The integration of Six Sigma and lean management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Lean and Six Sigma are the two most important continuous improvement (CI) methodologies for achieving operational and service excellence in any organization. The purpose of this paper is to explain how lean compares to the Six Sigma and outline the benefits for integrating them. Also, this paper discusses the existing models that describe how Six Sigma and lean fit together. A new detailed description for integrating Six Sigma and lean is developed to provide an improved approach for CI. Design/methodology/approach The following research included proposals and discussion, which were mainly based on the authors' own findings and experience, in addition to a literature‐based review of some of the most common and traditional lean and Six Sigma models. Findings The paper proposes a new lean Six Sigma (LSS) approach and provides a detailed description of its phases. The paper also presents the views on the integration benefits as well as on how Six Sigma compares to lean. Six Sigma and lean are related and share common grounds in terms of striving to achieve customer satisfaction. Their integration is concluded to be possible and beneficial. Research limitations/implications The paper discusses the existing models that describe how Six Sigma and lean fit together. Finally, a new detailed description for integrating Six Sigma and lean is developed to provide an improved approach for CI. Originality/value The paper extends previous works on LSS and proposes a novel approach to LSS. The proposed structure is built upon the existing define, measure, analyze, improve and control structure which is well renowned in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».