6Sigma准绿带培训(六西格玛基本方法及工具应用)其它上课时间：

质量部、工程部、设备部、生产部等制造部门经理、主管、工程师；非制造部门经理、主管等；负责改革及革新项目的人员。

课程大纲:

一.SixSigma总体介绍：
1.SixSigma是什么
2.谁在应用SixSigma
3.SixSigma的两大流派及其各自主要特点
4.SixSigma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
5.SixSigma的组织结构
6.SixSigma的战略推广
7.SixSigma与ISO/TQM（TotalQualityManagement-全面质量管理）的区别
二.SixSigma的统计学基础：
1.数据分类：连续型数据和离散型数据
2.缺陷(标准)：单元，机会的定义：DPU和DPO的概念和区别
3.正态分布的由来
4.正态分布的重要统计量“u”（均值）和“ ”（标准方差）
5.正态分布的重要特性及“Z”值的计算
6.Mean(均值)，Median(中位数)和Mode(模)
三.SixSigma各阶段的详细介绍：
1.定义阶段(Define)
1.1质量功能展开(QFD-QualityFunctionDeployment)
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
2.测量阶段(Measure)
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
2.2确定项目的缺陷(标准)，单元，机会
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-ANalysisOfVAriance)
--离散数据：表格法
2.4对Y和可能的X’s收集数据
--流程图(PM-ProcessMap)
--因果图即鱼骨图或称为石川图(C&E-Cause&EffectDiagram)
--标准操作规(SOP-StandardOperationProcedure)
2.5Y的基本图形分析及统计分析：
--柏拉图(ParetoChart)
--直方图(Histogram)
--盒形图(Boxplot)
--验证正态性(NormalityTest)
--歪斜分布(SkewedDistribution)
--尖峰分布(KurtosisDistribution)
--多模式分布(Multi-ModeDistribution)
--非正态分布的处理
--描述性统计(BasicStatistics)
2.6计算Z值：
--Y是离散型数据：ProductReport
--Y是连续型数据：ProcessReport
--Zst、Zlt和Zshift的关系
3.分析阶段(Analyze)
3.1图形分析：离散图或散布图(ScatterPlot/Diagrams)
3.2假设检验分析(HypothesisAnalysis)
--F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test和ChiSquare-test)
3.3方差分析(ANOVA)
3.4回归分析(Regression)
3.5通用线性模型(GLM-GeneralLinearModel)
4.改进阶段（Improve）
4.1样本数量检验(SampleSizeTesting)：连续数据和离散数据
4.2改进真实性检验：T检验和卡方检验(T-test和ChiSquare-test)
5.控制阶段（Control）
5.1SPC及控制图(ControlChart)
--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
三.DMADV的内容简单介绍：
1.D-定义(Define)、M-测量(Measure)、A-分析(Analyze)、D-设计(Design)、V-验证(Verify)

培训师介绍：

马老师

1.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。
2.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。
3.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。
4.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。