課程目的：
² 建立在組織中推進六西格瑪管理的理念和技能
² 研究六西格瑪管理的流程改善方法論
² 掌握解決復雜流程問題的六西格瑪管理工具
² 創建一個項目計劃，并將工具及方法論應用于實際項目中
課程規則：
在上課時
積極參與/提出你的問題
–參與討論
–僅在規定的地點吸煙
–休息完后，及時回到教室
–把手機關機或置于靜音狀態
–如果你覺得進度太快, 請告訴老師
–將有許多團隊活動 – 要抓緊時間!
期望和角色：
² 你將對六西格瑪管理流程改善有一個更好的理解，同時還將學習使用不同的統計工具；
² 你將在本次培訓結束前做出一個在你項目中使用工具的計劃；
² 你的期望是什么?
² 影響你學習的主要障礙是什么?
課程大綱：
| 題目 | 主要內容 | 培訓天數 |
|---|---|---|
|
定義 和測量 |
§ 6 Sigma 突破性改善工具(DMAIC) § 6 Sigma 管理概述 § 項目選擇及6 Sigma項目需確定內容 Ø 確定項目范圍和界限 Ø 問題描述 Ø 項目指針 Ø 測評基準和項目目標 Ø 預測項目回報–所有回報折算成金額 § 精益基礎 § 六西格瑪項目點評與答疑（每天下課前安排） |
1天 |
|
§ 客戶需求分析VOC Ø 理解客戶的價值 Ø 客戶價值管理 Ø 客戶價值分析的7個工具 § 測量階段概述 § 流程分析 Ø SIPOC圖 Ø 流程圖 § Minitab功能和基本操作 § 基礎統計 · 基本圖標 · 六西格瑪項目點評與答疑（每天下課前安排） |
1天 | |
|
§ 統計流程控制簡介 （SPC Intro） Ø 統計流程控制理論 Ø 控制圖（Control Chart）方法在 DMAIC流程改善中的運用 Ø 控制圖規則 Ø 不同型式的控制圖 § 測量系統分析（連續型） Ø 術語和增加檢測的結果 Ø 變量量具重復性和再現性（Gauge R&R） § 財務收益計算方法介紹 § 六西格瑪項目點評與答疑（每天下課前安排） |
1天 | |
|
§ Kappa技術和計數型MSA Ø Kappa技術 Ø 計數型MSA § 整體的一致性 % § 評價者內部的一致性 % （重復性） § 評價者之間的一致性% (再現性) § 與已知標準的一致性% (準確性) § Kappa (測量系統比隨機好多少) · 流程能力研究 Ø 計數型能力 Ø Z轉換 Ø 短期流程能力 Ø 長期流程能力 § 詳細流程圖 § 因果矩陣 § 六西格瑪項目點評與答疑（每天下課前安排） |
1天 | |
|
· 失效模式與效應分析（FMEA） · 組建并開展團隊工作 Ø 團隊構成及成員的角色 Ø 有效會議指南 Ø 團隊章程 · 抽樣計劃 · 多元變量分析 · 六西格瑪項目點評與答疑（每天下課前安排） |
1天 | |
| 分析 |
§ 分析階段成果概述 · 中央極限(Central Limit Theorem)定理 · 紙飛機練習 · 置信區間 （Confidence Interval） · 假設檢驗理論 Ø 假設檢驗原理及基本法則 Ø 假設與決策風險 · 假設檢驗方法 Ø 假設檢驗路線圖 Ø 假設檢驗在 MAIC 流程改善方法中的運用 通過Minitab軟件有效使用檢驗方法 |
1天 |
|
· 上次課程回顧與復習 · T-檢驗和非參數方法 Ø 均值和中位數檢驗 Ø 變異正態和同質(Normality and Homogeneity)測試 Ø 非參數檢驗 · 單變量方差（ANOVA）分析 Ø 單變量分析（One-way ANOVA）基本統計模型 Ø 如何進行 F-檢驗 Ø 方差比較的統計性檢驗 · 六西格瑪項目點評與答疑（每天下課前安排） |
1天 | |
|
· 卡方分析（Chi-Square） · 相關性與回歸分析 Ø 定義并計算相關系數 Ø 相關性及因果關系 Ø 繪制并分析擬合直線圖 Ø 介紹回歸分析的基本知識 Ø 使用回歸分析技術建立數學預測模型 · 六西格瑪項目點評與答疑（每天下課前安排） |
1 天 | |
| 改善 |
· 改善階段成果概述 · 什么是實驗計劃法（DOE）？ Ø DOE 方法介紹 Ø DOE策劃 · 全因子設計 Ø 描述一個全因子實驗 Ø 利用Minitab軟件，設定和分析全因子實驗法 · 2K 因子設計 Ø 2 x 2實驗 Ø 2^3 因子 · 精益改善工具 · DOE工具使用路線圖 |
1天 |
| 控制 |
· 投射器練習 · 防錯技巧 · 控制階段成果概述 Ø 控制階段介紹 Ø 控制計劃 · 6 Sigma綠帶培訓總結 · 6 Sigma項目實現和路線圖 |
1天 |
