课程大纲:
第一天
六西格玛愿景展望
---什么是六西格玛
---六西格玛的关注焦点
---六西格玛项目的底线
---六西格玛突破性改进
---DMAIC或DMADV
---六西格玛的组织
六西格玛项目流程介绍
基础统计原理与正态分布
---数据分布与统计分析
---正态分布及其原理
---标准正态与Z值
Minitab应用
---Minitab基础应用
---Minitab表格数据处理
---Minitab基本图形制作分析
定义阶段实务
---定义阶段的主要工作
---定义阶段的主要工具
---绿带项目的选择要点
---项目CTQ与项目Y
---定义项目的五个要素
---以标杆或短期能力确定目标
---如何制订项目计划书
---绘制高级流程图
定义阶段总结、布置课后作业
第二天
头天作业讲解
测量阶段实务
---测量阶段的六个步骤
---确定项目Y
---项目Y的性能指标
数据收集计划制订
---长期能力与短期能力
---四区块定位
---合理的子组
---制订数据收集计划
计量型测量系统分析
---测量系统分析的步骤
---一般计量型测量系统分析
---GRR与NDC值接收准则
---Minitab测量系统分析
---破坏性测量系统分析
计数型测量系统分析
---计数型测量系统分析的步骤
--- Minitab测量系统分析
11、连续数据过程能力分析
---数据的正态性检验
---数据正态转换
--- Minitab过程能力分析
12、离散数据过程能力分析
---DPU、TOP、DPO
---缺陷类型过程能力分析
---YFT、YRT、YNA
---合格率型过程能力分析
--- Minitab过程能力分析
13、测量阶段总结、布置课后作业
第三天
上一次课后作业讲解、小测验
1、分析阶段概述
---分析的四个步骤
---数据分析路线图
2、正态分布与置信区间
3、假设检验基本原理
---假设检验的九个步骤
---检验的二种风险
---原假设与对立假设
4、单样本T检验
---单样本检验的实际意义
---Minitab单样本T检验
5、2T检验
---双本检验的实际意义
---Minitab双样本T检验
6、成对T检验
---成对检验的实际意义
---Minitab成对T检验
7、单方差检验
---单方差检验的实际意义
---Minitab单方差检验
8、双方差检验
---双方差检验的实际意义
---Minitab双方差检验
9、P检验
---P检验的实际意义
---Minitab P检验
第四天
分析阶段作业讲解、小测验
1、改进阶段的二个大步骤
---设计实验
---找出关键因子
2、实验设计概述
---实验设计的三个阶段
---实验设计的九个步骤
一般因子实验设计
---单因子实验设计
---数据结构分解
---因子显著性分析
---最适参数区间的评价准则
---双因子实验设计
3、2水平因子实验设计
---双因子2水平实验设计
---角点仿行
---主效应图分析
---交互作业图分析
---立方体图分析
---因子显著性分析
4、全因子实验设计
---全因子实验设计
---实验的重复与反复
---重复实验数据的处理
---实验数据平均值分析
---实验数据标准差分析
---选择最适的参数组合
---实验因子的三种类型
第五天
5、部分因子实验设计
---什么是部分析因
---直交配列表
---部分析的分辨率
---合并误差项的方法
---回归方程优化的原则
---残差诊断
---响应优化器的应用
---最佳响应预测
6、控制阶段三步骤
---建立控制计划
---项目文档整理
---机会转化与持续监控
7、统计过程控制
---过程变异控制原理
---过程解析与过程控制
---Xbar-R控制图的制作
---Xbar-R控制图的判读
---P控制图的制作方法
8、文档整理与分享