六个西格玛6sigma

招生对象:

财务，贸易，市场，销售, 信息技术，人力资源, 维修等等

课程介绍:

六个西格玛是什么?

六个西格玛(SixSigma)…从微观上讲，它是以统计学为基础，通过对数据的采集和分析，进而找出问题的根本原因，并对其加以控制和改进，从而最终解决该问题的一种管理方法，而从宏观上讲，它是当今最优秀的质量管理体系和企业管理体系…六个西格玛还是…..

内容和效果高于现存的质量管理方法

六个西格玛综合了所有质量管理行为，并且为管理途径提供了更多机会

ISO

“ISO9000认证并不代表一个公司已经是世界级质量水平的公司…它虽有一定价值，但它做到的只是把一个系统定义在控制阶段，而不重视改善。这是两件根本不同的事情，而我们两样都需要：通过控制避免与期望相反的改变，通过改善创造有价值的改变。”

-美国质量管理学之父--朱兰教授(Dr.M.Juran)

QC(质量循环)

这是微层面的途径，有一定价值，但不能带来一定量的突破。它只停留在策略的水平，而不能改变整个战略。

TQM(全方位质量管理)

TQM是一种综合途径，可以涉及所有人所有事。它涵盖了公司内其他领域(如人力资源,财务等)，而失去了聚集点和冲力。

管理需要变革！

在此我们能帮助您确定机遇...

六西格玛方法不仅包括以生产制造为重点的质量管理，更重要的是它着重于所有业务领域的几乎所有过程,例如财务，贸易，市场，销售,信息技术，人力资源,维修等等。已经有许多被证明的解决方案是通过六西格玛完成的;并且,六西格玛方法关注改变人的观念:改变过程和人是保持改善结果所必需的，这是具有创造力地改善文化的关键。

六个西格玛

1.SixSigma总体介绍：

1.1SixSigma是什么?

1.2谁在应用SixSigma?

1.3SixSigma的两大流派及其各自主要特点；

1.4SixSigma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；

1.5SixSigma的组织结构；

1.6SixSigma的战略推广；

1.7SixSigma与ISO/TQM（TotalQualityManagement-全面质量管理）的区别；

2.SixSigma的统计学基础：

2.1数据分类:连续型数据和离散型数据；

2.2缺陷(标准),单元,机会的定义:DPU和DPO的概念和区别；

2.3正态分布的由来；

2.4正态分布的重要统计量“u”（均值）和“”（标准方差）；

2.5正态分布的重要特性及“Z”值的计算；

2.6Mean(均值),Median(中位数)和Mode(模)；

3.SixSigma各阶段的详细介绍：

3.1定义阶段(Define)

3.1.1质量功能展开(QFD-QualityFunctionDeployment)；

3.1.2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；

3.2测量阶段(Measure)

3.2.1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；

3.2.2确定项目的缺陷(标准),单元,机会；

3.2.3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-ANalysisOfVAriance)

-离散数据：表格法；

3.2.4对Y和可能的X’s收集数据

-流程图(PM-ProcessMap)；

-因果图即鱼骨图或称为石川图(C&E-Cause&EffectDiagram)；

-标准操作规程(SOP-StandardOperationProcedure)；

3.2.5Y的基本图形分析及统计分析：

-柏拉图(ParetoChart)；

-直方图(Histogram)；

-盒形图(Boxplot)；

-验证正态性(NormalityTest)；

-歪斜分布(SkewedDistribution)；

-尖峰分布(KurtosisDistribution)；

-多模式分布(Multi-ModeDistribution)；

-非正态分布的处理；

-描述性统计(BasicStatistics)；

3.2.6计算Z值：

-Y是离散型数据：ProductReport；

-Y是连续型数据：ProcessReport；

-Zst、Zlt和Zshift的关系；

3.3分析阶段(Analyze)

3.3.1图形分析：离散图或散布图(ScatterPlot/Diagrams)

3.3.2假设检验分析(HypothesisAnalysis)：

F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test和ChiSquare-test)；

3.3.3方差分析(ANOVA)；

3.3.4回归分析(Regression)；

3.3.5通用线性模型(GLM-GeneralLinearModel)；

3.4改进阶段（Improve）

3.4.1样本数量检验(SampleSizeTesting)：连续数据和离散数据；

3.4.2改进真实性检验：T检验和卡方检验(T-test和ChiSquare-test)；

3.5控制阶段（Control）

SPC及控制图(ControlChart)；

-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；

4.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:

培训讲师：王先生　六个西格玛黑带大师（6σMBB）

教育背景：上海同济大学工学学士、

美国俄克拉荷马大学MBA硕士、

工作经历：曾在六个西格玛（6σ）发源地摩托罗拉公司（Motorola）质量部（R & QA Dept.）先后负责产品质量控制和供应商管理工作;

后又加盟通用电气公司（GE）六个西格玛质量部（Six Sigma Dept.）专门负责六个西格玛的全国培训工作并从中参与公司众多重大项目。

专业经验：六个西格玛（6σ）总培训时间超过2000小时，总培训人数超过3000人次，负责或参与完成6σ项目超过50个（涉及人力资源、行政管理、电子商务、财务管理、市场营销、销售及制造等各项领），指导及审核各类项目超过200个…

备　　注： （可双语授课）