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6SIGMA綠帶培訓

6SIGMA綠帶培訓

課程編號:49633

課程價格:¥0/天

課程時長:2 天

課程人氣:397

行業類別:行業通用     

專業類別:采購物流 

授課講師:王軍科

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】
1、系統全面的了解6sigmaDMAIC方法論 2、理解并能靈活運用相關流程分析工具:doe、spc、MSA、FMEA、QFD 3、能在6sigma改進項目中識別及應用正確的工具完成改善項目 4、熟悉6sigma項目各階段所用工用在MINITAB中的靈活運用

第一天
第一部分6 Sigma管理技術的導入與應用
1、解釋dMAIC的改善戰略:
即定義-define,測量-Measure,分析-Analyze,改善-Improve和控制-Control
2、解釋綠帶的定義和工作范圍
3、定義關鍵過程輸入變量(KPIV)和關鍵過程輸出變量(KPOV)
4、講解過程輸出如何受輸入的影響
5、解釋測量的價值
第二部分質量成本系統對企業的重要性
1、為什么要檢測質量成本(COQ) ?
2、田口質量損失函數和球門心理
3、預防和報廢成本
4、質量成本(COQ)的要素
5、利用QCPI指數對供應商進行分級
第三部分改善/基礎統計學的基本原理
1、確定變異和如何利用變異
2、解釋數據的基本類型,從而選擇正確的統計分析工具
3、用圖表描述數據:質量七工具
4、對數據中心進行測量:平均值,中間值和眾數
5、對數據的分布進行測量: 全數, 標準差和變異
6、正態分布和正態概率
第四部分.因果關系分析
1、定義原因和結果之間的關系
2、魚骨圖
3、因果關系矩陣
第二天
第一部分潛在失效模式及效果分析(FMEA)
1、潛在失效模式及效果分析(FMEA)的定義
2、什么是潛在失效模式?
3、FMEA的使用或應用領域
4、FMEA的要素
5、優先風險數值(RPN)與措施優先次序
6、按部就班建立FMEA
第二部分測量系統分析
1、了解測量是一個過程
2、測量術語
3、確認并量化測量變異的來源
4、變量型量具重復性和再現性(Variable Gauge R&R)
5、計數型量具重復性和再現性(Attribute Gague R&R)
6、比較測量系統變異和過程變異:
7、精確度與公差比例(P/T Ratio)
8、精確度與總變異比例 (P/T Ratio)
第三部分能力分析
1、能力分析的類型
2、定量輸出
3、定性輸出
4、定義并計算Z-數值(Z-Score)
5、能力分析的需求
6、方法
第四部分多變量分析
1、描述變異的不同來源
2、建立并理解多變量圖表
第三天
第一部分假設檢驗理論
1、講解并定義建設檢驗及其價值
2、了解并正確使用零假設和備擇假設
3、假設檢驗的誤差
4、測試的顯著性級別, Alpha
5、P-Value
第二部分參數統計分析工具
1、假設檢驗路線圖
2、正態檢驗
3、變異同質檢驗
4、單樣板和雙樣板參數測試(t, Z .. 等等)
5、單方向變量(ANOVA)多層次(雙或多樣板)測試
第三部分非參數統計檢驗
1、了解什么是非變量統計?
2、Box-Cox 轉換
3、單樣板和雙樣板參數測試,例如Sign / Wilcoxon 和 Mann-Whitney 測試
4、Kruskal-Wallis多樣板(雙樣板或多樣板)測試
第四天
第一部分回歸和相關性分析
1、回歸,相關性和散布圖
2、簡單線性回歸
3、假定
4、相關性系數
5、常見錯誤
6、回歸診斷
7、置信范圍
8、重要的觀察
9、多項式回歸
10、統計顯著性
11、經調整的決定系數
12、預測的標準誤差
第二部分實驗法介紹 : 單因子測試與實驗法
1、假設檢驗步驟簡述
2、實驗步驟
3、同單因子測試的相同點雙參數檢驗
4、同單因子測試的區別
5、實驗法的障礙
第三部分全因子(2K)實驗法
1、描述一個全因子實驗
2、定義因素和水平
3、了解主要的影響和相互作用
4、建立和分析一個 2 x 2全因子實驗 (Minitab軟件演示)
5、建立和分析一個具有中央點的 23全因子實驗 (Minitab軟件演示)
6、了解中央點的價值
7、用圖表表示產出結果,例如: cube plot
8、簡化模型( Reduced Models)
第五天
第一部分SPC 理論
1、控制系統的層次
2、控制圖表的時間因素
3、SPC與變異
4、規格與變異
5、定義"失控"現象
第二部分計量型數據SPC
1、了解 Xbar-R, Xbar-S和X MR控制圖表
2、特殊原因檢驗
3、控制圖的趨勢規則
4、從X MR控制圖評估制程能力
第三部分案例研討
 

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