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精益六西格玛绿带

 

时间：7月30-31日

 

地点：广州

 

培训费用：4000元

 

授课对象：

中层干部、工程、技术专家、品质管理人员及其他改善团队人员。

 

课程背景：

本课程重点解决六西格玛如何在企业落地应用的难题，为此课程特做如下设计：

1、 学习一段，落实一段的分阶段上课方式

第一次课程：学习---定义、测量阶段的内容

                落实---项目选择、项目计划书编制、数据收集计划制订、测量系统分析、过

程能力分析、Minitab基础应用。

第二次课程：学习---分析、改进、控制内容

落实---应用假设检验工具，深化MINITAB的应用，有效分析数据实验计划

设计、实验数据分析（通过课堂仿真练习落实）

每个阶段的上课时间相隔1个月左右，每次课程结束后布置课后作业，确保学员有足够的

时间结合公司实际问题。

2、以实务操作为重点的授课方式

时间分配：理论讲解50%、实务操作50%

3、以结合公司实际案例的课后落地方式

鼓励学员以公司的实际问题，在老师的指导下完成如下作业（如是不带公司的具体项目，

老师另外布置强化理解应用的作业）：

1、定义阶段：六西格玛项目选择

2、测量阶段：数据收集计划制订、测量系统分析计划制订、过程能力分析

3、分析阶段：数据统计分析

4、改进阶段：实验计划制订

5、控制阶段：控制计划制订

 

培训目标：

1、 正确理解DMAIC解决问题的逻辑，学会DMAIC各阶段解决问题的流程；

2、 理解并掌握六西格玛各阶段问题分析的分析工具，如：六西格玛项目选择、正态分析、数据收集计划制订、测量系统分析、过程能力分析、假设检定与置信区间、相关回归、DOE、统计过程控制；

3、 以Minitab为平台，掌握统计软件的基本用法的基础上，进一步掌握应用Minitab进行测量系统分析、假设检验、实验设计及统计过程分析等；

4、 能应用DMAIC方法，结合统计分析工具独立完成六西格玛绿带项目。

 

课程大纲：

01  定义、测量阶段课程内容

1、六西格玛愿景展望

² 什么是六西格玛

² 六西格玛的关注焦点

² 六西格玛项目的底线

² 六西格玛突破性改进

 

² DMAIC或DMADV

² 六西格玛的组织

2、六西格玛项目流程介绍

3、基础统计原理与正态分布

² 数据分布与统计分析

² 正态分布及其原理

² 标准正态与Z值

※ 作业与项目进度：

² 标准正态转换练习

² Z值与不良率分析练习

4、Minitab应用

² Minitab基础应用

² Minitab表格数据处理

² Minitab基本图形制作分析

5、定义阶段实务

² 定义阶段的主要工作

² 定义阶段的主要工具

² 绿带项目的选择要点

² 项目CTQ与项目Y

² 定义项目的五个要素

² 以标杆或短期能力确定目标

² 如何制订项目计划书

² 绘制高级流程图

6、定义阶段总结、布置课后作业

7、测量阶段实务

² 测量阶段的六个步骤

² 确定项目Y

² 项目Y的性能指标

8、数据收集计划制订

² 长期能力与短期能力

² 四区块定位

² 合理的子组

² 制订数据收集计划

9、计量型测量系统分析

² 测量系统分析的步骤

² 一般计量型测量系统分析

² GRR与NDC值接收准则

² Minitab测量系统分析

² 破坏性测量系统分析

10、计数型测量系统分析

² 计数型测量系统分析的步骤

² Minitab测量系统分析

※ 作业与项目进度：

² 确定你的项目Y

² 组间因素与组内因素列表

² 制订数据收集计划

² Minitab测量系统分析

² 制订测量系统分析计划

11、连续数据过程能力分析

² 数据的正态性检验

² 数据正态转换

² Minitab过程能力分析

12、离散数据过程能力分析

² DPU、TOP、DPO

² 缺陷类型过程能力分析

² YFT、YRT、YNA

² 合格率型过程能力分析

² Minitab过程能力分析

13、测量阶段总结、布置课后作业

※ 作业与项目进度：

² 数据正态检验与正态转换练习

² 连续数据过程能力分析

² DPU、TOP、DPO课堂练习

² 缺陷型项目Y过程能力分析

² 合格率型项目Y过程能力分析

02  分析阶段课程内容

& 上一次课后作业讲解、小测验

1、分析阶段概述

² 分析的四个步骤

² 数据分析路线图

2、正态分布与置信区间

3、假设检验基本原理

² 假设检验的九个步骤

² 检验的二种风险

² 原假设与对立假设

4、单样本T检验

² 单样本检验的实际意义

² Minitab单样本T检验

5、2T检验

² 双本检验的实际意义

² Minitab双样本T检验

※ 作业与项目进度：

² T分布置信区间计算

6、成对T检验

² 成对检验的实际意义

² Minitab成对T检验

7、单方差检验

² 单方差检验的实际意义

² Minitab单方差检验

8、双方差检验

² 双方差检验的实际意义

² Minitab双方差检验

9、P检验

² P检验的实际意义

² Minitab P检验

※ 作业与项目进度：

² Minitab单样本T检验练习

² Minitab双样本T检验练习

² T检验仿真练习

03  改进与控制阶段课程内容

& 分析阶段作业讲解、小测验

1、改进阶段的二个大步骤

² 设计实验

² 找出关键因子

2、实验设计概述

² 实验设计的三个阶段

² 实验设计的九个步骤

3、一般因子实验设计

² 单因子实验设计

² 数据结构分解

² 因子显著性分析

² 最适参数区间的评价准则

² 双因子实验设计

※ 作业与项目进度：

² 一般因子实验设计练习

4、水平因子实验设计

² 双因子2水平实验设计

² 角点仿行

² 主效应图分析

² 交互作业图分析

² 立方体图分析

² 因子显著性分析

5、全因子实验设计

² 全因子实验设计

² 实验的重复与反复

² 重复实验数据的处理

² 实验数据平均值分析

² 实验数据标准差分析

² 选择最适的参数组合

² 实验因子的三种类型

※ 作业与项目进度：

² 双因子2水平实验设计练习

² 主效应图、交互作用图、立方体图分析练习

² Minitab全因设计练习

6、部分因子实验设计

² 什么是部分析因

² 直交配列表

² 部分析的分辨率

² 合并误差项的方法

² 回归方程优化的原则

² 残差诊断

² 响应优化器的应用

² 最佳响应预测

※ 作业与项目进度：

² Minitab回归方程优化练习

² Minitab响应优化练习

² Minitab残差诊断练习

7、控制阶段三步骤

² 建立控制计划

² 项目文档整理

² 机会转化与持续监控

8、统计过程控制

² 过程变异控制原理

² 过程解析与过程控制

² Xbar-R控制图的制作

² Xbar-R控制图的判读

² P控制图的制作方法

9、文档整理与分享

※ 作业与项目进度：

² Minitab Xbar-R 控制图制作练习

² Minitab P 控制图制作练习

Minitab Xbar-R 仿真判读练习