6SIGMA绿带


《6ＳＩＧＭＡ绿带培训》
主讲：王军科
课程背景：
SSGB，6sigma绿带标准培训课程，结合实际案例系统阐述6sigma管理D-M-A-I-
C的模型、组织结构、项目管理、突破策略和文化变革策略。采用辅导式教学方式，重点
讲解6sigma项目各阶段所用工具的应用。使学员能够利用DMAIC方法论及相关流程分析改
善工具改进本职工作流程，并能作为6sigma项目改进小组的成员参与项目活动，推进项
目开展或支持黑带完成改进项目。
课程收益：
1. 系统全面的了解6sigmaDMAIC方法论
2. 理解并能灵活运用相关流程分析工具：doe、spc、MSA、FMEA、QFD
3. 能在6sigma改进项目中识别及应用正确的工具完成改善项目
4. 熟悉6sigma项目各阶段所用工用在MINITAB中的灵活运用
课程时间：5天理论+2天项目辅导
课程主要内容：¬
第一天

1. 6 Sigma管理技术的导入与应用

1. 解释dMAIC的改善战略:
即定义-define，测量-Measure,分析-Analyze,改善-Improve和控制-Control
2. 解释绿带的定义和工作范围
3. 定义关键过程输入变量（KPIV）和关键过程输出变量（KPOV）
4. 讲解过程输出如何受输入的影响
5. 解释测量的价值

2. 质量成本系统对企业的重要性

1. 为什么要检测质量成本（COQ） ?
2. 田口质量损失函数和球门心理
3. 预防和报废成本
4. 质量成本（COQ）的要素
5. 利用QCPI指数对供应商进行分级

3. 改善/基础统计学的基本原理

1. 确定变异和如何利用变异
2. 解释数据的基本类型，从而选择正确的统计分析工具
3. 用图表描述数据：质量七工具
4. 对数据中心进行测量：平均值，中间值和众数
5. 对数据的分布进行测量： 全数, 标准差和变异
6. 正态分布和正态概率

4. .因果关系分析

1. 定义原因和结果之间的关系
2. 鱼骨图
3. 因果关系矩阵
第二天

1. 潜在失效模式及效果分析（FMEA）

1. 潜在失效模式及效果分析（FMEA）的定义
2. 什么是潜在失效模式？
3. FMEA的使用或应用领域
4. FMEA的要素
5. 优先风险数值（RPN）与措施优先次序
6. 按部就班建立FMEA

2. 测量系统分析

1. 了解测量是一个过程
2. 测量术语
3. 确认并量化测量变异的来源
4. 变量型量具重复性和再现性（Variable Gauge R&R）
5. 计数型量具重复性和再现性（Attribute Gague R&R）
6. 比较测量系统变异和过程变异：
7. 精确度与公差比例(P/T Ratio)
8. 精确度与总变异比例 (P/T Ratio)

3. 能力分析

1. 能力分析的类型
2. 定量输出
3. 定性输出
4. 定义并计算Z-数值（Z-Score）
5. 能力分析的需求
6. 方法

4. 多变量分析

1. 描述变异的不同来源
2. 建立并理解多变量图表
第三天

1. 假设检验理论

1. 讲解并定义建设检验及其价值
2. 了解并正确使用零假设和备择假设
3. 假设检验的误差
4. 测试的显著性级别， Alpha
5. P-Value

2. 参数统计分析工具

1. 假设检验路线图
2. 正态检验
3. 变异同质检验
4. 单样板和双样板参数测试(t, Z .. 等等)
5. 单方向变量（ANOVA）多层次（双或多样板）测试

3. 非参数统计检验

1. 了解什么是非变量统计？
2. Box-Cox 转换
3. 单样板和双样板参数测试，例如Sign / Wilcoxon 和 Mann-Whitney 测试
4. Kruskal-Wallis多样板（双样板或多样板）测试
第四天

1. 回归和相关性分析

1. 回归，相关性和散布图
2. 简单线性回归
3. 假定
4. 相关性系数
5. 常见错误
6. 回归诊断
7. 置信范围
8. 重要的观察
9. 多项式回归
10. 统计显著性
11. 经调整的决定系数
12. 预测的标准误差

2. 实验法介绍 : 单因子测试与实验法

1. 假设检验步骤简述
2. 实验步骤
3. 同单因子测试的相同点双参数检验
4. 同单因子测试的区别
5. 实验法的障碍

3. 全因子（2K）实验法

1. 描述一个全因子实验
2. 定义因素和水平
3. 了解主要的影响和相互作用
4. 建立和分析一个 2 x 2全因子实验 (Minitab软件演示)
5. 建立和分析一个具有中央点的 23全因子实验 (Minitab软件演示)
6. 了解中央点的价值
7. 用图表表示产出结果，例如： cube plot
8. 简化模型（ Reduced Models）
第五天

1. SPC 理论

1. 控制系统的层次
2. 控制图表的时间因素
3. SPC与变异
4. 规格与变异
5. 定义"失控"现象

2. 计量型数据SPC

1. 了解 Xbar-R, Xbar-S和X MR控制图表
2. 特殊原因检验
3. 控制图的趋势规则
4. 从X MR控制图评估制程能力

3. 案例研讨

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