【課程背景】
六西格瑪（Six Sigma）是在二十世紀(jì)九十年代中期開(kāi)始從一種全面質(zhì)量管理方法演變成為一個(gè)高度有效的企業(yè)流程設(shè)計(jì)、改善和優(yōu)化技術(shù)，并提供了一系列同等地適用于設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和服務(wù)的新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)工具。繼而與全球化、產(chǎn)品服務(wù)、電子商務(wù)等戰(zhàn)略齊頭并進(jìn)，成為全世界上追求管理卓越性的企業(yè)最為重要的戰(zhàn)略舉措。六西格瑪逐步發(fā)展成為以顧客為主體來(lái)確定企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的標(biāo)尺，追求持續(xù)進(jìn)步的一種經(jīng)營(yíng)管理哲學(xué)。

綠帶的候選人是經(jīng)過(guò)技術(shù)培訓(xùn)充分了解業(yè)務(wù)流程的人員，還包括企業(yè)的質(zhì)量管理人員和財(cái)務(wù)人員。候選人不需要有統(tǒng)計(jì)學(xué)和工程技術(shù)方面的背景，但應(yīng)該具備大學(xué)數(shù)學(xué)和定量分析方面的知識(shí)基礎(chǔ)。綠帶候選人將參加兩周課程，通過(guò)參加培訓(xùn)，他們能在黑帶的指導(dǎo)下完成自己工作領(lǐng)域的精益六西格瑪改善項(xiàng)目，并且能夠?qū)�學(xué)到的技能融入到工作中。

黑帶的候選人是在基層受尊重并經(jīng)過(guò)技術(shù)培訓(xùn)充分了解業(yè)務(wù)流程的人員。黑帶的候選人需要經(jīng)過(guò)廣泛的工作經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練，因?yàn)樗麄冃枰�在短時(shí)期內(nèi)掌握大量不同的技術(shù)工具，必須強(qiáng)調(diào)的先決條件是對(duì)統(tǒng)計(jì)方法的學(xué)習(xí)，并將這些新的知識(shí)和技術(shù)工具與自己以往的經(jīng)驗(yàn)結(jié)合起來(lái)，運(yùn)用到項(xiàng)目實(shí)施中，他們應(yīng)該在企業(yè)革新的過(guò)程中積極投入并有組織和激勵(lì)團(tuán)隊(duì)共同排除困難，有堅(jiān)持不懈地完成項(xiàng)目的能力和決心。

【課程收益】
 培養(yǎng)組織能力，激勵(lì)能力，項(xiàng)目管理技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)診斷能力的精益六西格瑪綠帶/黑帶專(zhuān)家；
 提供必須的管理工具，軟件工具包和操作技巧；
 通過(guò)綠帶/黑帶的精益六西格瑪項(xiàng)目實(shí)施提供咨詢服務(wù)；
 清晰地定義問(wèn)題之所在并確立改進(jìn)目標(biāo)
 以計(jì)量方法明確問(wèn)題的影響范圍和性質(zhì)
 快速歸納導(dǎo)致問(wèn)題發(fā)生的可能原因
 分析問(wèn)題并找到根本原因，
 并開(kāi)發(fā)并實(shí)施有效的補(bǔ)救方法
 在改進(jìn)的新的層次建立調(diào)控機(jī)制


課程大綱
綠帶/黑帶第一周
◆精益六西格瑪概述,浪費(fèi)定義和尋找
◇什么是六西格瑪?

◇什么是精益?
◇什么是精益六西格瑪和為什么推行精益六西格瑪?
◇浪費(fèi)定義和尋找
◆項(xiàng)目定義
◇項(xiàng)目（問(wèn)題）選定
◇建立項(xiàng)目定義表
◇項(xiàng)目評(píng)估
◆六西格瑪流程圖
◇SIPOC
◇I/OMaP
◆精益流程圖
◇價(jià)值流圖VSM
◇工序流程圖
◇物理流程圖
◆定義客戶需求VOC
◆因果矩陣C&E
◇繪圖螺旋圖
◇解釋因果矩陣的運(yùn)用
◇怎樣使用因果矩陣
◆失效模式分析
◇識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源
◇FMEA方法論
◇FMEA步驟
◇怎樣使用FMEA
◆Minitab基礎(chǔ)
◆基本統(tǒng)計(jì)學(xué)
◇分布的曲線形狀、中心位置、及數(shù)據(jù)散布概念
◇了解正態(tài)分布的意義
◇應(yīng)用Minitab及其他圖形工具來(lái)進(jìn)行資料分析
◇DataMining預(yù)覽
◆基本質(zhì)量工具
◇介紹時(shí)間序列（TimeSeries）方法
◇介紹多變量圖表分析
◇介紹圖表收集數(shù)據(jù)方法
◇討論常用的數(shù)據(jù)分析工具
◆測(cè)量系統(tǒng)分析
◇介紹測(cè)量系統(tǒng)分析
◇定義基本的測(cè)量術(shù)語(yǔ)
◇略述進(jìn)行測(cè)量系統(tǒng)分析的步驟
◇通過(guò)練習(xí)實(shí)踐測(cè)量方法論
◆流程能力
◇“傳統(tǒng)”的流程能力指標(biāo)
◇計(jì)數(shù)型與計(jì)量型流程能力分析
◇短期及長(zhǎng)期流程能力值
管理技能
◆團(tuán)隊(duì)管理
◆六西格瑪組織結(jié)構(gòu)和職責(zé)建立
◆項(xiàng)目管理
◆總結(jié)與行動(dòng)計(jì)劃
 
綠帶/黑帶第二周
◆定義、測(cè)量和分析路徑
◆多變量簡(jiǎn)介
◇多變量分析概述
◇噪音（noise）變量的處理
◇多變量分析計(jì)劃
◇數(shù)據(jù)收集
◇數(shù)據(jù)分析
◆假設(shè)檢驗(yàn)
假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
將假設(shè)檢驗(yàn)與MAIC流程改善方法相連結(jié)
◆T檢驗(yàn)/一元方差檢驗(yàn)
◇t-Test及其在平均值比較中的重要性
◇平均值/中位數(shù)檢驗(yàn)的基本概念
◇一元方差分析（One-wayAnOVA）基本統(tǒng)計(jì)模型
◇確認(rèn)一元AnOVA的統(tǒng)計(jì)假設(shè)
◇學(xué)習(xí)探索性分析與圖表的技巧
◇學(xué)習(xí)如何進(jìn)行F-檢驗(yàn)
◇研究方差比較的統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)
◆相關(guān)與回歸
◇定義并計(jì)算相關(guān)系數(shù)
◇討論相關(guān)性及因果關(guān)系
◇繪制并分析擬合直線圖
◇介紹回歸分析的基本知識(shí)
◇使用回歸分析技術(shù)建立數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型
◆精益分析工具
◇創(chuàng)造價(jià)值的指南
◇時(shí)間
◇平衡
◆精益改進(jìn)工具
◇5S和目視管理
◇OEE
◇TPM
◆項(xiàng)目生成/選擇矩陣
◆實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)介
◇介紹實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的概念
◇介紹一些實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
◇提供處理噪音變量的方法
◇提供洞察推論導(dǎo)覽和實(shí)驗(yàn)的有效性的方法
◇介紹實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)計(jì)劃的工作路徑
◆控制計(jì)劃
◇控制計(jì)劃定義及策略
◇控制計(jì)劃摘要
◇控制行為的種類(lèi)
◇控制計(jì)劃路徑
◆彈射器競(jìng)賽
管理技能
◆溝通計(jì)劃
◆變革管理
◆演講技巧
◆綠帶課程總結(jié)

綠帶/黑帶第三周
簡(jiǎn)單回歸
◆定義并計(jì)算相關(guān)系數(shù)
◆討論相關(guān)性及因果關(guān)系
◆繪制并分析擬合直線圖
◆介紹回歸分析的基本知識(shí)
◆使用回歸分析技術(shù)建立數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)模型
◆評(píng)審回歸分析的風(fēng)險(xiǎn)
多元回歸
◆多元回歸的使用時(shí)機(jī)
◆相關(guān)矩陣（correlationmatrix）”
◆擬合直線圖
◆逐步回歸
◆最佳子集（BestSubsets）
◆回歸（Regression）
◆回歸分析
◆殘差分析
◆LackofFit的修正
多元方差分析
◆研究穩(wěn)定性
◆研究形狀
◆研究離散度
◆研究中心趨勢(shì)
簡(jiǎn)單實(shí)驗(yàn)
◆實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的概念
◆實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)
◆處理噪音變量的方法
◆單因子法（OFAT）
◆全因子實(shí)驗(yàn)
◆2k因子實(shí)驗(yàn)
◆設(shè)計(jì)并分析2k因子設(shè)計(jì)
◇使用方差檢驗(yàn)（AnOVA)
◇使用影響圖EffectsPlots
◇圖表和殘差圖
◆實(shí)驗(yàn)的有效性的方法
◆實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)計(jì)劃的工作路徑
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)計(jì)劃
◆提供處理噪音變量的指導(dǎo)
◆對(duì)推論空間及實(shí)驗(yàn)有效性提供深層了解
◆介紹實(shí)驗(yàn)計(jì)劃的路徑圖
全因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
◆回顧2k因子設(shè)計(jì)的整體概念
◆建立標(biāo)準(zhǔn)順序設(shè)計(jì)
◆設(shè)計(jì)并分析2k因子設(shè)計(jì)
◇使用AnOVA
◇使用效應(yīng)圖(EffectsPlots)
◇圖表及殘差圖(ResidualPlots)
◆在設(shè)計(jì)中采用中心點(diǎn)(CenterPoints)
◆在2k因子設(shè)計(jì)中應(yīng)用區(qū)組劃(Blocking)
部分因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
◆為何執(zhí)行部分因子設(shè)計(jì)?
◆因子設(shè)計(jì)
◆½設(shè)計(jì)
◆別名
◆部分因子實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與Minitab
◆實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)選項(xiàng)
◆其他部分因子設(shè)計(jì)考慮事項(xiàng)
精益和IE改進(jìn)工具
◆ECRSI
◆快速轉(zhuǎn)換
◆拉動(dòng)系統(tǒng)
學(xué)員項(xiàng)目發(fā)表與老師評(píng)價(jià)
總結(jié)和行動(dòng)計(jì)劃
 
綠帶/黑帶第四周
屬性數(shù)據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)
◆回顧缺陷(Defects-不合格項(xiàng))和不良品(Defectives--不合格品)的不同
◆介紹對(duì)計(jì)數(shù)型響應(yīng)變量合適的DOE
◆說(shuō)明數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可降低每個(gè)實(shí)驗(yàn)組合(treatmentcombination)的抽樣大小
◆實(shí)例講解
多響應(yīng)優(yōu)化RSM
◆響應(yīng)曲面方法論(RSM)
◆一維(1–D)概述
◆一維搭配模型
◆二維概述
◆二維范例(模擬)
◆2維曲面圖（2-DSurfacePlot)
◆2維等高線圖（2-DContourPlot）
◆一次一變量法(One-Variable-at-a-Time)
◆實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
◆范例
統(tǒng)計(jì)流程控制
◆SPC回顧
◇計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)SPC
◇計(jì)量型數(shù)據(jù)SPC
◆連接至MAIC程序
流程能力II
◆計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)流程能力研究
◆計(jì)量型數(shù)據(jù)流程能力研究
◆短期與長(zhǎng)期流程能力
非正態(tài)流程能力研究
◆單邊規(guī)格(Single-sidedSPecs)流程能力評(píng)估
◆非正態(tài)數(shù)據(jù)(non-normalData)流程能力評(píng)估
◆非正態(tài)數(shù)據(jù)變換概要
◆Box-Cox變換
◆介紹流程能力指數(shù)-CPm
精益改進(jìn)和控制工具
◆防錯(cuò)設(shè)計(jì)Poka-Yoke
◆Kaizen
◆布局
控制計(jì)劃II
◆回顧控制計(jì)劃的一些概念和構(gòu)成要素
◇控制計(jì)劃工作路徑
◇控制計(jì)劃總結(jié)
◇控制計(jì)劃策略
◇控制計(jì)劃構(gòu)成要素
◇控制計(jì)劃建立的關(guān)鍵步驟
◆介紹現(xiàn)實(shí)公差的基本概念
◆對(duì)一些控制方法進(jìn)行討論
◇標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)行程序(SOPs)
◇SPC
◇培訓(xùn)
◇Poka-yoke
◇參數(shù)卡ParameterCards
◇知識(shí)轉(zhuǎn)換KnowledgeTransfer
學(xué)員項(xiàng)目發(fā)表和老師評(píng)價(jià)
系統(tǒng)精益六西格瑪案例研討（企業(yè)實(shí)施項(xiàng)目）
考試和競(jìng)賽/黑帶課程總結(jié)