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          6Sigma准绿带培训

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          • 开课时间:2017年03月11日 09:00 周六 已结束
          • 结束时间:2017年03月12日 17:00
          • 开课地点:上海市
          • 授课讲师: 马老师
          • 课程编号:328133
          • 课程分类:生产管理
          •  
          • 收藏 人气:138
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          培训受众:

          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。

          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?。?br>■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s(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 FunctionDeployment)
          ■立项资格五要素:业务方面、问题和目标陈述、项目范围、项目进程计划、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Xs收集数据
          ■流程图(PM-Process Map)
          ■因果图即鱼骨图或称为石川图
          (CE-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(ScatterPlot/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 LinearModel)
          ■改进阶段 (Improve)
          ■样本数量检验(Sample Size Testing):连续数据和离散数据
          ■改进真实性检验: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)
          ■什么是控制图和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)
          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?。?br>■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s(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 FunctionDeployment)
          ■立项资格五要素:业务方面、问题和目标陈述、项目范围、项目进程计划、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Xs收集数据
          ■流程图(PM-Process Map)
          ■因果图即鱼骨图或称为石川图
          (CE-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(ScatterPlot/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 LinearModel)
          ■改进阶段 (Improve)
          ■样本数量检验(Sample Size Testing):连续数据和离散数据
          ■改进真实性检验: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)
          ■什么是控制图和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)

          培训师介绍:

           
          马老师。
          国内某知名重点大学统计系硕士研究生,在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;
          领导持续改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,认证黑带,在该公司六年多的工作经历中,主要负责亚太区供应链范围内的质量改进、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,指导和认证;
          ISO9001认证审核员和精益体系审核员,定期对供应链范围内工厂进行审核和评价;
          高级内部培训师,负责质量技能的培训计划,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,是一位难得有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,抽样技术,绿带,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。
          受到参训学员及企业管理层的好评。
          平均学员评估分数超过4.6(5分制)。

          本课程名称: 6Sigma准绿带培训

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