�?天开姊�/strong>

课程模块

培训内容

开圹�/strong>

讲师简今�/p>

培训时间安排、内容大纲、注意事�?nbsp;学员课程目标设置

开场暖圹�/p>

�?模块庎�/strong>

六西格玛概述

1. 六西格玛管理的发屔�/p>

2. 六西格玛的概念和作用

3. 六西格玛管理的领导、战略和文化

4. 六西格玛管理的组细�/p>

5. 六西格玛管理的推迚�/p>

6. 六西格玛管理方法讹�/p>

7. 精益六西格玛

第二模块庎�/strong>

过程管理基础

1. 过程管理基础

2.过程绩效指标

第三模块

庎�/p>

六西格玛项目管理

120��

六西格玛项目管理

1. 潜在课题选定

2. 顾客声音 VOC

3. 卡诺模型 KANO

4. 关键质量特性树 CTQ Tree

5. 质量功能展开 QFD

6. 项目团队的建讽�/p>

7. 标杆管理

8. 头脑风暴泔�/p>

9. 力场分析

10. �?nbsp;QC 七工其�/p>

第四模块

定义阶段 D

课题定义

60��

课题定义

1. 课题选定（Projectselection（�/p>

2. 问题陈述（Problem statement（�/p>

3. 顾客 CTQ（Customers CTQ（�/p>

4. Y 定义及缺陷陈述（Y & Defect Defining（�/p>

5. 现象及目标陈述（Base & Goal statement（�/p>

6. 预期效果.收益（Forecast Saving（�/p>

7. 范围设定（Project scope（�/p>

8. 编制小组（Key player�?nbsp;

9. 日程计划（Project plan（�/p>

第五模块

测量阶段

数据收集

30��

数据收据

1. 数据收集计划

采样方法

第六模块

测量阶段

概率基础

30��

概率基础

1. 离散型随机变野�/p>

2. 连续型随机变野�/p>

3. 连续变量的分布：正态，均匀，指数，对数，威布尔

4. 离散变量的分布：二项，泊松，超几佔�/p>

5. 其他分布：Z 分布，t 分布，F 分布，卡方分市�/p>

6. 中心极限定理

7. 以上所有内容的 Minittab 操作及案例练也�/p>

第七模块

测量阶段

统计基础

30��

统计基础

1. 总体与样�?/p>

2. 描述性统讠�/p>

3. 六西格玛水平

4.Minitab 介绍及基础操作

第八模块测量阶段

图表分析技�?nbsp;60��

图表分析技�?/p>

1. 直方国�/p>

2. 箱线国�/p>

3. 因果国�/p>

4. 排列国�/p>

5. 散点国�/p>

6. 矩阵国�/p>

7. 时间序列国�/p>

8. 运行�?链图

9. 概率国�/p>

10. 以上所有内容的 Minitab 操作及案例练也�/p>

第九模块

测量阶段 过程能力

过程能力

1. 过程能力的概忴�/p>

2. 过程能力研究的步骣�/p>

3. 过程能力指数 Cpk ，Ppk ，Cp，Pp

4. 其他过程能力指数 Cpm，Cpmk

5. 设备能力指数

6. 正态数据的过程能力研究

7. 非正态数据的过程能力研究，二项，泊松

8. 以上所有内容的 Minitab 操作及案例练也�/p>

第十模块

测量阶段

统计过程控制

统计过程控制国�/p>

1. 波动与控刵�/p>

2. 两类错误

3. 控制原理

4. 控制陏�/p>

5. 判异准则

6. 受控与能劚�/p>

7. X-R 国�/p>

8. I-mR 国�/p>

9. P 图，U 图，C 图，Np 国�/p>

10. 以上所有内容的 minitab 操作及案例练也�/p>

第十一模块

测量阶段

测量系统分析

测量系统分析

1. 测量系统分析的目的，作用

2. 测量系统分析的概忴�/p>

3. 测量系统的变�?/p>

4. 测量系统变差的接受准刘�/p>

5. 分辨劚�/p>

6. 稳定�?/p>

7. 偏倚及原理

8. 线性及原理

9. GR&R 分析及原琅�/p>

10. 以上所有内容的 Minitab 操作及案例练也�/p>

11. 测量系统的改迚�/p>

12. 情景练习

13. 破坏性测量系统分枏�/p>

14. 计数型测量系统分析及 Kappa 交叉�?/p>

15. 情景练习

16. 以上内容�?nbsp;Minitab 操作

17. 校准与检宙�/p>

第十二模坖�/strong>

过程流程国�/p>

1. 过程流程的概忴�/p>

2. 过程流程图的绘制步骤

3. 情景练习

第十三模坖�/strong>

C&E 矩阵

1. C&E 矩阵的概忴�/p>

2. C&E 矩阵的绘制步骣�/p>

3. 情景练习

第十四模坖�/strong>

潜在失效模式及后果分�?nbsp;FMEA

1. FMEA 的七步法

2. 情景练习

第十五模坖�/strong>

假设检骋�/p>

1. 点估讠�/p>

2. 区间估计

3. 假设检验的基本概念

4. 假设检验的二类错误

5. 数据独立性检骋�/p>

6. 正态性检骋�/p>

7. 异常值检骋�/p>

8. 均值假设检验，1t �?Z�?t ，pt

9. 方差假设检验，�?sigma;, �?sigma;, �?sigma;

10. ANOVA 分析的原琅�/p>

a) 单因子方差分枏�/p>

b) 双因子方差分枏�/p>

11. 样本量的考量

a) 样本量考量的目皃�/p>

b) 不同假设检验样本量考虑的方泔�/p>

12. 比率假设检骋�/p>

a) 单比玆�/p>

b) 双比玆�/p>

13. 卡方检骋�/p>

a) 卡方独立性检验的原理及操佛�/p>

b) 卡方拟合优度检验的原理及操佛�/p>

14. 非参数假设检骋�/p>

a) 符号检骋�/p>

b) MWW 检骋�/p>

c) 威尔克森检骋�/p>

d) 卡鲁斯卡�?沃利斯检骋�/p>

e) MOOD 检骋�/p>

f) Friedman 检骋�/p>

15.以上所有内容的 Minitab 操作及多种形式的案例练习

第十六模坖�/strong>

探索性数据分枏�/p>

1. EDA

2. 茎叶国�/p>

第十七模坖�/strong>

相关及回归分枏�/p>

1. 相关关系

2. 相关系数的计箖�/p>

3. 回归分析初级-一元回归分枏�/p>

4. 回归分析中级-多元回归分析及模型改进和变量筛逈�/p>

5. 回归分析高级-逻辑回归分析

6.以上所以内容的 Minitab 操作及多种形式的案例练习

第十八模坖�/strong>

变异源分枏�/p>

1. 变异源分析的概念

2. 多变异图

3. 因子的类型：交叉&嵌套

4. 单因子变异源分析

5.双因子变异源分析

第十九模坖�/strong>

精益分析工具

1. 七大浪费

2. 价值流图分析及情景练习

3. 作业时间分析

4. 全面生产维护

5. 鱼骨图分析及情景练习

第十九模坖�/strong>

改进方案的提凹�/p>

1. 创造性方案制宙�/p>

2. Ideas 构思方泔�/p>

第十九模坖�/strong>

DOE

1. 实验设计的术�?/p>

2. 实验设计的原刘�/p>

3. 实验设计的阶殴�/p>

4. 实验设计的五步法

5. 单因子实验设讠�/p>

6. 完全析因试验设计

7. 情景练习�?nbsp;Minitab 操作

8. 部分析因实验设计

9. 情景练习�?nbsp;Minitab 操作

10. Plackett-Burman 筛选设讠�/p>

11. 3 水平部分析因实验设计�?nbsp;minitab 操作

12. 响应曲面�?nbsp;minitab 操作

13. 混料设计�?nbsp;minitab 操作

14.调优运算

精益改进工具