杨杨杨远远
深圳天行健每个月都会开课
【课程内容】
第一部分：精益六西格玛管理概论
第一讲：质量管理发展史
1、质量检验阶段
2、统计质量控制阶段
3、全面质量管理阶段
4、全面质量管理的新发展
第二讲：精益六西格玛的起源及基本概念
1、精益六西格玛的起源
精益六西格玛的产生
精益六西格玛的推广
精益六西格玛的新发展
精益六西格玛管理与现有管理体系的整合
2、精益六西格玛的基本概念
精益六西格玛的统计含义
精益六西格玛管理的含义
精益六西格玛管理的战略意义
第三讲：精益六西格玛管理组织及方法论
1、领导作用
2、六西格玛管理的组织结构
3、六西格玛团队的建设
4、六西格玛管理方法论
5、六西格玛改进的模式-DMAIC
第四讲：过程分析与项目选择
1、过程识别
程序定义
识别核心过程
宏观过程分析
2、顾客的声音
顾客与顾客要求
顾客满意
收集顾客资料
分析顾客信息
关键顾客需求的转化
3、经营结果
过程绩效度量指标
水平对比
财务收益
第五讲：精益六西格玛项目管理
1、六西格玛项目选择
六西格玛项目选择原则
六西格玛项目选择流程
六西格玛项目选择需注意的问题
2、六西格玛项目管理
六西格玛项目的目标与计划
六西格玛团队组建
六西格玛团队发展阶段
六西格玛团队动力与绩效
六西格玛项目控制
六西格码项目推进
3、六西格玛项目策划和管理工具
六西格玛团队工具
六西格码项目管理和策划工具
第二部分：Define--精益六西格玛定义阶段
第六讲：确认顾客要求和确定过程
1、确认顾客要求
2、SIPOC分析和图表
3、关键过程变量确定
第七讲：制定和完善项目计划书
1、经营情况
2、问题／机会和目标的陈述
3、项目范围、约束和假定
4、团队的使命和任务
5、预期的项目计划
6、确定重要的利益相关方
第八讲：确定项目度量指标
1、建立可测量的度量指标
2、测算过程目前基线的西格玛水平
3、分析和确定劣质成本
第九讲：企业成本的种类与构成--品质成本分析
1、质量损失函数
2、品质成本与利润的关系
3、预防成本
4、鉴定成本
5、缺陷成本
6、能力值与品质成本的对应关系
第三部分：Measure--精益六西格玛测量阶段
第十讲：过程分析与文档
1、流程图
2、因果图与因果矩阵
3、其它过程分析工具与文档
第十一讲：概率与数理统计基础
1、概率论的基础知识
2、随机变数及分布
3、数学期望、均值与方差
4、常用的离散分布
5、常用的连续分布
6、中心极限定理
7、统计量与抽样分布
第十二讲：资料的收集和整理
1、数据类型与测量尺度
2、收集数据的方法
3、抽样方法
4、描述性统计方法
5、数据的图标方法
第十三讲：测量系统分析（MSA）
1、基本概念
2、测量系统的分辨力
3、测量系统的偏倚、线性和稳定性
4、测量系统的重复性与再现性
5、破坏性试验的测量系统分析
6、非连续资料的测量系统分析
7、测量仪器的校准和检定
第十四讲：过程能力分析
1、过程能力指数Cp与Cpk
2、过程能力指数Cpm和Cpmk
3、过程绩效指数pp与ppk
4、过程能力与缺陷率的关系
5、长期能力与短期能力
6、非正态数据的变换
7、非连续数据的过程能力估算
第十五讲：潜在失效模式及效果分析（FMEA）
1、FMEA的定义与用途
2、FMEA的产生背景与类型
3、风险优先数
4、FMEA制作的八个步骤
5、实例3：FMEA案例制作练习及讲解
第十六讲：六西格玛专用软件MINITAB使用讲解
1、MINITAB的作用、视窗及基本操作
2、MINITAB统计分析工具介绍
3、MINITAB实际操作演练
第四部分：Analyze--精益六西格玛分析阶段
第十七讲：探索性资料分析和过程分析
1、探索性资料分析
2、过程分析
3、回归分析和相关分析
4、点估计和区间估计
第十八讲：假设检验
1、假设检验的基本概念
2、平均值、方差和比率的假设检验
3、成对数据检验
4、拟合优度检验
5、连续数据假设检验
6、离散数据的假设检验
第十九讲：方差分析
1、单因子方差分析
2、两因子方差分析
第二十讲：列联表
1、独立性检验概念
2、列联表的独立性检验方法
第二十一讲：非参数检验
1、符号检验
2、中位数的符号检验法
3、曼-惠特尼-威尔科克森检验
4、威尔科克森符号秩检验
5、克鲁斯卡尔-沃利斯检验
实例：案例分析与练习
第五部分：Improve--六西格玛改善阶段
第二十二讲：试验设计基础
1、试验设计中的基本术语
2、试验设计的基本原则
3、试验设计的必要性
4、试验设计的类型
5、试验设计的策划与安排
6、试验设计的基本步骤
第二十三讲：单因子与全因子试验设计与分析
1、单因子试验设计与分析
单向分类设计
多项式回归
2、全因子设计与分析
二水平全因子试验概述
全因子设计的计划
全因子设计的分析
全因子设计实例
3、部分实施因子试验
部分实施因于试验概论
部分实施因于试验的计划
部分实施因子试验的分析实例
Plackett-Burman设计--另类筛选因子设计
三水平部分实施因子试验的分析
第二十四讲：响应曲面设计与分析
1、响应曲面设计概论
2、响应曲面设计的计划
3、响应曲面设计的分析及实例
第二十五讲：稳健参数设计与混料设计
1、稳健参数设计
稳健参数设计的模型
稳健参数设计的计划
稳健参数设计实例分析
2、混料设计
混料设计概论
混料试验的计划
混料试验的分析
第六部分：Control--六西格玛控制阶段
第二十六讲：控制阶段概述
1、档化改进过程
2、建立过程管理计划
3、实施持续的过程测量和控制
4、常规控制图
第二十七讲：SPC统计过程控制理论
1、控制介绍
2、统计思想及控制图
3、控制图种类及选用
4、使用控制图前的准备
第二十八讲：计量型数据SPC与计数型数据SPC
1、计量型数据SPC
计量值数据控制图的种类及用途
计量值数据控制图的制作与应用
计量值数据控制图的过程能力分析
四类计量值数据控制图
实例：计量型控制图制作练习与讲解
2、计数型数据SPC
计数值数据控制图的种类及用途
计数值数据控制图的制作与应用
计数值数据控制图的过程能力分析
四类计数值数据控制图
实例：计数型控制图制作练习与讲解
第二十九讲：精益六西格玛成功案例分享
1、某企业精益六西格玛案例介绍
2、某企业整体推进精益六西格玛项目案例介绍
第七部分：课程回顾、考试及自由交流
【培训售后服务方案】
课程结束后，将有专人对培训效果进行评估跟进。
参训学员享受终身免费重听特权。
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提供全面、贴身设计的培训课程、灵活生动的教学方式及交流平台。不定期组织免 费研讨会,为客户之间信息的沟通与交流提供良机,达到多赢的效果。
招妹0916
六西格玛绿带(SSGB)知识体系：
知识体系以书面形式介绍了六西格玛绿带应该掌握的知识内容及其认知程度，这些信息对于工作中的六西格玛绿带和正在准备认证考试的同志们提供了指南。
一、六西格玛与企业
①理解六西格玛原理、目标及价值，熟悉六西格玛起源与发展。
②理解业务过程与体系，描述不同业务过程之间的关系以及对系统的影响。
③熟悉六西格玛的应用，描述在制造业、服务业、产品与过程设计中的应用。
④熟悉项目选择过程，确定项目获得支持并与企业目标相关联。
二、六西格玛项目过程管理
①利益相关方的影响
能够识别所有利益相关方，描述项目对顾客、供方及其他利益相关方的影响。
②关键X特性要求（CTX）
熟悉不同的CTX要求，如关键质量特性(CTQ)、关键成本特性(CTC) …
③财务测量
定义和使用财务测量，包括收入增长、盈利、质量成本(COQ)、投资回报率(ROI) …
④团队形成
·熟悉团队角色定义和职责，熟悉团队成员选择的技巧和原则。
·识别和描述团队启动所需的要素，包括得到管理层支持，设立清晰的目标、团队规则、时间标志线，以及这些要素将如何影响小组的成功。
·熟悉团队发展阶段：组建期，激荡期，规范期，执行期，及休整期。
三、定义
1、顾客的心声
①针对每个项目细分客户，并指出该项目将如何影响内部和外部客户。
②识别和选择合适的数据收集方法收集客户反馈以更好的了解客户需求。
③定义，选择，和使用合适的工具来决定顾客的需求，例如CTQ展开、质量功能展开(QFD)、Kano模型等。
2、项目立案书（项目授权书）
①问题陈述，开发和评估与项目基线绩效和改善目标相关的问题(小y)陈述。
②项目范围，开发和评审项目范围以确保项目对客户而言具有价值。
③项目目标及目的，以问题陈述和范围为基础设定目的和目标。
④项目绩效测量，识别和评估将流程关键要素与关键输出相连接的绩效测量。
3、项目追踪
识别，开发，和使用诸如日程安排表、关卡评审等管理工具追踪项目进展。
四、测量
1、统计学基础知识
①熟悉数据类型定义及特点，熟悉数据收集方法的分类及特点。
②理解母体、样本、抽样的定义与目的，熟悉不同的抽样方法及其特点。
③理解母数与统计量的区别，并掌握均值、中值、众数、极差、标准差等计算。
④掌握DPU、DPO、DPMO、DPPM等计数型数据统计量的定义及其计算。
⑤理解中央极限定理和置信区间的定义。
2、测量系统分析（MSA）
①熟悉测量系统（MS）的定义与组成要素。
②熟悉MSA评价指标分辨力、偏移、线性、稳定性、重复性、再现性等。
③掌握Gage R&R研究方法及评判标准，熟悉统计软件操作。
④掌握属性一致性分析法及评判标准，熟悉统计软件操作。
3、过程能力分析
①理解常用能力衡量指标的定义（如RTY、CP//CPK、PP/PPK、Z值等）。
②掌握过程能力分析方法及判读，熟悉统计软件操作。
③掌握长期和短期资料在的概念和运用。
4、掌握常见的图形工具（如多变量图等）的使用与判读，熟悉统计软件操作。
五、分析
1、掌握常用的析因工具及方法，如头脑风暴法、5Why分析法，鱼骨图、树图、系统图和流程变量图析(Process mapping)。
2、失效模式及后果分析（FMEA）（分析），定义和描述失效模式及后果分析（FMEA）。描述各分值标准的意图和使用，并计算风险优先数（RPN）。
3、假设检定
①理解假设检定的定义，熟悉H0&H1假设的定义及区别。
②理解α风险和β风险的定义与要求，理解检验统计量P值及评判。
③掌握假设检定的实施流程，熟练应用各种假设检定方法（如1σ/2σ、1t/2t/t-t、1p/2p等），熟悉统计软件操作。
④掌握相关性分析方法，理解相关系数r值的含意。
⑤熟悉一元一次回归分析方法，理解拟合性指数R^2值的含意。
六、改善
1、试验设计（DOE）
①熟悉试验设计的基本术语（如因子、水平、仿行、区组、随机化 … ）。
②能够利用统计软件设计创建基础试验（两水平全因子设计(2^k)、部分因子设计、一般全因子设计等）。
③能够利用统计软件分析以上设计，并作出客观正确的评判。
④掌握因子主效应和交互作用的功效值计算，理解残差定义和分析。
2、防错与标准化
①熟悉防错设计的定义、原理和应用
②理解文件化、标准化的定义和目的
七、控制
1、控制图（SPC）
①理解SPC的目标和收益，识别特殊原因和普通原因等。
②理解定义合理子群，并描述如何使用。
③掌握如何识别、选择、构建和应用不同类型控制图。
④能够解释控制图，并使用规则区分普通原因和特殊原因。
2、控制计划（CP）
能够建立控制计划，记录和保持成果，并帮助执行控制和监控系统。
3、项目移交
理解针对项目绩效持续追踪，掌握如何将具体的项目工作转化成例行工作。
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