6SIGMA綠帶


《6ＳＩＧＭＡ綠帶培訓(xùn)》
主講：王軍科
課程背景：
SSGB，6sigma綠帶標(biāo)準(zhǔn)培訓(xùn)課程，結(jié)合實(shí)際案例系統(tǒng)闡述6sigma管理D-M-A-I-
C的模型、組織結(jié)構(gòu)、項(xiàng)目管理、突破策略和文化變革策略。采用輔導(dǎo)式教學(xué)方式，重點(diǎn)
講解6sigma項(xiàng)目各階段所用工具的應(yīng)用。使學(xué)員能夠利用DMAIC方法論及相關(guān)流程分析改
善工具改進(jìn)本職工作流程，并能作為6sigma項(xiàng)目改進(jìn)小組的成員參與項(xiàng)目活動(dòng)，推進(jìn)項(xiàng)
目開(kāi)展或支持黑帶完成改進(jìn)項(xiàng)目。
課程收益：
1. 系統(tǒng)全面的了解6sigmaDMAIC方法論
2. 理解并能靈活運(yùn)用相關(guān)流程分析工具：doe、spc、MSA、FMEA、QFD
3. 能在6sigma改進(jìn)項(xiàng)目中識(shí)別及應(yīng)用正確的工具完成改善項(xiàng)目
4. 熟悉6sigma項(xiàng)目各階段所用工用在MINITAB中的靈活運(yùn)用
課程時(shí)間：5天理論+2天項(xiàng)目輔導(dǎo)
課程主要內(nèi)容：?
第一天

1. 6 Sigma管理技術(shù)的導(dǎo)入與應(yīng)用

1. 解釋dMAIC的改善戰(zhàn)略:
即定義-define，測(cè)量-Measure,分析-Analyze,改善-Improve和控制-Control
2. 解釋綠帶的定義和工作范圍
3. 定義關(guān)鍵過(guò)程輸入變量（KPIV）和關(guān)鍵過(guò)程輸出變量（KPOV）
4. 講解過(guò)程輸出如何受輸入的影響
5. 解釋測(cè)量的價(jià)值

2. 質(zhì)量成本系統(tǒng)對(duì)企業(yè)的重要性

1. 為什么要檢測(cè)質(zhì)量成本（COQ） ?
2. 田口質(zhì)量損失函數(shù)和球門心理
3. 預(yù)防和報(bào)廢成本
4. 質(zhì)量成本（COQ）的要素
5. 利用QCPI指數(shù)對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行分級(jí)

3. 改善/基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理

1. 確定變異和如何利用變異
2. 解釋數(shù)據(jù)的基本類型，從而選擇正確的統(tǒng)計(jì)分析工具
3. 用圖表描述數(shù)據(jù)：質(zhì)量七工具
4. 對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行測(cè)量：平均值，中間值和眾數(shù)
5. 對(duì)數(shù)據(jù)的分布進(jìn)行測(cè)量： 全數(shù), 標(biāo)準(zhǔn)差和變異
6. 正態(tài)分布和正態(tài)概率

4. .因果關(guān)系分析

1. 定義原因和結(jié)果之間的關(guān)系
2. 魚(yú)骨圖
3. 因果關(guān)系矩陣
第二天

1. 潛在失效模式及效果分析（FMEA）

1. 潛在失效模式及效果分析（FMEA）的定義
2. 什么是潛在失效模式？
3. FMEA的使用或應(yīng)用領(lǐng)域
4. FMEA的要素
5. 優(yōu)先風(fēng)險(xiǎn)數(shù)值（RPN）與措施優(yōu)先次序
6. 按部就班建立FMEA

2. 測(cè)量系統(tǒng)分析

1. 了解測(cè)量是一個(gè)過(guò)程
2. 測(cè)量術(shù)語(yǔ)
3. 確認(rèn)并量化測(cè)量變異的來(lái)源
4. 變量型量具重復(fù)性和再現(xiàn)性（Variable Gauge R&R）
5. 計(jì)數(shù)型量具重復(fù)性和再現(xiàn)性（Attribute Gague R&R）
6. 比較測(cè)量系統(tǒng)變異和過(guò)程變異：
7. 精確度與公差比例(P/T Ratio)
8. 精確度與總變異比例 (P/T Ratio)

3. 能力分析

1. 能力分析的類型
2. 定量輸出
3. 定性輸出
4. 定義并計(jì)算Z-數(shù)值（Z-Score）
5. 能力分析的需求
6. 方法

4. 多變量分析

1. 描述變異的不同來(lái)源
2. 建立并理解多變量圖表
第三天

1. 假設(shè)檢驗(yàn)理論

1. 講解并定義建設(shè)檢驗(yàn)及其價(jià)值
2. 了解并正確使用零假設(shè)和備擇假設(shè)
3. 假設(shè)檢驗(yàn)的誤差
4. 測(cè)試的顯著性級(jí)別， Alpha
5. P-Value

2. 參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析工具

1. 假設(shè)檢驗(yàn)路線圖
2. 正態(tài)檢驗(yàn)
3. 變異同質(zhì)檢驗(yàn)
4. 單樣板和雙樣板參數(shù)測(cè)試(t, Z .. 等等)
5. 單方向變量（ANOVA）多層次（雙或多樣板）測(cè)試

3. 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

1. 了解什么是非變量統(tǒng)計(jì)？
2. Box-Cox 轉(zhuǎn)換
3. 單樣板和雙樣板參數(shù)測(cè)試，例如Sign / Wilcoxon 和 Mann-Whitney 測(cè)試
4. Kruskal-Wallis多樣板（雙樣板或多樣板）測(cè)試
第四天

1. 回歸和相關(guān)性分析

1. 回歸，相關(guān)性和散布圖
2. 簡(jiǎn)單線性回歸
3. 假定
4. 相關(guān)性系數(shù)
5. 常見(jiàn)錯(cuò)誤
6. 回歸診斷
7. 置信范圍
8. 重要的觀察
9. 多項(xiàng)式回歸
10. 統(tǒng)計(jì)顯著性
11. 經(jīng)調(diào)整的決定系數(shù)
12. 預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)誤差

2. 實(shí)驗(yàn)法介紹 : 單因子測(cè)試與實(shí)驗(yàn)法

1. 假設(shè)檢驗(yàn)步驟簡(jiǎn)述
2. 實(shí)驗(yàn)步驟
3. 同單因子測(cè)試的相同點(diǎn)雙參數(shù)檢驗(yàn)
4. 同單因子測(cè)試的區(qū)別
5. 實(shí)驗(yàn)法的障礙

3. 全因子（2K）實(shí)驗(yàn)法

1. 描述一個(gè)全因子實(shí)驗(yàn)
2. 定義因素和水平
3. 了解主要的影響和相互作用
4. 建立和分析一個(gè) 2 x 2全因子實(shí)驗(yàn) (Minitab軟件演示)
5. 建立和分析一個(gè)具有中央點(diǎn)的 23全因子實(shí)驗(yàn) (Minitab軟件演示)
6. 了解中央點(diǎn)的價(jià)值
7. 用圖表表示產(chǎn)出結(jié)果，例如： cube plot
8. 簡(jiǎn)化模型（ Reduced Models）
第五天

1. SPC 理論

1. 控制系統(tǒng)的層次
2. 控制圖表的時(shí)間因素
3. SPC與變異
4. 規(guī)格與變異
5. 定義"失控"現(xiàn)象

2. 計(jì)量型數(shù)據(jù)SPC

1. 了解 Xbar-R, Xbar-S和X MR控制圖表
2. 特殊原因檢驗(yàn)
3. 控制圖的趨勢(shì)規(guī)則
4. 從X MR控制圖評(píng)估制程能力

3. 案例研討

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