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王军科

6SIGMA绿带

王军科 / 生产、供应管理实战专家

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课程背景

SSGB,6sigma绿带标准培训课程,结合实际案例系统阐述6sigma管理D-M-A-I-C的模型、组织结构、项目管理、突破策略和文化变革策略。采用辅导式教学方式,重点讲解6sigma项目各阶段所用工具的应用。使学员能够利用DMAIC方法论及相关流程分析改善工具改进本职工作流程,并能作为6sigma项目改进小组的成员参与项目活动,推进项目开展或支持黑带完成改进项目。

课程目标

1.系统全面的了解6sigmaDMAIC方法论 2.理解并能灵活运用相关流程分析工具:doe、spc、MSA、FMEA、QFD 3.能在6sigma改进项目中识别及应用正确的工具完成改善项目 4.熟悉6sigma项目各阶段所用工用在MINITAB中的灵活运用

课程大纲

课程主要内容:

**天

一.6 Sigma管理技术的导入与应用

解释dMAIC的改善战略:

即定义-define,测量-Measure,分析-Analyze,改善-Improve和控制-Control

解释绿带的定义和工作范围

定义关键过程输入变量(KPIV)和关键过程输出变量(KPOV)

讲解过程输出如何受输入的影响

解释测量的价值

二.质量成本系统对企业的重要性

为什么要检测质量成本(COQ) ?

田口质量损失函数和球门心理

预防和报废成本

质量成本(COQ)的要素

利用QCPI指数对供应商进行分级

三.改善/基础统计学的基本原理

确定变异和如何利用变异

解释数据的基本类型,从而选择正确的统计分析工具

用图表描述数据:质量七工具

对数据中心进行测量:平均值,中间值和众数

对数据的分布进行测量: 全数, 标准差和变异

正态分布和正态概率

四.因果关系分析

定义原因和结果之间的关系

鱼骨图

因果关系矩阵

第二天

一.潜在失效模式及效果分析(FMEA)

潜在失效模式及效果分析(FMEA)的定义

什么是潜在失效模式?

FMEA的使用或应用领域

FMEA的要素

优先风险数值(RPN)与措施优先次序

按部就班建立FMEA

二.测量系统分析

了解测量是一个过程

测量术语

确认并量化测量变异的来源

变量型量具重复性和再现性(Variable Gauge R&R)

计数型量具重复性和再现性(Attribute Gague R&R)

比较测量系统变异和过程变异:

精确度与公差比例(P/T Ratio)

精确度与总变异比例 (P/T Ratio)

三.能力分析

能力分析的类型

定量输出

定性输出

定义并计算Z-数值(Z-Score)

能力分析的需求

方法

四.多变量分析

描述变异的不同来源

建立并理解多变量图表

第三天

一.假设检验理论

讲解并定义建设检验及其价值

了解并正确使用零假设和备择假设

假设检验的误差

测试的显著性级别, Alpha

P-Value

二.参数统计分析工具

假设检验路线图

正态检验

变异同质检验

单样板和双样板参数测试(t, Z .. 等等)

单方向变量(ANOVA)多层次(双或多样板)测试

三.非参数统计检验

了解什么是非变量统计?

Box-Cox 转换

单样板和双样板参数测试,例如Sign / Wilcoxon 和 Mann-Whitney 测试

Kruskal-Wallis多样板(双样板或多样板)测试

第四天

一.回归和相关性分析

回归,相关性和散布图

简单线性回归

假定

相关性系数

常见错误

回归诊断

置信范围

重要的观察

多项式回归

统计显著性

经调整的决定系数

预测的标准误差

二.实验法介绍 : 单因子测试与实验法

假设检验步骤简述

实验步骤

同单因子测试的相同点双参数检验

同单因子测试的区别

实验法的障碍

三.全因子(2K)实验法

描述一个全因子实验

定义因素和水平

了解主要的影响和相互作用

建立和分析一个 2 x 2全因子实验 (Minitab软件演示)

建立和分析一个具有中央点的 23全因子实验 (Minitab软件演示)

了解中央点的价值

用图表表示产出结果,例如: cube plot

简化模型( Reduced Models)

第五天

一、SPC 理论

控制系统的层次

控制图表的时间因素

SPC与变异

规格与变异

定义"失控"现象

二、计量型数据SPC

了解 Xbar-R, Xbar-S和X MR控制图表

特殊原因检验

控制图的趋势规则

从X MR控制图评估制程能力

三、案例研讨

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