复杂的新过程在它们早期的岁月里有许多问题。经过设计，应该能 够非常快地对它们进行不断地改进。

僵化大规模生产线是很难改变的。在 80 年代日本轿车的改进要比美国的轿车改进快得多，因为日本灵活的互依性生产很容易引进变化。

实验设计

有时，一个问题有许多可能的起因。我们经常猜测一个原因并对它进行纠正，而真正的原因却在别处。我们需要对实验进行设计，以帮助我们区分可能引起问题的不同因素。

一种叫作“实验设计”的统计技术（DoE）已经在一些领域应用了几十年， 如在农业研究中找出什么样的混合肥料、庄稼轮种、种子品种、以及种植方法能够带来最高产量。一位名叫田口玄一（Genichi Taguchi ）的日本工程师学会了在生产中如何应用 DoE 来改进产品质量。田口的方法为测试缺陷或质量变化的众多可能原因、并根据其影响大小进行统计排序提供了一个相对快的方式。不像我们经常做的那样完全凭感官判断进行实验，田口的追随者们系统地进行了实验，确定了需要首先关注的变量。一位名叫多利·安撒尼恩（Dorian Shainin）的美国人，发明了一个更简单、更精确的 DoE 版本。这个版本被广泛地应用于摩托罗拉公司及其它地方。规则简单的 DoE 可以应用于许多类型工作的产品和过程的不断改进。

好饭店的厨师可能希望只使用最昂贵的调料，而一系列严密的实验表明，有些调料需要是最好的，而其它调料则无关紧要。通过把注意力集中在那些关键性调料上，厨师能够改进饭菜质量，节省开支。在许多过程中，这一点同样适用。