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六西格玛基本方法及工具应用

【时间地点】 2014年10月25~26日 上海 (星期六~星期日)
课程已改版,点击查看最新课纲及安排:
DFSS研发六西格玛设计(郑老师)
【培训讲师】 马老师
【参加对象】 质量部、工程部、设备部、生产部等制造部门经理、主管、工程师;非制造部门经理、主管等;负责改革及革新项目的人员。
【参加费用】 ¥3800元/人 (含授课费,合影费、资料费,茶点、会务费,两天午餐费)
【会务组织】 森涛培训网(www.ipizm.club).广州三策企业管理咨询有限公司
【咨询电话】 020-34071250;020-34071978(提前报名可享受更多优惠)
【联 系 人】 庞先生,邓小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在线 QQ 】 568499978 培训课纲 课纲下载
【温馨提示】 本课程可引进到企?#30340;?#37096;培训,欢迎来电预约!
培训关键词:六西格玛培训,精益生产培训

六西格玛基本方法及工具应用(马老师)课程介绍:

培训目标:
基本了解六个西格码的基本方法,对六个西格码涉及的主要统计学工具有了基本了解,基本了解了Minitab的使用方法,可以在实际工作中单独使用这些六个西格码的工具,并可以单独完成较为简单的六个西格码实际项目。

课程大纲:
 ◆ Six Sigma 总体介绍:

    - Six Sigma 是什么?
    - 谁在应用Six Sigma?
    - Six Sigma 的两大流派及其各自主要特点
    - Six Sigma 的两大类方法的介绍及其主要阶段  
    和各阶段需要完成的主要任务
    - Six Sigma 的组织结构
    - Six Sigma 的战略推广
    - Six Sigma 与 ISO/TQM(Total Quality
Management - 全面质量管理)的区别
 ◆ Six Sigma 的统计学基础:
    - 数据分类:连续型数据和离散型数据
    - 缺陷(标准):单元,机会的定义: DPU 和 DPO
   的概念和区别
    - 正态分布的由来
    - 正态分布的重要统计量“u”(均值)和“”(标
准方差)
    - 正态分布的重要特性及“Z”值的计算
    - Mean( 均值),Median(中位数)和 Mode(模)
 ◆ Six Sigma 各阶段的详细介绍:
    - 定义阶段 (Define)
 ◇ 质量功能展开(QFD-Quality Function Deployment)
 ◇ 立项资格五要素:业务方面、问题和目标?#29575;觥?#39033;目?#27573;А?#39033;目进程计划、团队成员及角色    
    - 测量阶段 (Measure)
 ◇ 确定项目的Y:连续型数据和离散型数据、实际项目中连续型数据和离散型数据之间的合理变换
 ◇ 确定项目的缺陷(标准),单元,机会
 ◇ 测量系统的分析(MSA):
      偏差的构成:可重复性和可再生产性
      连续数据:快速方法和方差分析法
    (ANOVA-ANalysis Of VAriance)
      离散数据:表格法
 ◇ 对Y和可能的X’s收集数据
      流程图(PM-Process Map)
      因果?#25216;?#40060;骨图或称为石川图
    (C&E-Cause & Effect Diagram)
      标准操作规(SOP-StandardOperationProcedure)
 ◇ Y的基本图形分析及统计分析:
      柏拉图(Pareto Chart)
      直方图(Histogram)
      盒形图(Boxplot)
      验证正态性(Normality Test)
      歪斜分布(Skewed Distribution)
      尖峰分布(Kurtosis Distribution)
      多模式分布(Multi-Mode Distribution)
      非正态分布的处理
      描述性统计(Basic Statistics)
 ◇ 计算Z值:
      Y是离散型数据:Product Report
      Y是连续型数据:Process Report
      Zst 、Zlt和Zshift的关系
    - 分析阶段 (Analyze)
 ◇ 图形分析:离散图或散布图(Scatter Plot/Diagrams)
 ◇ 假设检验分析(Hypothesis Analysis)
      F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test 和 ChiSquare-test)
 ◇ 方差分析(ANOVA)
 ◇ 回归分析(Regression)
 ◇ 通用线性模型(GLM-General Linear Model)
    - 改进阶段 (Improve)
 ◇ 样本数?#32771;?#39564;(Sample Size Testing):连续数据和离散数据
 ◇ 改进真实?#32422;?#39564;:T检验和卡方检验(T-test和 ChiSquare-test)
    - 控制阶段 (Control)
 ◇ SPC及控制图(Control Chart)
      什?#35789;?#25511;制图和SPC
      控制图的用途
      控制图的类型
      控制图原理
      控制图的解释
 ◆ DMADV的内容简单介绍:
    - D-定义(Define)、M-测量(Measure)、A-分析
(Analyze)、D-设计(Design)、V-验证(Verify)

讲师介绍:马老师
国内某知名重点大学统计系硕士研?#21487;?#22312;全球知名半导体企业有近十年的工作经历,历任质量部统计师、研发部项目经理,负责提供质量控制和数据分析相关的咨询和内部培训,领导内部流程控制系统的实施,监控和改进及公司的全员质量小组活动,是改进委员会主要成员,为上百个改进项目提供咨询和指导;领导?#20013;?#25913;进和新产品研发项目。
现任全球某知名电气公司亚太区供应链质量部经理,?#29616;?#40657;带,在该公司六年多的工作经历中,主要负责亚太区供应链?#27573;?#20869;的质量改进、体系审核和质量能力提高。指导各工厂的六西格玛活动的开展,实施和提高,并负责绿带的培训,指导和?#29616;ぃ籌SO9001?#29616;?#23457;核员和精益体系审核员,定期对供应链?#27573;?#20869;工厂进行审核和评价;高级内部培训师,负责质?#32771;?#33021;的培训计划,实施和提高。
马老师在培训领域有超过10年的经验。熟知各类质量管理方法和工具,熟练运用数据分析工具,JMP和Minitab统计软件。不仅拥有渊博的数理统计理论知识,并且有超过15年工厂的数理统计和分析实践,是一位?#35757;?#26377;着丰富理论知识的实战型讲师和顾问。
培训课程有质量工具,8D,MSA,FMEA,SPC,DOE,假设检验,回归分析,抽样?#38469;酰?#32511;带,也可以按客户需求做定制的课程。培训有激情,生动,擅长用通俗易懂的语言和例子阐释复杂的统计概念和理论。受?#35762;?#35757;学员及企业管理层的好评。平均学员评估?#36136;?#36229;过4.6(5分制)。
授课形式:
     知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏?#24418;頡?#22836;脑风暴、强调学员参与。


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