ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

AI-Enabled Lean Six Sigma project forms. A guided DMAIC workbook for responsible, evidence-led AI use Sławomir Świtek

Język publikacji: angielski
AI-Enabled Lean Six Sigma project forms. A guided DMAIC workbook for responsible, evidence-led AI use Sławomir Świtek - okladka książki

AI-Enabled Lean Six Sigma project forms. A guided DMAIC workbook for responsible, evidence-led AI use Sławomir Świtek - okladka książki

Autor:
Sławomir Świtek
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
114
Dostępny format:
     PDF
Grafika - publikacja stworzona ze wsparciem AI Publikacja stworzona ze wsparciem AI

Zajrzyj do książki

Czytaj fragment
Ebook
50,00 zł

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

AI-Enabled Lean Six Sigma Project Forms is a practical DMAIC workbook designed for improvement teams that want to combine process improvement, artificial intelligence, predictive analytics, and human judgment in a structured and responsible way.

The publication contains 95 distinct working forms organized around the five DMAIC phases: Define, Measure, Analyze, Improve, and Control. The workbook is designed to help teams use AI as a decision-support capability while keeping process objectives, measurement discipline, quality gates, model limitations, and human accountability clearly visible throughout the project.

The forms cover key areas such as process CTQs, data quality, data readiness, model selection, model validation, prediction performance, human oversight, bounded pilot testing, implementation controls, and post-deployment monitoring.

Particular attention is given to the distinction between process performance and model performance. Measures such as defect rate, failure rate, yield, and process capability are treated separately from AI model measures such as precision, recall, false positives, and false negatives. This helps prevent teams from confusing a statistically attractive model with an actual improvement in process performance.

The workbook also emphasizes responsible use of AI. Human judgment remains part of the decision system, especially where predictions influence quality decisions, escalation, prioritization, inspection, maintenance, or process intervention.

A fully fictional gasket-joint project demonstrates how AI-supported prediction can be incorporated into a DMAIC project while maintaining clear boundaries between observed process outcomes, model predictions, and causal conclusions.

The publication is intended for Lean Six Sigma practitioners, improvement teams, quality leaders, process engineers, analysts, data specialists, project sponsors, and managers who want to integrate AI into structured process-improvement work.

The workbook is not intended to replace a Lean Six Sigma, statistics, or machine-learning textbook. Its purpose is to provide a structured set of practical project forms that support accountable decisions and responsible AI use throughout the DMAIC cycle.

Wybrane bestsellery

Sławomir Świtek - pozostałe książki

Sławomir Świtek - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
50,00 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile