黑带的候选人是在基层受尊重并经过技术培训充分了解业务流程的人员。候选人不需要有统计学和工程技术方面的背景，但应该具备大学数学和定量分析方面的知识基础。黑带的候选人需要经过广泛的工作经验和专业训练，因为他们需要在短时期内掌握大量不同的技术工具，必须强调的先决条件是对统计方法的学习，并将这些新的知识和技术工具与自己以往的经验结合起来，运用到项目实施中，他们应该在企业革新的过程中积极投入并有组织和激励团队共同排除困难，有坚持不懈地完成项目的能力和决心。他们必须完成160小时的理论培训。

1、了解掌握精益六西格玛的概述，学会定义客户的需求；

2、熟悉6σ的推行步骤和管理模式；

3、掌握如何了解和满足客户需求，提高客户满意度；

4、学习精益生产改善工具的使用方法；掌握操作试验分析流程。

第 一天

一、6Sigma管理技术的导入与应用

解释dMAIC的改善战略:

即定义-define，测量-Measure,分析-Analyze,改善-Improve和控制-Control

解释绿带的定义和工作范围

定义关键过程输入变量（KPIV）和关键过程输出变量（KPOV）

讲解过程输出如何受输入的影响

解释测量的价值

二、质量成本系统对企业的重要性

为什么要检测质量成本（COQ）?

田口质量损失函数和球门心理

预防和报废成本

质量成本（COQ）的要素

利用QCPI指数对供应商进行分级

三、改善/基础统计学的基本原理

确定变异和如何利用变异

解释数据的基本类型，从而选择正确的统计分析工具

用图表描述数据：质量七工具

对数据中心进行测量：平均值，中间值和众数

对数据的分布进行测量：全数,标准差和变异

正态分布和正态概率

四、因果关系分析

定义原因和结果之间的关系

鱼骨图

因果关系矩阵

第二天

一、潜在失效模式及效果分析（FMEA）

潜在失效模式及效果分析（FMEA）的定义

什么是潜在失效模式？

FMEA的使用或应用领域

FMEA的要素

优先风险数值（RPN）与措施优先次序

按部就班建立FMEA

二、测量系统分析

了解测量是一个过程

测量术语

确认并量化测量变异的来源

变量型量具重复性和再现性（VariableGaugeR&R）

计数型量具重复性和再现性（AttributeGagueR&R）

比较测量系统变异和过程变异：

精确度与公差比例(P/TRatio)

精确度与总变异比例(P/TRatio)

三、能力分析

能力分析的类型

定量输出

定性输出

定义并计算Z-数值（Z-Score）

能力分析的需求

方法

四、多变量分析

描述变异的不同来源

建立并理解多变量图表

第三天

一、假设检验理论

讲解并定义建设检验及其价值

了解并正确使用零假设和备择假设

假设检验的误差

测试的显著性级别，Alpha

P-Value

二、参数统计分析工具

假设检验路线图

正态检验

变异同质检验

单样板和双样板参数测试(t,Z..等等)

单方向变量（ANOVA）多层次（双或多样板）测试

三、非参数统计检验

了解什么是非变量统计？

Box-Cox转换

单样板和双样板参数测试，例如Sign/Wilcoxon和Mann-Whitney测试

Kruskal-Wallis多样板（双样板或多样板）测试

第四天

一、回归和相关性分析

回归，相关性和散布图

简单线性回归

假定

相关性系数

常见错误

回归诊断

置信范围

重要的观察

多项式回归

统计显著性

经调整的决定系数

预测的标准误差

二、实验法介绍:单因子测试与实验法

假设检验步骤简述

实验步骤

同单因子测试的相同点双参数检验

同单因子测试的区别

实验法的障碍

三、全因子（2K）实验法

描述一个全因子实验

定义因素和水平

了解主要的影响和相互作用

建立和分析一个2x2全因子实验(Minitab软件演示)

建立和分析一个具有中央点的23全因子实验(Minitab软件演示)

了解中央点的价值

用图表表示产出结果，例如：cubeplot

简化模型（ReducedModels）

第五天

一、SPC理论

控制系统的层次

控制图表的时间因素

SPC与变异

规格与变异

定义"失控"现象

二、计量型数据SPC

了解Xbar-R,Xbar-S和XMR控制图表

特殊原因检验

控制图的趋势规则

从XMR控制图评估制程能力

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自从六西格玛黑带培训毕业之后，我与我的团队已经成功完成了三个六西格玛黑带项目，这三个项目给公司带来了接近500万的收益，给了我和我们的团队一些欣慰，但是也确切的让我体会到了六西格玛管理的艰辛和六西格玛文化建立的必要。非常感谢诺达**的黑带讲师们！

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