中层干部、工程、技术专家、品质管理人员及其他改善团队人员。
1、正确理解DMAIC解决问题的逻辑，学会DMAIC各阶段解决问题的流程；
2、理解并掌握六西格玛各阶段问题分析的分析工具，如：六西格玛项目选择、正态分析、数据收集计划制订、测量系统分析、过程能力分析、假设检定与置信区间、相关回归、DOE、统计过程控制；
3、以Minitab为平台，掌握统计软件的基本用法的基础上，进一步掌握应用Minitab进行测量系统分析、假设检验、实验设计及统计过程分析等；
4、能应用DMAIC方法，结合统计分析工具独立完成六西格玛绿带项目。
一、重点介绍：
本课程重点解决六西格玛如何在企业落地应用的难题，为此课程特做如下设计：
1、 学习一段，落实一段的分阶段上课方式
第一次课程：学习---定义、测量阶段的内容 ；
落实---项目选择、项目计划书编制、数据收集计划制订、测量系统分析、过程能力分析、Minitab基础应用
第二次课程：学习---分析阶段内容
落实---置信区间分析、假设检验、回归分析、方差分析在数据分析中的应用及深化Minitab的应用；
第三次课程：学习---改进、控制内容
落实---实验计划设计、实验数据分析（通过课堂仿真练习落实）
每个阶段的上课时间相隔1个月左右，每次课程结束后布置课后作业，确保学员有足够的时间结合公司实际问题。
2、 以实务操作为重点的授课方式
时间分配：理论讲解50%、实务操作50%
3、 以结合公司实际案例的课后落地方式
鼓励学员以公司的实际问题，在老师的指导下完成如下作业（如是不带公司的具体项目，老师另外布置强化理解应用的作业）：
1、 定义阶段：六西格玛项目选择
2、 测量阶段：数据收集计划制订、测量系统分析计划制订、过程能力分析
3、 分析阶段：数据统计分析
4、 改进阶段：实验计划制订
5、 控制阶段：控制计划制订
二、课程目标
1、 正确理解DMAIC解决问题的逻辑，学会DMAIC各阶段解决问题的流程；
2、 理解并掌握六西格玛各阶段问题分析的分析工具，如：六西格玛项目选择、正态分析、数据收集计划制订、测量系统分析、过程能力分析、假设检定与置信区间、相关回归、DOE、统计过程控制；
3、 以Minitab为平台，掌握统计软件的基本用法的基础上，进一步掌握应用Minitab进行测量系统分析、假设检验、实验设计及统计过程分析等；
4、 能应用DMAIC方法，结合统计分析工具独立完成六西格玛绿带项目。
三、课程特色：
1、课堂教学：理论教学50%、案例分析20%、实务演练20%、学员作业10%；
2、深化理解：分三个次教学，每个阶段布置课后作业，讲解课后作业、关键知识点
3、附加价值：学员可以选择公司需要解决问题，作业六西格玛项目，作为自己的课后
作业完成项目定义（D）、测量数据收集（M）、测量数据分析（A）、实验计划与解
析（I）各阶段作业。
四、参加对象：
中层干部、工程、技术专家、品质管理人员及其他改善团队人员。
五、辅导说明：
1、 本项目学习人数，建议每班30人之内为宜；
2、 30人分为六组，每组五人，组员包括“待改善过程的所有者、过程管理者、技术专家和品质管理者”；
3、 每个小组考虑带一个项目
六、进度安排
项次 | 阶段 | 总时数（天） | 备注 |
一 | 定义、测量 | 3 | 在课堂上选择绿带项目，制订数据收集计划 |
一个月左右的时间，完成布置的作业或公司选择的绿带项目定义、测量阶段的工作 | |||
二 | 分析 | 2 | 在课堂上协助学员分析收集好的数据 |
一个月左右的时间，完成布置的作业或公司选择的绿带项目分析阶段的工作 | |||
三 | 改进、控制 | 3 | 在课堂上协助学员制订实验计划 |
合计时数（天） | 8 |
六、各阶段课程内容展开
1、定义、测量阶段课程内容
日期 | 时段 | 授课内容 | 作业与项目进度 |
第一天 | 上午 | 1、 六西格玛愿景展望 ---什么是六西格玛 ---六西格玛的关注焦点 ---六西格玛项目的底线 ---六西格玛突破性改进 ---DMAIC或DMADV ---六西格玛的组织 2、 六西格玛项目流程介绍 3、 基础统计原理与正态分布 ---数据分布与统计分析 ---正态分布及其原理 ---标准正态与Z值 | 1、 标准正态转换练习 2、 Z值与不良率分析练习 |
下午 | 4、 Minitab应用 ---Minitab基础应用 ---Minitab表格数据处理 ---Minitab基本图形制作分析 5、 定义阶段实务 ---定义阶段的主要工作 ---定义阶段的主要工具 ---绿带项目的选择要点 ---项目CTQ与项目Y ---定义项目的五个要素 ---以标杆或短期能力确定目标 ---如何制订项目计划书 ---绘制高级流程图 6、 定义阶段总结、布置课后作业 | 1、 Minitab表格设计练习 2、 Minitab数据处理练习 3、 Minitab图形制作练习 4、 项目定义练习 5、 高级流程图绘制练习 6、 项目计划书制订练习 | |
第二天
| 上午 | & 前一天天作业讲解 7、 品质机能展开（QFD） ---QFD分析流程 ---一阶段品质屋构建 ---从一阶品质屋找项目CTQ ---二阶品质屋构建 ---从二阶段品质屋找项目Y ---三阶品质屋构建 ---从三阶品质屋找项目的X 8、 细部流程图与因果矩阵图 ---细部流程图的三个版本 ---因果矩阵图的分析方法 9、 精益改进工具 ---精益生产五原则 ---七大浪费分析 ---IE改进四原则 ---作业流程图分析法 | 1、 一阶品质屋练习 2、 二阶品质屋练习 3、 三阶品质屋练习 4、 精益改进练习
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下午 | 10、 设计失效模式及其影响分析 ---结构分析 ---功能分析 ---失效分析 ---风险分析 ---优化措施 11、 过程失效模式及其影响分析 ---结构分析 ---功能分析 ---失效分析 ---风险分析 ---优化措施 13、布置课后作业 | 5、设计失效模式及其影响练习 6、过程失效模式及其影响练习
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第三天
| 上午 | & 前一天作业讲解 12、 测量阶段实务 ---测量阶段的六个步骤 ---确定项目Y ---项目Y的性能指标 13、 数据收集计划制订 ---长期能力与短期能力 ---四区块定位 ---合理的子组 ---制订数据收集计划 14、 计量型测量系统分析 ---测量系统分析的步骤 ---一般计量型测量系统分析 ---GRR与NDC值接收准则 ---Minitab测量系统分析 ---破坏性测量系统分析 15、 计数型测量系统分析 ---计数型测量系统分析的步骤 --- Minitab测量系统分析 | 1、 确定你的项目Y 2、 组间因素与组内因素列表 3、 制订数据收集计划 4、 Minitab测量系统分析 制订测量系统分析计划 |
下午 | 11、连续数据过程能力分析 ---数据的正态性检验 ---数据正态转换 --- Minitab过程能力分析 12、离散数据过程能力分析 ---DPU、TOP、DPO ---缺陷类型过程能力分析 ---YFT、YRT、YNA ---合格率型过程能力分析 --- Minitab过程能力分析 13、测量阶段总结、布置课后作业 | 5、数据正态检验与正态转换练习 6、连续数据过程能力分析 7、DPU、TOP、DPO课堂练习 8、缺陷型项目Y过程能力分析 9、合格率型项目Y过程能力分析 |
2、分析阶段课程内容
日期 | 时段 | 授课内容 | 作业/项目进度 |
第一天
| 上午 | & 上一次课后作业讲解、小测验 1、 分析阶段概述 ---分析的四个步骤 ---数据分析路线图 2、 正态分布与置信区间 3、 T分布及置信区间分析 ---什么是T分布 ---自由度与风险率 ---如何求T值 ---T值置信区间的计算 ---Minitab置信区间分析 4、 假设检验基本原理 ---假设检验的九个步骤 ---检验的二种风险 ---原假设与对立假设 ---单边检验与双边检验 ---P值的含义 | 1、 T分布置信区间计算
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下午 | 5、 单样本T检验 ---箱线图 ---单样本检验的实际意义 ---Minitab单样本T检验 ---检验结果分析与结论 6、2T检验 ---双本检验的实际意义 ---Minitab双样本T检验 ---检验结果分析与结论
| 2、 Minitab单样本T检验练习 3、 Minitab双样本T检验练习 4、 T检验仿真练习
5、 Minitab单方差检验练习 6、 Minitab双方差检验练习 7、 Minitab P检验练习 8、 方差检验仿真练习
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第二天 | 上午 | 7、成对T检验 ---成对检验的实际意义 ---Minitab成对T检验 ---检验结果分析与结论 8、单方差检验 ---单方差检验的实际意义 ---Minitab单方差检验 ---检验结果分析与结论 9、双方差检验 ---双方差检验的实际意义 ---Minitab双方差检验 ---检验结果分析与结论 10、P检验 ---P检验的实际意义 ---Minitab P检验 ---检验结果分析与结论 11、2P检验 ---单方差检验的实际意义 ---Minitab单方差检验 | |
下午 | 12、单比率检验 ---单比率检验的实际意义 ---Minitab单比率检验 13、双比率检验 ---双比率检验的实际意义 ---Minitab双比率检验 14、方差分析 15、回归分析 ---单变量回归分析 ---多变量回归分析 16、分析阶段小结，布置课外作业 | 9、Minitab单比率检验练习 10、Minitab双比率检验练习 11、Minitab方差分析练习 12、Minitab回归分析练习 |
3、改进与控制阶课程内容
日期 | 时段 | 授课内容 | 作业/项目进度 |
第一天 | 上午 | & 分析阶段作业讲解、小测验 1、 改进阶段的二个大步骤 ---设计实验 ---找出关键因子 2、 实验设计概述 ---实验设计的三个阶段 ---实验设计的九个步骤 3、 一般因子实验设计 ---单因子实验设计 ---数据结构分解 ---因子显著性分析 ---最适参数区间的评价准则 ---双因子实验设计 | 1、一般因子实验设计练习 |
下午 | 4、2水平因子实验设计 ---双因子2水平实验设计 ---角点仿行 ---主效应图分析 ---交互作业图分析 ---立方体图分析 ---因子显著性分析 4、 全因子实验设计 ---全因子实验设计 ---实验的重复与反复 ---重复实验数据的处理 ---实验数据平均值分析 ---实验数据标准差分析 ---选择最适的参数组合 ---实验因子的三种类型 | 3、 双因子2水平实验设计练习 4、 主效应图、交互作用图、立方体图分析练习 5、 Minitab全因设计练习
6、 Minitab部分析因练习 7、 Minitab响应优化练习 8、 Minitab残差诊断练习
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第二天 | 上午 | 7、 部分因子实验设计 ---什么是部分析因 ---直交配列表 ---Minitab部分析因实验设计 ---部分析的分辨率 ---Minitab部分析因实验分析 ---合并误差项的方法 ---回归方程优化的原则 ---残差诊断 ---响应优化器的应用 ---最佳响应预测 | |
下午 | 8、 响应面实验设计 ---线性模型与非线性模型 ---2水平以上的实验 ---3水平实验的局限性 ---星点、表面点与中心点 ---Minitab创建响应面设计 ---区组的选择 ---Minitab分析呼应面设计 ---回归方程优化 ---残差诊断分析 ---优化响应器分析 9、 序贯法响应面设计 ---序贯的概念 ---加入中心点的2水平实验设计 ---从残差诊断分析非线性模型 ---加入上下星点实验分析 ---回归方程优化 ---回归方程优化效果分析 ---响应优化分析 | 9、Minitab创建响应面设计练习 10、Minitab响应面分析练习 11、Minitab序贯法创建响应面设计练习 | |
第二天 | 上午 | 1、 控制阶段三步骤 ---建立控制计划 ---项目文档整理 ---机会转化与持续监控 2、统计过程控制 ---过程变异控制原理 ---过程的四种分类 ---过程解析与过程控制 2、 用于解析的Xbar-R控制图 ---数据收集要求 ---控制线的计算方法 --- Minitab 制作Xbar-R图 ---解析用Xbar-R控制图判定 3、 用于控制的Xbar-R控制图 ---控制用Xbar-R制作与应用 ---控制用Xbar-R的判读与措施 5、I-MR控制图 --- I-MR控制图应用场合 --- I-MR控制图的制作方法 | 1、Minitab Xbar-R 控制图制作练习 2、Minitab P 控制图制作练习 3、Minitab Xbar-R 仿真判读练习 4、C图制作练习
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下午 | 6、 用于解析的P控制图 ---数据收集与处理 ---控制线的计算方法 --- Minitab 制作P图 7、 用于控制的P控制图 ---控制用P图的绘制方法 8、 C控制图绘制方法 9、 U控制图绘制方法 | 4、 |
