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课程收益：

如何实施6SIGMA

课程内容：

1.1 6SIGMA是如何产生的
1.1.1 6SIGMA方法的诞生
1.1.2 6SIGMA的发展
1.2 什么是6 SIGMA
1.2.1 6 SIGMA的传播
1.2.2 6 SIGMA定义
1.2.3 6 SIGMA含义
1.3 谁来做6SIGMA
1.3.1 6 SIGMA的组织结构
1.3.2 6 SIGMA团队成员及其作用
1.3.3 6 SIGMA的培训
1.4 如何实施6SIGMA
1.4.1 总体思路
1.4.2 6 SIGMA方法展开
1.4.3 案例介绍
1.5基础知识介绍
1.5.1波动、分布与概率
1.5.2什么是正态分布
 正态分布的概率密度函数
 标准正态分布
 正态分布的计算
 不合格品率的计算
1.5.3如何理解总体与样本
 总体与个体
 样本
1.5.4常用的图形工具有哪些
 用直方图整理数据
 正态概率纸
1.5.5如何运用统计量
 常用统计量
正态总体参数的无偏估计
Minitab基本操作
定义
2.1界定阶段的基本任务是什么
2.1.1选择与确定项目
2.1.2 分析项目
2.1.3 描述项目
2.2如何选择与确定项目
2.2.1项目选择
2.2.2项目确定
2.3如何分析项目
2.3.1顾客需求分析
2.3.2流程分析
2.3.3劣质成本分析
2.4如何描述项目
2.4.1问题/机会和目标的陈述
2.4.2项目范围、约束和假定
2.4.3编制项目计划
3.1测量阶段的基本任务是什么
3.2如何选择评价指标
3.2.1DPU和DPMO
3.2.2流程合格率(RTY)
3.2.3过程能力指数
3.3如何收集数据
3.3.1流程图含义
3.3.2 流程图的类别
3.3.3流程图分析
3.3.4流程图实例----电讯服务中的循环
3.3.5 数据收集表单
3.4测量数据是否可靠
3.4.1测量系统及其基本要求
3.4.2计量型测量系统的波动
3.4.3计数型测量系统的波动
4.1分析阶段的基本任务是什么
4.2如何寻找影响输出结果的原因
4.2.1头脑风暴法(Brain storming)
4.2.1头脑风暴法(Brain storming)
4.2.2因果图(Cause-Effect Diagram)
4.3如何确定关键原因
4.3.1排列图
4.3.2失效模式分析(FMEA)
4.3.3散布图
4.4如何验证分析结果
4.4.1假设检验(Hypothesis Testing)
4.4.2方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)
4.5怎样揭示有y与x间的内在规律
4.5.1一元线性回归
4.5.2回归方程的显著性检验
4.5.3利用回归方程作预测
5.1改进阶段的基本任务是什么
5.1.1改进阶段的步骤
5.1.2发挥6 SIGMA团队的作用
5.1.3收集、分析相关数据
5.1.4改进阶段注意要点
5.2试验设计基础
5.2.1 试验设计中的基本术语
5.2.2 试验设计的基本原则
5.2.3 试验设计的必要性
5.2.4 试验设计的类型
5.2. 5 试验设计的策划与安排
5.2.6 试验设计的基本步骤
5.3 单因子试验设计与分析
5.3.1 单向分类设计
5.3.2 多项式回归
5.4 全因子设计与分析
5.4.1 二水平全因子试验概述
5.4.2 全因子设计的计划
5.4.3 全因子设计的分析
5.4.4 全因子设计实例
5.5 部分实施因子试验
5.5.1 部分实施因于试验概论
5.5.2 部分实施因于试验的计划
5.5.3 部分实施因子试验的分析实例
6.1如何保持过程长期稳定
6.1.1控制图的基础和原理
6.1.2常规控制图的类型与选择
6.1.3计量值控制图的使用指南
6.1.4计件控制图的使用指南
6.1.5计点控制图的使用指南
6.1.6 过程能力研究
6.2怎样防错
6.2.1防错的作用
6.2.2防错的基本类型
6.3如何巩固专案成果并保持持续改进
6.3.1文件化与标准化
6.3.2加强现场管理
6.4如何结束专案
6.4.1关闭专案
6.4.2提交报告
6.4.3资料归档