培训受众: 生产管理人员 课程收益: 六西格玛方法不仅包括以生产制造为重点的质量管理，更重要的是它着重于所有业务 领域的几乎所有过程, 例如财务，贸易，市场，销售, 信息技术，人力资源, 维修等等。 已经有许多被证明的解决方案是通过六西格玛完成的; 并且, 六西格玛方法关注改变人的观念: 改变过程和人是保持改善结果所必需的，这是具有创造力地改善文化的关键。 课程大纲: 1. Six Sigma 总体介绍：

1.1 Six Sigma 是什么?

1.2 谁在应用Six Sigma?

1.3 Six Sigma 的两大流派及其各自主要特点；

1.4 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；

1.5 Six Sigma 的组织结构；

1.6 Six Sigma 的战略推广；

1.7 Six Sigma 与 ISO/TQM（Total Quality Management - 全面质量管理）的区别；

2. Six Sigma 的统计学基础：

2.1 数据分类: 连续型数据和离散型数据；

2.2 缺陷(标准),单元,机会的定义: DPU 和 DPO 的概念和区别；

2.3 正态分布的由来；

2.4 正态分布的重要统计量“u”（均值）和“?”（标准方差）；

2.5 正态分布的重要特性及“Z”值的计算；

2.6 Mean( 均值), Median(中位数)和 Mode(模)；

3. Six Sigma 各阶段的详细介绍：

3.1 定义阶段 (Define)

3.1.1 质量功能展开(QFD-Quality Function Deployment)；

3.1.2 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；

3.2 测量阶段 (Measure)

3.2.1 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；

3.2.2 确定项目的缺陷(标准),单元,机会；

3.2.3 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-ANalysis Of VAriance)

- 离散数据：表格法；

3.2.4 对Y和可能的X’s收集数据

- 流程图(PM-Process Map)；

- 因果图即鱼骨图或称为石川图(C&E-Cause & Effect Diagram)；

- 标准操作规程(SOP-Standard Operation Procedure)；

3.2.5 Y的基本图形分析及统计分析：

- 柏拉图(Pareto Chart)；

- 直方图(Histogram)；

- 盒形图(Boxplot)；

- 验证正态性(Normality Test)；

- 歪斜分布(Skewed Distribution)；

- 尖峰分布(Kurtosis Distribution)；

- 多模式分布(Multi-Mode Distribution)；

- 非正态分布的处理；

- 描述性统计(Basic Statistics)；

3.2.6 计算Z值：

- Y是离散型数据： Product Report；

- Y是连续型数据：Process Report；

- Zst 、Zlt和Zshift的关系；

3.3 分析阶段 (Analyze)

3.3.1 图形分析：离散图或散布图(Scatter Plot/Diagrams)

3.3.2 假设检验分析(Hypothesis Analysis)：

F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test 和 ChiSquare-test)；

3.3.3 方差分析(ANOVA)；

3.3.4 回归分析(Regression)；

3.3.5 通用线性模型(GLM-General Linear Model)；

3.4 改进阶段 （Improve）

3.4.1 样本数量检验(Sample Size Testing)：连续数据和离散数据；

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

3.5 控制阶段 （Control）

SPC及控制图(Control Chart)；

- 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；

4. 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)