6 Singma导入与Minitab应用

一、Six Sigma 总体绍：
Six Sigma 是什么?
介谁在应用Six Sigma?
Six Sigma 的两大流派及其各自主要特点
Six Sigma 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
Six Sigma 的组织结构
Six Sigma 的战略推广
Six Sigma 与 ISO/TQM（Total QualityManagement - 全面质量管理）的区别
 
二、Six Sigma 的统计学基础：
数据分类：连续型数据和离散型数据
缺陷(标准)：单元，机会的定义： DPU 和 DPO 的概念和区别
正态分布的由来
正态分布的重要统计量“u”（均值）和“?”（标准方差）
正态分布的重要特性及“Z”值的计算
Mean( 均值)，Median(中位数)和 Mode(模)
 
三、Six Sigma 各阶段的详细介绍：
定义阶段 (Define)
1.质量功能展开(QFD-Quality Function Deployment)
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    

 
测量阶段 (Measure)
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.确定项目的缺陷(标准)，单元，机会
3.测量系统的分析(MSA)：
1）偏差的构成：可重复性和可再生产性
2）连续数据：快速方法和方差分析法
(ANOVA-ANalysis Of VAriance)
3）离散数据：表格法
4.对Y和可能的X’s收集数据
1）流程图(PM-Process Map)
2）因果图即鱼骨图或称为石川图
(C&E-Cause & Effect Diagram)
3）标准操作规(SOP-StandardOperationProcedure)
5.Y的基本图形分析及统计分析：
1）柏拉图(Pareto Chart)
2）直方图(Histogram)
3）盒形图(Boxplot)
4）验证正态性(Normality Test)
5）歪斜分布(Skewed Distribution)
6）尖峰分布(Kurtosis Distribution)
7）多模式分布(Multi-Mode Distribution)
8）非正态分布的处理
9）描述性统计(Basic Statistics)
6.计算Z值：
1）Y是离散型数据：Product Report
2）Y是连续型数据：Process Report
3）Zst 、Zlt和Zshift的关系

分析阶段 (Analyze)
1.图形分析：离散图或散布图(Scatter Plot/Diagrams)
2.假设检验分析(Hypothesis Analysis)
1）F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test 和 ChiSquare-test)
2.方差分析(ANOVA)
3.回归分析(Regression)
4.通用线性模型(GLM-General Linear Model)

改进阶段 （Improve）
1.样本数量检验(Sample Size Testing)：连续数据和离散数据
2.改进真实性检验：T检验和卡方检验(T-test和 ChiSquare-test)
控制阶段 （Control）
1.SPC及控制图(Control Chart)
1）什么是控制图和SPC
2)控制图的用途
3)控制图的类型
4)控制图原理
5)控制图的解释
 
四、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)

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。

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。
 

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。
 

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。