_grr_analysis.py \
  --data "[10.1,10.15,10.12, ...]" \
  --parts 10 --operators 3 --trials 3 \
  --tolerance 0.5 --json

🧪 DOE Full Factorial

# 2^2 full factorial design
python3 scripts/doe_full_factorial.py \
  --factors 2 \
  --responses "[40,50,45,55]" \
  --analyze

# 2^3 with center points
python3 scripts/doe_full_factorial.py \
  --factors 3 \
  --responses "[45,52,48,58,46,53,49,59]" \
  --center-points 3 \
  --analyze

# Effect calculation and visualization
python3 scripts/doe_factor_effects.py \
  --design "2^3" \
  --responses "[...]" \
  --plot main-effects interaction

🧪 Taguchi S/N Ratios

# S/N ratio calculation
python3 scripts/doe_sn_ratio.py \
  --responses "[45,52,48,...]" \
  --type larger-is-better \
  --json

📊 Response Surface

# Response Surface (CCD / Box-Behnken)
python3 scripts/doe_response_surface.py --help

📊 Excel Report Generation

# Excel report
python3 scripts/excel_report.py --help

🇨🇳 GB/T 36077-2025 中国国家标准评价框架

七大评价维度 (总分 1000 分)

类目条款分值核心要求
4.1 领导力4.1.1 使命/愿景/价值观/战略100高层领导确立愿景价值观，制定 LSS 战略支撑组织战略
4.1.2 高层领导推进作用承诺参与、资源支持 (设施/资金/人力/时间/激励)
4.2 顾客驱动4.2.1 顾客需求分析80建立动态顾客需求收集分析体系，预测未来需求
4.2.2 顾客响应建立响应机制，将 VOC 转化为 CTQ
4.2.3 顾客满意测评建立测评体系，识别改进机会
4.2.4 顾客导向指标体系建立可量化指标体系，分解到职能部门
4.3 推进规划4.3.1 推进规划制定80目标/计划/措施/资源配置，与组织战略契合
4.3.2 推进规划部署自上而下展开，设定绩效指标
4.4 项目管理4.4.1 项目选择180从战略层面识别改进机会，符合 SMART 原则
4.4.2 项目团队跨职能团队，分工明确，融洽合作
4.4.3 技术路线和工具方法DMAIC/DLSS 结构化路线，选用适当工具
4.4.4 项目计划与实施详细工作计划，节点评审
4.4.5 项目成果测评硬收益 (财务) + 软收益 (创新/推广/社会价值)
4.4.6 项目团队合作评估团队绩效评估，成员贡献评价
4.5 评价与激励4.5.1 推进绩效评价100对部门/人员绩效评价，及时改进
4.5.2 激励机制奖励认可制度 + 职业发展规划 (资深黑带/黑带/绿带/黄带)
4.6 基础架构4.6.1 推进机构220推进委员会/倡导者/责任部门
4.6.2 管理制度与流程系统化文件化制度，与现有体系融合
4.6.3 培训体系分层培训体系 (高层/倡导者/黑带/绿带/黄带/员工)
4.6.4 沟通交流与员工参与内部沟通 + 外部交流 + 一线员工参与
4.6.5 基础数据管理数据收集系统，测量系统能力，数据治理
4.6.6 管理信息系统项目管理平台 + 知识管理智能化系统 (AI)
4.6.7 产业链供应链推广在供应链上开展 LSS 项目，提供培训辅导
4.7 实施成果4.7.2 顾客满意240满意度/忠诚度/抱怨/推荐
4.7.3 财务收益成本降低/利润率/回报率/资金周转率
4.7.4 人力资源带级人员数量/占比/流失率，员工满意度
4.7.5 业务过程质量/效率/合格率/周期/成本/环境/安全
4.7.6 相关方供货合格率/及时交货率/成本
4.7.7 组织文化与管理变革理念认同度/活动普及率

DMAIC 各阶段输入、主要工作和输出

阶段输入主要工作输出
D 界定组织战略、VOC、顾客投诉、KPI、竞争对手比较确定改进机会、团队、问题描述、边界、流程图、CTQ改进机会、项目目标、团队任务书、SIPOC 图、项目计划
M 测量VOC、KPI 分解、流程、CTQ、SIPOC确定测量对象/方法/指标、数据清洗、MSA、过程业绩测量测量指标方法、数据收集方案、MSA 报告、过程质量水平
A 分析过程测量数据、MSA 报告、过程能力报告测量数据分析、流程分析、根因分析、变异源分析、价值流分析根因分析报告、变异源报告、价值流报告、数据分析报告
I 改进原因分析报告、关键影响因素改进策略、流程优化、方案评价与实施验证改进备选方案、评价指标、实施评价报告
C 控制改进方案、实施评价报告确定控制对象、控制方法、更新文件、OCAP、知识库控制方案、程序文件、OCAP、效果评价、推广计划

DMADV (DLSS) 各阶段输入、主要工作和输出

阶段输入主要工作输出
D 界定组织战略、产品/技术规划、新产品需求、VOC确定项目机会、跨职能团队、范围、CTQ、失效模式分析、风险评估设计目标、团队任务书、CTQ 计分卡、可行性报告、项目计划
M 测量团队任务书、CTQ、CTQ 计分卡VOC 展开为设计特征、MSA、过程能力分析、流程映射MSA 报告、过程能力报告、CTQ 与 CTP 测量数据、工艺流程图
A 分析问题分析报告、CTQ 与 CTP 数据、工艺流程图原因分析、FTA、概念设计、方案生成与筛选、可靠性分析根因报告、概念设计方案、方案评估表、风险分析报告、CTQ 展开图
D 设计概念设计方案、方案评估表、风险分析报告系统/子系统设计、DFMEA、参数设计、公差设计、原型机制作详细设计文档、参数/公差报告、实验计划、原型机、实验报告
V 验证详细设计文档、原型机、实验报告验证计划、试生产、供应链确认、目标验证、过程能力验证完整设计报告、试生产报告、控制计划、标准化文档、项目移交书

精益六西格玛项目评分表 (满分 110 分)

评价维度分值评价标准要点
项目选择20 分项目来源清晰 (10 分)、目标符合 SMART(5 分)、范围与团队合作 (5 分)
项目的逻辑方法30 分逻辑思路 (15 分)、工具方法 (15 分)
项目收益15 分目标达成、收益计算科学合理、高层认可
项目的标准化和推广应用15 分标准化 (5 分)、示范推广 (10 分)
项目的创新性10 分选题新颖 (5 分)、工具方法创新 (5 分)
申报资料10 分完整性和质量
发表效果10 分现场表现和发表效果 (仅项目发布时)

常用工具与方法 (GB/T 36077-2025 附录 B)

DMAIC 各阶段工具

  • D 界定: 头脑风暴、亲和图、树图、流程图、SIPOC、平衡计分卡、水平对比、QFD、甘特图
  • M 测量: 因果图、散点图、MSA、过程能力分析、因果矩阵、FTA、箱线图、直方图、抽样
  • A 分析: 假设检验、方差分析、统计分布识别、时间序列分析、价值流图、FMEA、回归分析、大数据分析、机器学习
  • I 改进: 试验设计、数学优化、EVOP、目视管理、5S、ECRS 原则、看板、快速换型、TOC、TRIZ
  • C 控制: SPC、防错、定置管理、SOP、控制计划、OCAP

DMADV 各阶段工具

  • D 界定: 顾客需求分析、市场调查、KANO 分析、QFD、多属性决策、设计计分卡
  • M 测量: 关系矩阵、因果图、MSA、FMEA、过程能力分析、IPO 分析、工艺计分卡
  • A 分析: 头脑风暴、FMEA、方差分析、试验设计、TRIZ、大数据分析、机器学习、FTA
  • D 设计: TRIZ、DFx、公理化设计、试验设计、稳健性设计、田口方法、DFMEA、数字化仿真
  • V 验证: 模拟技术、过程能力分析、假设检验、试验验证、可靠性分析、PFMEA、SPC

核心术语定义 (GB/T 36077-2025)

术语定义
精益六西格玛 (LSS)精益和六西格玛的融合，系统化结构化业务改进与创新模式，减少波动、消除浪费、提高质量效率
精益 (Lean)通过持续改进，识别和消除产品/服务/流程中的浪费/非增值作业的理念和方法
六西格玛 (Six Sigma)采用统计技术及其他科学方法减少波动、降低缺陷、提升顾客满意的战略性业务改进系统方法
精益六西格玛设计 (DLSS)针对顾客需求/痛点，在产品/服务/流程开发源头进行消除缺陷和减少浪费的创新设计
DMAIC界定 (Define)、测量 (Measure)、分析 (Analyze)、改进 (Improve)、控制 (Control)
DMADV界定 (Define)、测量 (Measure)、分析 (Analyze)、设计 (Design)、验证 (Verify)
倡导者 (Champion)高层领导担任的推进负责人，负责规划制定、项目选择、资源分配、组织协调
资深黑带 (MBB)方法和工具应用专家，协助倡导者制定规划、选择和评审项目、培训指导黑带/绿带/黄带
黑带 (BB)系统掌握 LSS 方法，负责/参与项目，培训指导绿带/黄带，至少完成 2 个黑带项目
绿带 (GB)掌握基本方法，负责/参与项目，培训指导黄带，至少完成 1 个绿带项目
黄带 (YB)掌握基本理念和工具，负责小规模项目或参与项目

Core Features

1. SPC Statistical Process Control ✅

  • 7 Control Charts: Xbar-R, Xbar-S, I-MR, CUSUM, EWMA, p/np, c/u
  • 8 AIAG-VDA Out-of-Control Rules: Automatic detection
  • 🆕 Western Electric 7 Rules: Comprehensive rule set for anomaly detection
  • Process Capability: Cp, Cpk, Pp, Ppk, Pm, Pmk (Geometric Method)
  • 🆕 Sigma Estimation: Range (R/d₂), Std Dev (s/c₄), Pooled Std Dev (s_p)
  • Normality Tests: Shapiro-Wilk, Anderson-Darling
  • 🆕 Distribution Selection: Normal, Binomial, Poisson, Weibull guidance
  • 🆕 Nonparametric Control Charts: Distribution-free MEC/MCE charts (Ansari-Bradley)
  • 🆕 Change-Point Detection: Single and multiple change-point monitoring
  • 🆕 Multivariate SPC: MCUSUM, MEWMA, LASSO-based charts
  • 🆕 Profile Monitoring: Linear and nonlinear profile analysis
  • 🆕 Short Production Runs: Standardized Z-MR charts for high-mix low-volume
  • 🆕 Montgomery Coefficients: A₂, D₃, D₄, d₂, c₄ tables (n=2 to 25)

2. MSA Measurement System Analysis ✅

  • GR&R Studies: ANOVA method, Xbar-R method
  • Bias Study: Accuracy assessment
  • Linearity Study: Range consistency
  • Stability Study: Time drift monitoring

3. DOE Design of Experiments ✅

  • Full Factorial: 2^k designs (2-8 factors)
  • Fractional Factorial: Resolution III, IV, V
  • Response Surface: CCD, Box-Behnken
  • Taguchi Methods: L4, L8, L9, L16, L18, L27 orthogonal arrays
  • ANOVA: One-way, Two-way with interaction
  • 🆕 Main & Interaction Effects: Effect calculation and visualization
  • 🆕 S/N Ratios: Taguchi signal-to-noise ratio (smaller/larger/nominal-is-better)
  • 🆕 Mixture Designs: Scheffé polynomial models
  • 🆕 Robust Parameter Design: Control vs noise factors

4. Reports & Export ✅

  • Excel Reports: Professional format with 3 worksheets
  • PDF Reports: AIAG-VDA standard format
  • JSON Output: For system integration

5. Advanced Analysis ✅

  • EWMA Control Charts: Detect small shifts
  • CUSUM Control Charts: Cumulative sum monitoring
  • Multivariate Control: Hotelling T² charts
  • Outlier Detection: Modified Z-score, IQR, ARIMA
  • 🆕 Nonparametric MEC/MCE: Mixed EWMA-CUSUM charts (distribution-free)
  • 🆕 Change-Point Detection: Mean and variance monitoring
  • 🆕 Performance Metrics: RMI, AEQL, PCI, ARARL
  • 🆕 Short Run SPC: Standardized charts for high-mix low-volume production
  • 🆕 Capability Confidence Intervals: 95% CI for Cp/Cpk/Pp/Ppk
  • 🆕 Western Electric Rules: 7 rules for out-of-control detection
  • 🆕 Sigma Estimation Methods: Range, Std Dev, Pooled Std Dev
  • 🆕 Distribution Selection Guide: Normal, Binomial, Poisson, Weibull

6. System Integration ✅

  • HTTP API: Real-time monitoring
  • ERP/MES Integration: CSV, Excel, JSON import/export
  • Database Support: SQLite, PostgreSQL
  • 🆕 ISA-95 B2MML: Enterprise-control system integration

Usage Examples

Define Phase

- Project Charter Template
- SIPOC Diagram
- CTQ Tree
- VOC/VOB Collection

Measure Phase

# MSA GR&R Study
python3 scripts/msa_grr_analysis.py \
  --data "[...]" --parts 10 --operators 3 --trials 3 \
  --tolerance 0.5 --json

# Baseline Capability
python3 scripts/calculate_capability.py \
  --data "..." --usl 10.5 --lsl 9.5 --json

Analyze Phase

# Control Chart with out-of-control detection
python3 scripts/control_chart.py \
  --data "[...]" --chart-type Xbar-R --subgroup-size 5

# Advanced Charts (CUSUM, EWMA, I-MR, MAMR, Hotelling T2)
python3 scripts/advanced_control_charts.py

Improve Phase

# DOE Full Factorial
python3 scripts/doe_full_factorial.py \
  --factors 3 --responses "[45,52,48,58,46,53,49,59]" \
  --analyze

# Factor Effects
python3 scripts/doe_factor_effects.py \
  --responses "[45,52,48,58,46,53,49,59]" --json

# Response Surface
python3 scripts/doe_response_surface.py --help

Control Phase

# Excel Report
python3 scripts/excel_report.py --help

# Generate test data + batch reports
python3 scripts/generate_test_data.py
python3 scripts/batch_generate_reports_v2.py

Evaluation Criteria

Process Capability

IndexRatingAction
≥ 2.0🟢 Six SigmaMaintain, can relax control
1.67-2.0🟢 ExcellentMaintain current state
1.33-1.67🟡 GoodMaintain, continuous improvement
1.0-1.33🟡 MarginalNeed improvement plan
< 1.0🔴 InsufficientMust improve, 100% inspection

MSA GR&R

%GR&RRatingAction
< 10%🟢 AcceptableMeasurement system OK
10-30%🟡 Conditionally AcceptableEvaluate risk
≥ 30%🔴 UnacceptableMust improve system

ndc (Number of Distinct Categories)

  • ndc ≥ 5: ✅ Adequate resolution
  • ndc < 5: ⚠️ Insufficient resolution

Standards & References

SPC Standards

  • AIAG-VDA SPC Manual (Yellow Volume), 1st edition, February 2026
  • ISO 22514: Statistical methods in process management
  • ISO 3534: Statistics - Vocabulary and symbols
  • ISO 7870: Control charts
  • GB/T 36077-2025: 精益六西格玛管理评价准则 (Criteria for lean six sigma management assessment)

MSA Standards

  • AIAG MSA Manual, 4th edition
  • ISO 22514-7: Measurement system analysis
  • VDA 5: Measurement process capability

Six Sigma Standards

  • ASQ Six Sigma Body of Knowledge
  • ISO 13053: Six Sigma methodology (DMAIC/DMADV)
  • GB/T 36077-2025: 精益六西格玛管理评价准则 (代替 GB/T 36077-2018)

Quality System Standards

  • IATF 16949: Automotive quality management
  • ISO 9001: Quality management systems
  • GB/T 19001: 质量管理体系 要求
  • GB/T 19580: 卓越绩效评价准则

Script Tools

SPC Core

  • calculate_capability.py - Process capability indices (Cp, Cpk, Pp, Ppk, Pm, Pmk)
  • control_chart.py - Control charts (Xbar-R, Xbar-S, I-MR)
  • attribute_control_charts.py - Attribute control charts (p/np/c/u/Z)
  • advanced_control_charts.py - CUSUM, EWMA, MAMR, Hotelling T²
  • pooled_std.py - Sigma estimation (Range, Std Dev, Pooled)
  • western_electric_rules.py - Western Electric out-of-control rules
  • spc_calculator.py - SPC calculations
  • spc_report.py - SPC report generation
  • excel_report.py - Excel report generation

MSA

  • msa_calculator.py - MSA calculations
  • msa_grr_analysis.py - GR&R study (Xbar-R method)
  • msa_other_studies.py - Bias, Linearity, Stability
  • msa_report.py - MSA report generation

DOE

  • doe_full_factorial.py - 2^k full factorial designs
  • doe_response_surface.py - CCD, Box-Behnken
  • doe_factor_effects.py - Main and interaction effects
  • doe_sn_ratio.py - Taguchi S/N ratio calculation
  • generate_doe_report.py - DOE report generation

Utilities

  • generate_test_data.py - Generate test datasets
  • batch_generate_reports_v2.py - Batch PDF report generation
  • data_import.py - Data import utilities
  • demo_report_generation.py - Demo report generation

Version

Current: v1.8.0 (2026-04-13)

Changes in v1.8.0:

  • ✅ NEW: GB/T 36077-2025 中国国家标准整合 - 完整融入《精益六西格玛管理评价准则》
  • ✅ 七大评价维度框架 (领导力/顾客驱动/推进规划/项目管理/评价与激励/基础架构/实施成果)
  • ✅ DMAIC/DMADV 各阶段输入 - 主要工作 - 输出完整对照表
  • ✅ 精益六西格玛项目评分表 (110 分制)
  • ✅ 常用工具与方法 (按 DMAIC/DMADV 各阶段分类)
  • ✅ 核心术语定义 (LSS/Lean/Six Sigma/DLSS/DMAIC/DMADV/倡导者/黑带/绿带/黄带)
  • ✅ 评价准则条款赋值表 (总分 1000 分)
  • ✅ 基于 GB/T 36077-2025 (代替 GB/T 36077-2018),2025-12-31 发布，2026-07-01 实施
  • ✅ 支持中国组织精益六西格玛管理自我评价、相关方评价、第三方评价

Changes in v1.7.0:

  • ✅ NEW: Real-time data stream processing for Quality 4.0
  • ✅ Predictive quality analytics framework
  • ✅ AI/ML anomaly detection integration
  • ✅ Supply chain quality management support
  • ✅ Digital twin integration guidelines
  • ✅ FMEA 7-step method (AIAG-VDA FMEA Handbook)
  • ✅ Quality big data visualization
  • ✅ Industry best practices from automotive conferences
  • ✅ Based on: Quality 4.0 conferences, automotive industry best practices

Changes in v1.6.0:

  • ✅ NEW: Western Electric 7 rules for out-of-control detection
  • ✅ Sigma estimation methods (Range R/d₂, Std Dev s/c₄, Pooled s_p)
  • ✅ Extended coefficient tables (d₂, c₄ for n=2 to 25)
  • ✅ Distribution selection guide (Normal, Binomial, Poisson, Weibull)
  • ✅ Nonparametric multivariate control charts
  • ✅ Goodness-of-fit based nonparametric EWMA
  • ✅ MIL-HDBK-1916 guidance
  • ✅ Based on: ASQ SPC guidelines, Western Electric rules

Changes in v1.1.1:

  • ✅ Fixed DOE parameter parsing
  • ✅ Added JSON output for EWMA
  • ✅ Improved error messages
  • ✅ Updated help documentation

Support

For issues or questions:

  1. Check reference documentation in references/
  2. Run scripts with --help for usage
  3. Review example reports in aiagvda_standard_reports/
  4. Check test cases in tests/ (python3 -m pytest tests/ -v)
  5. Install dependencies: pip install -r requirements.txt

Rohoon Six Sigma - Professional Quality Management Support
Based on AIAG-VDA, ISO, and Lean Six Sigma Standards

📊 Figure 12-3 标准格式报告生成

功能说明

生成符合 AIAG/VDA SPC 协调标准 Figure 12-3 格式的综合分析报告，支持中英文双语。

使用方式

# 1. 生成测试数据
cd ~/.openclaw/workspace/skills/rohoon-6sigma
python3 scripts/generate_test_data.py

# 2. 批量生成报告（中英文）
python3 scripts/batch_generate_reports_v2.py

输出文件

  • 英文版：tmp/SPC_Reports_EN/*.pdf
  • 中文版：tmp/SPC_Reports_CN/*.pdf

报告特性

  • 6 列等宽表头布局
  • 字段名加粗，字段值蓝色
  • 单元格自动合并
  • 能力指数进度条可视化
  • 字体 6 号紧凑排版

应用场景

  1. 客户审核 - 提供符合 AIAG/VDA 标准的正式报告
  2. 内部培训 - 展示标准报告格式要求
  3. 数据分析 - 识别过程能力问题
  4. 持续改进 - 跟踪改进效果

Version tags

aiag-vdavk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6automotivevk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6doevk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6latestvk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6leanvk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6manufacturingvk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6msavk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6quality-managementvk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6six-sigmavk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6spcvk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6statistical-analysisvk97a5bwx7n5wjnrh60t0catgzs84t3t6