六西格玛基本方法及应用培训

l  Six Sigma 总体介绍：

²  Six Sigma 是什么?

²  谁在应用Six Sigma?

²  Six Sigma 的两大流派及其各自主要特点

²  Six Sigma 的两大类方法的介绍及其主要阶段   

    和各阶段需要完成的主要任务

²  Six Sigma 的组织结构

²  Six Sigma 的战略推广

²  Six Sigma 与 ISO/TQM（Total Quality

²  Management - 全面质量管理）的区别

l  Six Sigma 的统计学基础：

²  数据分类：连续型数据和离散型数据

²  缺陷(标准)：单元，机会的定义： DPU 和 DPO

    的概念和区别

²  正态分布的由来

²  正态分布的重要统计量“u”（均值）和“”（标

²  准方差）

²  正态分布的重要特性及“Z”值的计算

²  Mean( 均值)，Median(中位数)和 Mode(模)

l  Six Sigma 各阶段的详细介绍：

²  定义阶段 (Define)

Ø  质量功能展开(QFD-Quality Function Deployment)

Ø  立项资格五要素：业务方面、问题和目标陈述、项目范围、项目进程计划、团队成员及角色    

²  测量阶段 (Measure)

Ø  确定项目的Y：连续型数据和离散型数据、实际项目中连续型数据和离散型数据之间的合理变换

Ø  确定项目的缺陷(标准)，单元，机会

Ø  测量系统的分析(MSA)：

²  偏差的构成：可重复性和可再生产性

²  连续数据：快速方法和方差分析法

    (ANOVA-ANalysis Of VAriance)

²  离散数据：表格法

Ø  对Y和可能的X’s收集数据

²  流程图(PM-Process Map)

²  因果图即鱼骨图或称为石川图

    (C&E-Cause & Effect Diagram)

²  标准操作规(SOP-StandardOperationProcedure)

Ø  Y的基本图形分析及统计分析：

²  柏拉图(Pareto Chart)

²  直方图(Histogram)

²  盒形图(Boxplot)

²  验证正态性(Normality Test)

²  歪斜分布(Skewed Distribution)

²  尖峰分布(Kurtosis Distribution)

²  多模式分布(Multi-Mode Distribution)

²  非正态分布的处理

²  描述性统计(Basic Statistics)

Ø  计算Z值：

²  Y是离散型数据：Product Report

²  Y是连续型数据：Process Report

²  Zst 、Zlt和Zshift的关系

²  分析阶段 (Analyze)

Ø  图形分析：离散图或散布图(Scatter Plot/Diagrams)

Ø  假设检验分析(Hypothesis Analysis)

²  F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test 和ChiSquare-test)

Ø  方差分析(ANOVA)

Ø  回归分析(Regression)

Ø  通用线性模型(GLM-General Linear Model)

²  改进阶段 （Improve）

Ø  样本数量检验(Sample Size Testing)：连续数据和离散数据

Ø  改进真实性检验：T检验和卡方检验(T-test和ChiSquare-test)

²  控制阶段 （Control）

Ø  SPC及控制图(Control Chart)

²  什么是控制图和SPC

²  控制图的用途

²  控制图的类型

²  控制图原理

²  控制图的解释

l  DMADV的内容简单介绍：

²  D-定义(Define)、M-测量(Measure)、A-分析

(Analyze)、D-设计(Design)、V-验证(Verify)