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【課程背景】:
為了系統全面的掌握六西格瑪工具和方法,我們開發了此課程;主要目的是為了讓學員理解并能靈活運用相關流程分析工具:DOE、QFD、SPC、MSA、FMEA、MINITAB、DMAIC方法論、各種統計工具和方法等,本六西格瑪黑帶實戰課程是六西格瑪專家李安強老師十多年實戰經驗的傳承,他將自已十年日本企業質量高管的經驗和技能與六西格瑪工具專研提練后的升華,讓你輕松掌握六西格瑪的實戰工具,運用實際案例系統闡述六西格瑪管理D-M-A-I-C的模型、組織結構、項目管理、突破策略和文化變革策略。并結合了制造業及服務業的實際案例貫穿始終。采用輔導式教學方式,重點講解六西格瑪項目各階段所用工具及MINITAB專用軟件的應用。使學員能夠利用DMAIC方法論及相關流程分析改善工具改進本職工作流程,并能作為六西格瑪項目改進小組的成員參與項目活動,推進項目開展或支持黑帶完成改進項目。
【課程目標】:
系統全面的了解六西格瑪DMAIC方法論;
理解并能靈活運用相關流程分析工具:DOE、SPC、MSA、FMEA、QFD、MINITAB等工具;
能在六西格瑪改進項目中識別及應用正確的工具完成改善項目;
熟悉六西格瑪項目各階段所用工用在MINITAB中的靈活運用。
能全面主導公司六西格瑪項目的實施與推導工作。
【參加對象】:
各企業的中高層技術及管理人員、*經理、品質經理、工程師、企業相關質量管理人員
【課程內容】:
第:Define--六西格瑪定義階段:發現、確認問題
講:6sigma管理綜述(原理、模型、組織、資源與活動)
1、什么是六西格瑪? ---六西格瑪的系統概念!
2、為何需要六西格瑪?---企業推行六西格瑪的必要性分析
3、如何應用六西格瑪?---企業推行六西格瑪可行性分析
4、六西格瑪的組織模型---企業推行六西格瑪的組織架構分析
5、六西格瑪的發展復制---我國采用六西格瑪的趨勢
6、六西格瑪適合我們嗎――從六西格瑪的角度看問題
第二講:如何啟動和界定一個6 SIGMA項目
1、項目小組---如何組建項目團隊?
2、項目來源---什么是項目,項目從哪里來?
3、項目選擇標準---如何評選合適的六西格瑪項目?
4、制作項目計劃
實例:某企業推行六西格瑪項目案例分享
第三講:劣質成本分析(企業成本的種類與構成)
1、質量損失函數、品質成本與利潤的關系
2、預防成本、鑒定成本、缺陷成本
3、能力值與品質成本的對應關系
4、統計學的基本原理與專業術語介紹
第四講:D階段實用方法分析法與工具
1、因果圖、因果矩陣的概念、用途及、制作方法和步驟
2、柏拉圖的概念、用途及、制作方法和步驟
3、QFD的概念、用途及、制作方法和步驟
4、SIPOC圖的方法與運用
5、風險分析與SWOT分析的方法與運用
6、六西格瑪項目報告
實例:案例講解與練習
第五講:定義階段的*企業注意事項
1、六西格瑪項目選擇與篩選
2、設置項目指標與目標(如質量、周期、成本等)
3、陳述問題,設置括基線和改進目標
4、*企業定義階段的注意事項與難點
案例:六西格瑪項目確立
第二天:Measure--六西格瑪測量階段:現狀測量
第六講:量測階段的質量概念
1、中心極限定理及樣本均值的分布
2、數據收集整理
3、 描述性統計
4、過程能力分析
5、非正態數據的變換(非正態數據的過程能力)
6、偏度、峰度、
7、正態概率圖
8、分辨力、穩定性、
9、偏倚、偏倚的線性
10、精確度、準確度
11、重復性和再現性
第七講:MSA測量系統分析:確保所收集數據的真實性
1、測量誤差的組成
2、測量系統分析的方法和步驟
3、連續數據測量系統分析方法、離散數據測量系統分析方法、破壞性試驗數據測量系統分析方法
4、實例
5:測量系統分析案例講解與練習
第八講:六西格瑪專用軟件MINITAB基礎介紹
1、MINITAB的作用、視窗、基本操作
2、MINITAB統計分析方法和工具
實例:MINITAB實際操作演練
第九講:潛在失效模式及效果分析(FMEA)
1、FMEA的定義、用途、背景與類型
2、FMEA制作的方法和步驟
3、FMEA運用和使用技巧
實例:FMEA案例制作練習及講解
第十講:M階段工具的運用
1、AQL定義、用途、方法和背景與類型
2、檢查表定義、用途、方法和背景與類型
3、流程分析技術定義、用途、方法和背景與類型
4、其他基本統計學的方法與運用
5、M階段工具與方法練習及講解
第十一講:量測階段運行案例剖析
1、*工廠如何做量測階段
2、量測階段注意事項
3、*企業在量測階段難點和誤解
案例: *某企業在量測階段的運行
第三天:Analyze--六西格瑪分析階段:查找關鍵原因
第十二講:分析階段的質量概念與理解
1、點估計和區間估計
2、假設檢驗
3、多變量分析
4、置信區間與假設檢驗
5、相關與回歸分析
6、樣本量計算
7、回歸分析的方法和運用
8、方差分析的方法和運用
第十三講:多變量分析技術
1、變異與質量
2、多變量圖及變量分析
●過程能力分析
●量具重復性
●再現性研究
●方差分析
實例:多變量分析案例講解與練習
第十四講:置信區間與假設檢驗
1、何謂假設檢驗?
2、假設檢驗的步驟、種類(客戶風險與供應商風險)
3、連續數據假設檢驗方法與工具、離散數據的假設檢驗立方法與工具
實例:案例分析與練習
第十五講:DOE實驗設計介紹
1、試驗設計概念、試驗因素及水平
2、試驗類別及選擇與試驗結果分析
3、試驗設計分析方法與工具
實例:試驗設計現場練習及結果分析
第十六講:DOE全因子及分部因子實驗設計
1、全因子/分布因子設計概述
2、主要影響圖、交互作用圖、方差分析、優化設
3、田口方法的運用
實例:全因子試驗設計案例分析及練習
第十七講:A階段工具和方法運用
1、層別法定義、用途、方法和運行
1、散布圖定義、用途、方法和運行
3、親和圖定義、用途、方法和運行
4、假設檢驗方法和運用
5、回歸分析方法和運用
6、A階段案例制作練習及講解
第十八講:企業實際中A階段問題分析與解決
1、*企業實際中問題分析方法和工具
2、*企業在分析階段的難點與問題
3、 案例:某企業在分析階段失敗的原因
第四天:Improve--六西格瑪改善階段:改善關健原因,優化相關參數
第十九講:改進階段質量概念講解
1、試驗設計
2、單因素試驗
3、隨機化和區組
4、交互作用
5、田口方法
6、離散和集中
第二十講:改進階段質量概念講解
1、試驗設計
2、單因素試驗
3、隨機化和區組
4、交互作用
5、田口方法
6、離散和集中
第二十一講:SPC統計過程控制理論
1、改善與優化的介紹
2、改善思想及改善思路
3、改善工具種類及選用
4、改善前的準備
第二十二講:I階段思維方法
1、IE定義、IE手法用途、背景與類型和方法
2、VE定義、用途、背景與類型和方法
3、SDCA定義、用途、背景與類型和方法
案例:I階段案例制作練習及講解
第二十三講:改進階段的工具和方法
1、檢出力和樣本量、平衡、重復、順序、有效性、隨機化和區組、交互作用
2、單因素試驗的設計和分析
3、多因素全析因試驗的設計和分析
4、兩水平部分析因試驗的設計和分析
5、帶區組實驗設計
6、含離散變量的實驗設計
7、多響應變量實驗設計
8、響應變量需要做變換的實驗設計
9、速上升法
10、田口方法
11、混料試驗
12、調優運算
第二十四講:企業實際中改善
1、*企業實際中問題改善方法和工具
2、 *企業實際中問題結案方法和工具
3、*企業在改善階段的難點與問題
案例:某企業在改善階段失敗的原因
一、第五天:Control--六西格瑪控制階段:改善成果控制與橫向擴展
第二十五講:控制階段質量概念理解
1、正態分布
2、數據
3、控制圖
4、精益與六西格瑪
5、容差設計
6、六西格瑪設計
第二十六講:控制階段質量概念理解
1、正態分布
2、數據
3、控制圖
4、精益與六西格瑪
5、容差設計
6、六西格瑪設計
第二十七講:控制階段的工具和方法
1、統計過程控制的方法與運用
2、質量控制計劃的方法與運用
3、控制階段方法和工具
4、用于控制的精益生產工具(防錯、TPM、標準作業法等)
5、精益的概念、戰略及實施 (價值、價值鏈、流動、拉動、完美等)
6、非正態數據控制圖
7、標準化控制圖
第二十八講:SPC統計過程控制理論
1、控制介紹
2、統計思想及控制圖
3、控制圖種類及選用
4、使用SPC前的準備
5、使用SPC的方法
第二十九講:計量型數據SPC
1、計量值數據控制圖的種類及用途
2、計量值數據控制圖的制作與應用
3、計量值數據控制圖的過程能力分析
4、四類計量值數據控制圖
實例:計數型控制圖制作練習與講解
第三十講:計數型數據SPC
1、計數值數據控制圖的種類及用途
2、計數值數據控制圖的制作與應用
3、計數值數據控制圖的過程能力分析
4、四類計數值數據控制圖
實例:計數型控制圖制作練習與講解
第三十一講:CP K過程能力分析
1、直方圖的作成與過程能力
2、過程變異與過程能力
3、過程能力指數(短期能力、長期能力、非正態分布數據的過程能力)
4、實例:過程能力分析案例講解與練習
第三十二講:企業實際中六西格瑪問題
1、*企業實際中問題
2、*企業實際中應如何做六西格瑪
3、*企業推行六西格瑪的難點與問題
案例:
●某企業六西格瑪推行的成功經驗
●某企業六西格瑪降低不良率案例介紹
●某企業整體推行六西格瑪項目策劃案例介紹
【培訓時間及地點】:
30課時,共5天,地點:江門
【收費標準】:
7800元/人,含培訓費、教材費、培訓證書費及稅費。
【關于證書】:
(1)參加本次課程的學員,可申請ACI美國認證協會頒發的六西格瑪黑帶資格證書,費用為1600元/人。
(2)參加本次課程的學員,可自主報名參加*質量協會每年10月舉行的*統一考試,費用自理。
