课程大纲：

统计质量管理培训

课程简介
统计质量管理是运用数理统计方法来分析问题和解决问题，降低产品生产和服务流程中的波动，目前已成为现代质量管理体系中不可或缺的一部分，也是六西格玛管理中最为重要的核心内容。实施和推广JMP统计质量管理，可以帮助企业建立“数据驱动”的质量管理意识，将企业总体的质量管理水平上升一个台阶，大幅度提高客户满意度。

参训对象
负责全面推广统计质量管理、六西格玛管理的工作人员
企业研发、质量、生产、工艺及流程改进等部门的经理和工程师
专注于质量管理、持续改善和六西格玛管理的咨询顾问、科研人员

培训目的
引导学员树立“基于数据和客观事实的决策”的理念和信心
系统全面、由浅入深地学习从质量数据管理到实验设计等各种常用的统计质量管理方法
排除主观臆断，客观科学地量化现实工作中各种不确定因素的作用，确定影响流程变异和质量性能的关键因素，切实提高解决问题的能力

课程特色
理论联系实际，以具体的生产案例解说JMP的操作。内容涵盖数据分析、统计过程控制、试验设计、可靠性设计常用统计质量管理技术

培训内容
第一模块 统计质量管理的介绍

第二模块 数据管理操作
1.关于数据的基础知识
2.获取数据
3.整合数据
4.清理数据
5.定义数据
6.探索数据

第三模块 描述性统计分析
1.基本统计量的计算
2.常规统计图形的绘制
3.数据的正态性检验

第四模块 图形化分析
1.鱼骨图
2.帕累托图
3.散点图矩阵
4.气泡图
5.图形生成器

第五模块 常见JMP统计比较分析
1.假设检验的基础知识
2.单样本均值的比较分析
3.双样本均值的比较分析
4.多样本均值的比较分析
5.离散型响应变量分析

第六模块 离散型响应变量分析
1.卡方分析
2.Logistic 回归

第七模块 回归分析
1.回归的基本原理
2.回归模型的构建
3.回归模型的诊断
4.回归模型的预测

第八模块 统计过程控制
1.控制图的基础知识
2.计量型控制图
3.计数型控制图
4.过程控制和过程能力
5.概念和术语（Cp、Cpk、Pp、Ppk）
6.JMP的实现方式

第九模块 实验设计
1.实验设计的基础知识
2.完全析因设计
3.响应曲面设计

第十模块 测量系统分析
1.测量系统分析的基础知识
2.重复性和再现性分析

第十一模块 高级工具介绍
1.分析自动化
2.报告模板
3.数据挖掘

第十二模块 可靠性分析
1.可靠性数据的整理
2.售后数据的分析及售后成本预测
3.加速老化试验设计

第十三模块 数据可视化
1.Minitab与Excel、数据库的关联
2.数据可视化基础
3.数据可视化流程
4.数据可视化方法
5.数据可视化的应用

统计质量管理培训