六西格玛-绿带黑带培训导读六西格玛黑带是六西格玛改善项目实施的主导者,是六西格玛方法论在企业推进的中坚力量,也是六西格玛改善文化的传播者。在六西格玛方法论中,黑带是作为项目经理出现的,核心职责是:监控
六西格玛黑带是六西格玛改善项目实施的主导者,是六西格玛方法论在企业推进的中坚力量,也是六西格玛改善文化的传播者。在六西格玛方法论中,黑带是作为项目经理出现的,核心职责是:监控、讲授、指导、转移、探索、识别、影响等等,作为一名黑带应知识渊博、见多识广、经验丰富。那么想要成为一名六西格玛黑带的你,应该注意哪些事项?掌握哪些技能呢?诺达**为您推出以下六西格玛黑带晋升的培训课程,帮助你更快的掌握六西格玛管理中的难题。
1、熟悉六西格玛管理的理念、指标、方法和步骤;
2、掌握常用统计分析技术与工具;
3、能针对企业的问题用六西格玛方法和工具分析解决,为企业带来实际的财务收益;
4、具备作为绿带(GB)领导六西格玛项目团队的沟通与协调能力。
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
经过几个月的学习和实践,我对已经印在我脑子里的这句话有了更深入的理解和体验。“六西格玛是一种以事实为基础,以数据为驱动,以减少变异和浪费的一套系统的方法论”。以前感觉这只是一句话而已,现在感觉它就是我真正的感受。
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