课程大纲：

六西格玛管理的课程

课程背景
经过20多年的发展与演化，六西格玛管理已成为国内外许多知名企业的持续改进经营战略，并为企业带来了显著的经济效益。六西格玛绿带提供与跨专业团队合作过程中所必需的重要支持，包括确立和权衡问题，分析根本原因，实施改进措施并在新的层次进行调控，并为实施精益六西格玛作好准备。六西格玛黑带和绿带是企业实施六西格玛管理的主力军。相对于黑带而言，绿带不需要掌握过于复杂的六西格玛理论和工具，更容易吸引多数员工参与，而且由于绿带直接分布在生产和管理的一线，培养一支高素质的绿带队伍对于六西格玛理念自上而下贯彻和持续推进起着关键作用。
六西格玛绿带培训包括培训教程、培训教材、培训资料、培训复习提纲、简介等内容，还包含了测量系统分析、图形分析法等内容，为企业制定六西格玛绿带培训提供参考依据。

课程目标
本讲座是以培养企业中坚干部的控制制程能力与统计技术关系，评价产品生产过程中的稳定程度，分析问题，解决总体的实力为目的。本讲座具有较强的实用性，保证理论与实务配合，学习后即能运用于现场。

课程收益
1、理解6-Sigma理念、对6-Sigma方法论体系有完整的认识
2、系统地理解和掌握六西格DMAIC改善工具与知识，能据项目灵活地选用合适的工具解决问题，提高企
业的管理、产品和服务质量。
3、提高学员系统分析复杂问题能力，综合解决问题能力

课程对象
企业管理和技术人员，负责企业西格玛黑带项目实施的人员，品质总监/经理，产品经理，项目经理，研发工程师，工艺工程师，参与产品实现/流程改善的人员。

课程大纲
第一章 六西格玛管理概论
1、质量管理发展史
1.1质量检验阶段
1.2统计质量控制阶段
1.3全面质量管理阶段
1.4全面质量管理的新发
2、六西格玛的兴起
2.1六西格玛的产生
2.2六西格玛的推广
2.3六西格玛的新发展
2.4六西格玛管理与现有质量管理体系的整合
3、六西格玛的基本概念
3.1六西格玛的统计含义
3.2六西格玛管理的含义
3.3六西格玛管理的战略意义
4、六西格玛管理的组织
4.1领导作用
4.2六西格玛管理的组织结构
4.3六西格玛团队的建设
5、六西格玛管理方法论
5.1六西格玛改进的模式—DMAIC
5.2六西格玛设计的模式
6、过程分析与项目选择
6.1过程识别
6.2程序定义
6.3识别核心过程
6.4宏观过程分析
7、顾客的声音
7.1顾客与顾客要求
7.2顾客满意
7.3收集顾客资料
7.4分析顾客信息
7.5关键顾客需求的转化8、经营结果
8.1过程绩效度量指标
8.2水平对比
8.3财务收益

第二章 六西格玛项目管理
1、六西格玛项目选择
1.1六西格玛项目选择原则
1.2六西格玛项目选择流程
1.3六西格玛项目选择需注意的问题2、六西格玛项目管理
2.1六西格玛项目的目标与计划
2.2六西格玛团队组建
2.3六西格玛团队发展阶段
2.4六西格玛团队动力与绩效
2.5六西格玛项目控制
2.6六西格码项目推进
3、六西格玛项目策划和管理工具
3.1六西格玛团队工具
3.2六西格码项目管理和策划工具
4、六西格玛管理模式
4.1界定
4.2确认顾客要求和确定过程
4.3确认顾客要求
4.4SIPOC分析和图表
4.5关键过程变量确定
5、更新和完善项目特许任务书
5.1经营情况
5.2问题／机会和目标的陈述
5.3项目范围、约束和假定
5.4团队的使命和任务
5.5预期的项目计划
5.6确定重要的利益相关方
6、确定项目度量指标
6.1建立可测量的度量指标
6.2测算过程目前基线的西格玛水平
6.3分析和确定劣质成本
7、测量
7.1过程分析与文档
7.2流程图
7.3因果图与因果矩阵
7.4其它过程分析工具与文档
8、概率与数理统计基础
8.1概率论的基础知识
8.2随机变数及分布
8.3数学期望、均值与方差
8.4常用的离散分布
8.5常用的连续分布
8.6中心极限定理
8.7统计量与抽样分布
9、资料的收集和整理
9.1数据类型与测量尺度
9.2收集数据的方法
9.3抽样方法
9.4描述性统计方法
9.5数据的图标方法
10、测量系统分析
10.1基本概念
10.2测量系统的分辨力
10.3测量系统的偏倚、线性和稳定性
10.4测量系统的重复性与再现性
10.5破坏性试验的测量系统分析
10.6非连续资料的测量系统分析
10.7测量仪器的校准和检定
11、过程能力分析
1.1.1过程能力指数Cp与Cpk
1.1.2过程能力指数Cpm和Cpmk
1.1.3过程绩效指数pp与ppk
1.1.4过程能力与缺陷率的关系
1.1.5长期能力与短期能力
1.1.6非正态数据的变换
1.1.7非连续数据的过程能力估算

第三章 分析
1、探索性资料分析和过程分析
1.1探索性资料分析
1.2过程分析
1.3回归分析和相关分析
1.4点估计和区间估计
2、假设检验
2.1假设检验的基本概念
2.2平均值、方差和比率的假设检验
2.3成对数据检验
2.4拟合优度检验
3、方差分析
3.1单因子方差分析
3.2两因子方差分析4、列联表
4.1独立性检验概念
4.2列联表的独立性检验方法
5、非参数检验
5.1符号检验
5.2中位数的符号检验法
5.3曼—惠特尼—威尔科克森检验
5.4威尔科克森符号秩检验
5.5克鲁斯卡尔—沃利斯检验
6、改进
6.1试验设计基础
6.2试验设计中的基本术语
6.3试验设计的基本原则
6.4试验设计的必要性
6.5试验设计的类型
6.6试验设计的策划与安排
6.7试验设计的基本步骤
6.8单因子试验设计与分析
6.8.1单向分类设计
6.8.2多项式回归
6.9全因子设计与分析
6.9.1二水平全因子试验概述
6.9.2全因子设计的计划
6.9.3全因子设计的分析
6.9.4全因子设计实例
7、部分实施因子试验
7.1部分实施因于试验概论
7.2部分实施因于试验的计划
7.3部分实施因子试验的分析实例
7.4Plackett-Burman设计——另类筛选因子设计
7.5三水平部分实施因子试验的分析
8、响应曲面设计与分析
8.1响应曲面设计概论
8.2响应曲面设计的计划
8.3响应曲面设计的分析及实例
9、稳健参数设计
9.1稳健参数设计的模型
9.2稳健参数设计的计划
9.3稳健参数设计实例分析
10、混料设计与分析
10.1混料设计概论
10.2混料试验的计划
10.3混料试验的分析
11、调优运算(EVOP)
11.1调优运算概论
11.2调优运算方法
12、控制
12.1控制阶段概述
12.2档化改进过程
12.3建立过程管理计划
12.4实施持续的过程测量和控制
12.5常规控制图

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