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管理培訓 Management Training
  • 課程名稱: 6SIGMA黑帶
  • 課程編碼: PX-QA-006-00
  • 開課時間: 2019-06-19
  • 瀏覽次數: 197

六西格瑪經典培訓

【課程簡介】

本課程重點面向各企業的中高層技術及管理人員,由具有長期實際運作經驗和深厚理論造詣的專家主講,結合實際案例系統闡述六西格瑪管理D-M-A-I-C的模型、組織結構、項目管理、突破策略和文化變革策略。并結合了制造業及服務業的實際案例貫穿始終。重點講解六西格瑪項目各階段所用工具及MINITAB專用軟件的應用。使學員能夠利用DMAIC方法論及相關流程分析改善工具改進本職工作流程,并能作為六西格瑪項目改進小組的成員參與項目活動,推進項目開展或支持黑帶完成改進項目。

【課程對象】

企業中高層管理及技術人員(生產、品質、工程部工程師,主管,經理及技術人員)

【培訓收益】

1、系統全面的了解六西格瑪DMAIC方法論

2、理解并能靈活運用相關流程分析工具:DOE、SPC、MSA、FMEA、QFD、MINITAB

3、能在六西格瑪改進項目中識別及應用正確的工具完成改善項目

4、熟悉六西格瑪項目各階段所用工用在MINITAB中的靈活運用

【課前準備】

自帶手提電腦,于課前在網上免費下載MINITAB 16版并安裝

【培訓模式】

注重實用,實戰!理論講解­;實用案例分析;分組現場演練;專家現場點評;現場互動討論。    

【課程內容】

第一講:6sigma管理綜述

【本講內容】

1、什么是六西格瑪?

2、六西格瑪的DMAIC流程

3、六西格瑪的統計含義

4、六西格瑪的主要原則

5、六西格瑪管理的組織結構

6、六西格瑪團隊的組建和授權

7、項目小組首次會議

8、團隊發展階段

9、六西格瑪團隊規則

10、六西格瑪項目來源

11、六西格瑪的項目選擇

12、項目立項表和計劃

13、六西格瑪與財務收益

14、質量成本

 

第二講:概率與數理統計基礎

【本講內容】

1、隨機試驗和隨機事件

2、事件間的關系與運算

3、離散型隨機變量的分布律

4、連續型隨機變量的分布

5、隨機變量的均值

6、隨機變量的方差與標準差

7、方差的特性

8、隨機變量的偏度與峰度

9、隨機變量的累積分布函數

10、常見的連續型數據的分布:正態分布、指數分布、對數正態分布

11、常見的離散型數據分布:0-1分布、二項分布、泊松分布、幾何分布

12、中心極限定理

13、參數的點估計

14、參數的區間估計

15、案例練習

 

第三講:六西格瑪專用軟件MINITAB基礎介紹

【本講內容】

1、         MINITAB簡介

2、         總體與樣本

3、描述性統計

位置狀況

離散程度

分布形狀

4、基本統計圖形

直方圖

箱線圖

餅圖

時間序列圖

3D曲面圖

矩陣圖

條形圖

     5、分析用統計工具

散布圖--回歸分析

排列圖

分層法

因果圖

     6、案例練習

 

第四講:SPC統計過程控制理論   

【本講內容】

1、什么是SPC

2、SPC與檢驗的區別

3、控制圖的3σ原理

4、控制圖的統計風險

5、局部措施與系統措施

6、受控與有能力

7、控制圖的種類

8、分析用與控制用控制圖

9、控制界限與規格界限

10、如何抽樣

11、如何計算控制限

12、控制圖的判異與判穩準則

13、計量與計數型數據控制圖

14、標準化控制圖

15、紅綠燈信號控制圖

16、預控制圖

17、控制圖案例練習與分析

第五講:CP K過程能力分析

【本講內容】

1、什么是變差

2、如何衡量變差大小

3、變差產生的原因

4、什么是統計控制狀態

5、組內標準差與整體標準差

6、過程能力與過程績效

7、Cp與Cpk、Pp與Ppk

8、Cpm與Cpmk

9、過程能力指數與不良率的關系

10、長期能力與短期能力

11、非正態數據的變換

12、非連續型數據的西格瑪水平估算

13、過程能力分析案例講解與練習

 

 

第六講:潛在失效模式及后果分析(FMEA

【本講內容】

    1、FMEA的定義

    2、FMEA的產生背景與類型

3、FMEA的時機

4、FMEA的目的

5、進行FMEA的步驟

6、DFMEA

如何理解系統FMEA

框圖/邊界圖

失效模式及后果的識別

失效起因/機理分析

現行控制-預防與探測

DFMEA的評分原則

DFMEA的改進

7、PFMEA

過程流程的識別

失效模式及后果的識別

失效起因/機理分析

現行控制-預防與探測

PFMEA的評分原則

PFMEA的改進

8、FMEA案例制作練習及講解

 

第七講:假設檢驗        

【本講內容】

    1、何謂假設檢驗

    2、假設檢驗的基本原理

    3、原假設與備擇假設

    4、假設檢驗的兩類錯誤

    5、什么是顯著性水平

6、什么是P值(P value)

7、假設檢驗的一般步驟

8、獨立性檢驗-游程檢驗

9、均值、方差和比率的假設檢驗

10、檢驗功效與樣本量的計算

11、列聯表

12、辛普森悖論

13、擬合優度檢驗

14、Poisson檢驗

15、中位數符號檢驗

16、秩和檢驗

17、Friedman檢驗

18、案例分析與練習

 

 

第八講:MSA測量系統分析

【本講內容】

    1、為何要做MSA

    2、如何評價測量數據的質量

    3、MSA的基本術語

    4、測量過程的變差源

    5、測量過程如何影響質量決策

6、測量系統變差的類型

7、MSA的作用

8、測量系統分析的準備

9、計量性測量系統分析方法

偏倚分析

穩定性分析

線性分析

重復性分析

再現性分析

10、計數型測量系統分析方法

測量有效性、誤判率、漏判率

一致性KAPPA分析

    11、破壞性測量系統分析

12、測量系統分析案例講解與練習

 

第九講:方差分析與多變量分析技術  

【本講內容】

    1、為何進行方差分析

    2、試驗誤差與條件變差

    3、F檢驗法

    4、單因素試驗的方差分析

5、雙因素試驗的方差分析

6、一般線性模型

7、變異源分析的意義

8、多變量圖

9、因子間的交叉與嵌套關系

10、因子的固定效應與隨機效應

11、方差分量計算

12、多變量分析案例講解與練習

 

第十講:正交實驗設計

【本講內容】

    1、什么是正交表

    2、試驗因素及水平

    3、單指標的分析方法(極差法)

    4、多指標的分析方法

²綜合平衡法

²綜合評分法

5、混合水平的正交試驗

6、擬水平法

7、主效應與交互效應

8、有交互作用的正交試驗設計

9、正交表的選用原則

10、正交試驗設計現場練習及結果分析

 

第十一講:因子實驗設計及響應曲面設計

【本講內容】

    1、實驗設計的基本步驟

    2、因子設計

    3、實驗設計的策略

    4、實驗設計三大原則

    5、真實值與代碼值

6、什么是混雜和分辨度

7、什么是生成元,如何設計生成元

8、因子分析七步法

9、Plackett-Burman設計

10、飽和試驗設計

11、響應曲面設計

12、CCD設計與Box-Behnken設計

13、最陡上升路徑法(PSA

14、協方差分析

15、試驗設計案例分析及練習

 

 

第十二講:6SIGMA成功案例分享

 

1、某企業6SIGMA降低不良率介紹

2、某企業整體推行6SIGMA案例介紹

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