六西格玛基本方法及工具应用

类别:生产管理      编号:KC27551

  • 开课日期培训天数上课地区状态
  • 2014年12月26-27日2天上海市已过期
  • 原价:¥3800优惠价:¥3610

    招生对象:

    -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。

    课程介绍:

    【培训目标】

    --基本了解六个西格码的基本方法,对六个西格码涉及的主要统计学工具有了基本了解,基本了解了Minitab的使用方法,可以在实际工作中单独使用这些六个西格码的工具,并可以单独完成较为简单的六个西格码实际项目。

    【参加对象】

    --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】

    一.SixSigma总体介绍:

    1.SixSigma是什么?

    2.谁在应用SixSigma?

    3.SixSigma的两大流派及其各自主要特点

    4.SixSigma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

    5.SixSigma的组织结构

    6.SixSigma的战略推广

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

    二.SixSigma的统计学基础:

    1.数据分类:连续型数据和离散型数据

    2.缺陷(标准):单元,机会的定义:DPU和DPO的概念和区别

    3.正态分布的由来

    4.正态分布的重要统计量“u”(均值)和“?”(标准方差)

    5.正态分布的重要特性及“Z”值的计算

    6.Mean(均值),Median(中位数)和Mode(模)

    三.SixSigma各阶段的详细介绍:

    1.定义阶段(Define)

    1.1质量功能展开(QFD-QualityFunctionDeployment)

    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

    2.测量阶段(Measure)

    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

    2.2确定项目的缺陷(标准),单元,机会

    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

    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(SOP-StandardOperationProcedure)

    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)

    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.分析阶段(Analyze)

    3.1图形分析:离散图或散布图(ScatterPlot/Diagrams)

    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方差分析(ANOVA)

    3.4回归分析(Regression)

    3.5通用线性模型(GLM-GeneralLinearModel)

    4.改进阶段(Improve)

    4.1样本数量检验(SampleSizeTesting):连续数据和离散数据

    4.2改进真实性检验:T检验和卡方检验(T-test和ChiSquare-test)

    5.控制阶段(Control)

    5.1SPC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

    三.DMADV的内容简单介绍:

    1.D-定义(Define)、M-测量(Measure)、A-分析(Analyze)、D-设计(Design)、V-验证(Verify)

    讲师介绍:

    马老师

    1.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。

    2.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。

    3.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。

    4.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)。

    【授课形式】

    --知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

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