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五个精益原则的最后一个是追求尽善尽美，包括了质量、交付、灵活性和安全。丰田精益之屋具有两个支柱，准时制生产（JIT）和自动化（Jidoka，它和质量特别是防错紧密相关）。两者相互支持。例如，改善质量后JIP绩效也会提升，因为中断更少，流动很平顺。改善JIT也会提升质量。更小的批量会导致更快地发现问题，反工更少。拉动系统可以被看作质量工具。因为可以改善沟通，布局也会影响质量水平。差异化延迟会减少变异。通过让问题表面化，Jidoka是暴露浪费和改善质量的主要方法。质量是五个相互关联的概念族中的一个，它们结合在一起构成了精益稳定性的基石（见图11-1）。其他的四个是SOP、TPM、5S和可视化管理。
根据欣克利（Martin Hinckley）的观点，达成完美质量的途径有三条：
●降低产品设计和流程设计的复杂性。
●减少变异。
●预防和减少差错。
预防、发现以及消除差错构成自动化（Jidoka）的一部分，即精益屋的一个支柱。
对于复杂性、变异的差错这三种途径中的任何一个，都存在6个问题源头：人员、设备、物料、方法、测量/信息、环境（英文为man/people、machine、material、methods、measures/information、和mother nature等以m开头的单词，故也称6M），如表11-1所示。对于复杂的质量问题，要在上述的所有方面都进行改善。
欣克利认为，既然变异问题已经被SPC和六西格玛攻克，设计简单化也解决了复杂性问题，由差错导致的产品缺陷的相对比例因而上升。因此，防错（Pokayoke）变得日益重要。欣克利提出，处理质量问题最有效的顺序是首先分析产品产品，其次分析过程，最后是相关的工具和设备（见表11-2）。在每一个类别中，首先是简单化，其次是防错，再次就是将调整转化为设置（仅一次操作就完成设置，而不是反复尝试），最后是控制变异。
复杂性是一个有趣的概念，虽然每个人都理解它，然而，就像它给任何作业带来的负面影响一样，几乎没有人可以适当地定义它。
复杂性给管理控制提出更高的要求—一个系统变得越复杂，控制它就需要越多的努力。诺贝尔奖获得者赫伯特.西蒙（Herbert Simon）将复杂性区分为静态和动态两类。静态复杂性指系统中的元素或者节点，因为它们的存在而增加了系统的复杂性，比如，供应商或者产品的变型越多，系统就会变得越复杂。另一方面，动态复杂性指节点间的动态互动，例如，需求模式的变化越是反复无常，管理该供应链就会变得越复杂（参见第16章的牛鞭效应）。
复杂性也可能体现在产品和过程中。产品复杂性指零件的数量和 装配的难度。过度复杂性指作业的数量和每个作业的的难度。欣克利在布思罗伊德和杜赫斯特（Boothroyd和Dewhurst）之后指出，产品的缺陷率和装配的复杂性具有强相关性。
复杂度质量控制（quality control of complexity，QCC）：欣克利开发了复杂度质量控制的方法。犯错的频率随着装配复杂性的提高而提高。QCC方法首先构建装配产品的树图。然后根据数据表来查询完成装配所需时间，表格中的信息包括对齐、定向、厚度、插入方向、插入条件、紧固、紧固过程以及拿取等。然后根据时间的比例来评估备选设计。一般都能显著改善质量和成本—或许在整个生命周期内可以达到50%的降低。这个技术是如此有效而简单，我们不应该忽视它。
六西格玛设计（DFSS）：DFSS使用一组确定的步骤，称作IDDOV（identfy，识别；define，定义；develop，开发；optimize，优化；verify，确定），它和制造六西格玛中的DMAIC相似，它也采用类似的项目组织形式，如倡导者、黑带大师、黑带、绿带等。DFSS在第15章有更为详细的讨论。识别和定义阶段的目的是明确顾客及其需求。典型的工具是狩野模型和质量功能展开。开发阶段包括用头脑风暴来构思和识别备选方案，并对它们进行评估。可以采用的技术包括TRIZ（创新性问题解决方法）、皮尤概念筛选分析、故障模式与影响分析（FMEA）。优化阶段将田口方法（Taguchi methodology）用于投计优化，以及其后的容差优化。特别地，在参数设计中通过集中在少数的重要参数上并对它们使用试验设计（DOE）方法来降低总体的变异。它与标准的六西格玛的区别在于，它的集中关注点在于防止故障和收益最大化，而不是发现和减少故障。类似地，容差优化也是集中关注重要的少数容差。最后，确认价段包括检查制造过程的能力，通过对原型产品的试验设计以及试生产测试来检查产品在实际使用中是否能正常。能力分析、SPC和防错（Pokayoke）在这里都是重要的方法。注意，就像六西格玛一样，在前期要给予更多关注。因此，在开始阶段对确定客户、目的、使用环境和用途等加以关注是适当的。
成组技术（GT）：成组技术是一组以不损害顾客的选择范围为前提的简化产品的方法。它通过识别功能的相似性来减少产品和过程的扩大。因此，零件设计者不应该从零开始设计零件，而是应该首先在数据库存中寻找具有类似功能的产品。比如，在选择紧固件时，应该首先确定的范围中选择，而不是没有限制。对于零件增多、库存、制造路线还有质量都有明显的影响。
现在已经有多种成组技术编码和分类系统存在，它们不但可以帮助产品设计者，还可以帮助过程设计者，例如，用一组代表材料、用途、形状、尺寸、设备和成型技术的数字组成的字符串来表示零件。对于单元设计，特别是复杂的机加工单元，GT可能是首先就要用到的方法，来确定可选的布局方法和工艺路线。通用化的分类系统可能很复杂，不过，很多公司通常根据自身情况开发自己的简单系统，往往它们能完全满足使用要求。
面向装配的设计：面向装配的设计、面向制造的设计，或者通用的面向X的设计（DFx）是用于精益流程简化的一组重要技术。它们影响时间、成本、库存和质量。本书的第15章会讨论面向制造的设计。
过程复杂性可能与产品复杂性相互独立。一系列的工具可以减少过程复杂性、这些工具包括：
●零件展示。
●将工作分解为1~2分钟即可完成的任务。
●使用标准操作规程（SOP）。
●5S。
●简化物流和布局。
●TPM。
●SMED。
●可视化控制。
减少变异的最主要方法是六西格玛。不过，限制变异的基础工具也包括TPM、5S、标准化作业和快速换型。控制变异的工具包括SPC和事前控制。
在开始一个复杂的六西格玛项目之前，精益公司应该确保它们已经在5S、可视化、标准化作业以及大部分情况下还有TPM等方面取得合理的进展。这就像是公共卫生工程师总是先于医疗专家一样。医生只对局部有影响，而且不可能持续，致力于获得洁净水和避免污水排放污染的公共卫生工程师却可能产生广泛而持续的影响。然后医生才开始它们的有价值的工作。5S等在这里并不是要完全开展—首先摘取“挂在低处的果实”。
统计过程控制（SPC）是监控变异的很好的技术，如果过程是好的，能力充足，那么由该过程时并不可靠，因为SPC设计初衷是针对每几百个机会中会出现至多1000个缺陷（即0.1%）的情形。
差错控制的工具箱子包括5S、标准操作规程、防错、自检和后续检验。
自检和后续检验。自检就是操作人员在制造步骤完成以后立即进行的检查。而后续检查是下一个工位的操作人员检查上一（或者多）个工序的工作。这样的检查有时受到嘲笑，因为它不可靠、浪费时间（因为除了样品以外每个产品都要检查、）通常不完整。不过也不要被误导，这样的检查也值得考虑，因为它提供了立即的或者短时间的反馈，并且（在后续检验的时候）能确保高度的可能性。例如，如果一次检验的可靠性很高，常常也比SPC迅速。不过，确实也存在非增值时间。
当然，自检和后续检查需要良好的激励驱动和参与。失效可能就存在这里。相关的要点在第14章中进行讨论。
注意，新乡重夫将这些检查与判定检验和接收抽样区别开来，它们就会导致长时间的延迟并增加错误的风险。
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