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6sigma綠帶標準培訓課程

課程背景： 
SSGB，6sigma綠帶標準培(pei)訓課程(cheng)，結合(he)實際案例系統闡述6sigma管理D-M-A-I-C的模型、組織結構、項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)管理、突(tu)破策略和(he)文化變革策略。采用輔導式教學方式，重(zhong)點(dian)講解6sigma項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)各階(jie)段所用工(gong)具的應(ying)用。使學員能(neng)(neng)夠(gou)利用DMAIC方法論及相關(guan)流(liu)程(cheng)分析改(gai)善工(gong)具改(gai)進(jin)(jin)本(ben)職(zhi)工(gong)作流(liu)程(cheng)，并能(neng)(neng)作為6sigma項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)改(gai)進(jin)(jin)小組的成員參與項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)活動，推(tui)進(jin)(jin)項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)開展或支持(chi)黑帶完成改(gai)進(jin)(jin)項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)。

課程收益：
1、系統全面的了解6sigmaDMAIC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
3、能在6sigma改進項目中識別及應用正確的工具完成改善項目
4、熟悉6sigma項目(mu)各階段所用(yong)工用(yong)在MINITAB中的靈活(huo)運用(yong)

課程主要內容：
第一天
一、6 Sigma管理技術的導入與應用
－解釋dMAIC的改善戰略:
即定義-define，測量-Measure,分析-Analyze,改善-Improve和控制-Control
－解釋綠帶的定義和工作范圍
－定義關鍵過程輸入變量（KPIV）和關鍵過程輸出變量（KPOV）
－講解過程輸出如何受輸入的影響
－解釋測(ce)量的價值

二、質量成本系統對企業的重要性
－為什么要檢測質量成本（COQ）  
－田口質量損失函數和球門心理
－預防和報廢成本
－質量成本（COQ）的要素
－利用QCPI指(zhi)數對供應商進行分級(ji)

三、改善/基礎統計學的基本原理
－確定變異和如何利用變異
－解釋數據的基本類型，從而選擇正確的統計分析工具
－用圖表描述數據：質量七工具
－對數據中心進行測量：平均值，中間值和眾數
－對數據的分布進行測量： 全數, 標準差和變異
－正態分布(bu)和(he)正態概(gai)率(lv)

四、因果關系分析
－定義原因和結果之間的關系
－魚骨圖
－因果關系矩陣

第二天 
一、潛在失效模式及效果分析（FMEA）
－潛在失效模式及效果分析（FMEA）的定義
－什么是潛在失效模式？
－FMEA的使用或應用領域
－FMEA的要素
－優先風險數值（RPN）與措施優先次序
－按部(bu)就班(ban)建(jian)立FMEA

二、測量系統分析
－了解測量是一個過程
－測量術語
－確認并量化測量變異的來源
－變量型量具重復性和再現性（Variable Gauge R&R）
－計數型量具重復性和再現性（Attribute Gague R&R）
－比較測量系統變異和過程變異：
－*度與公差比例(P/T Ratio)
－*度與總變異比例 (P/T Ratio)

三、能力分析
－能力分析的類型
－定量輸出
－定性輸出
－定義并計算Z-數值（Z-Score）
－能力分析的需求
－方法

四、多變量分析
－描述變異的不同來源
－建立并理解多變量圖表(biao)

第三天 
一、假設檢驗理論
－講解并定義建設檢驗及其價值
－了解并正確使用零假設和備擇假設
－假設檢驗的誤差
－測試的顯著性級別， Alpha
－P-Value

二、參數統計分析工具
－假設檢驗路線圖
－正態檢驗
－變異同質檢驗
－單樣板和雙樣板參數測試(t, Z .. 等等)
－單(dan)方向變量（A*VA）多層次(ci)（雙或多樣(yang)板）測試

三、非參數統計檢驗
－了解什么是非變量統計？
－Box-Cox 轉換
－單樣板和雙樣板參數測試，例如Sign / Wilcoxon 和 Mann-Whitney 測試
－Kruskal-Wallis多樣板（雙(shuang)樣板或多樣板）測試

第四天
一、回歸和相關性分析
－回歸，相關性和散布圖
－簡單線性回歸
－假定
－相關性系數
－常見錯誤
－回歸診斷
－置信范圍
－重要的觀察
－多項式回歸
－統計顯著性
－經調整的決定系數
－預(yu)測的標準誤差

二、實驗法介紹 : 單因子測試與實驗法
－假設檢驗步驟簡述
－實驗步驟
－同單因子測試的相同點雙參數檢驗
－同單因子測試的區別
－實驗法的障礙

三、全因子（2K）實驗法
－描述一個全因子實驗
－定義因素和水平
－了解主要的影響和相互作用
－建立和分析一個 2 x 2全因子實驗 (Minitab軟件演示)
－建立和分析一個具有*點的 23全因子實驗 (Minitab軟件演示)
－了解*點的價值 
－用圖表表示產出結果，例如： cube plot
－簡化模型（ Reduced Models）

第五天
一、SPC 理論
－控制系統的層次
－控制圖表的時間因素
－SPC與變異
－規格與變異
－定義(yi)"失(shi)控"現象

二、計量型數據SPC
－了解 Xbar-R, Xbar-S和X MR控制圖表
－特殊原因檢驗
－控制圖的趨勢規則
－從X MR控制圖評估制程能力

三、案例研討

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