課程目錄:六西格瑪綠帶培訓
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課程大綱:

六西格瑪綠帶培訓

 

 

 

精益六西格瑪概述,浪費定義和尋找

什么是六西格瑪?

什么是精益?

什么是精益六西格瑪和為什么推行精益六西格瑪?

浪費定義和尋找

項目定義

項目(問題)選定

建立項目定義表

項目評估

六西格瑪流程圖

當前過程建模

評估當前過程能力成熟度

問題診斷

擬定過程規范

過程驗證

過程規范總結與調整

過程持續改進與集成

精益流程圖

價值流圖VSM

工序流程圖

物理流程圖

定義客戶需求VOC

因果矩陣C&E

繪圖螺旋圖

解釋因果矩陣的運用

怎樣使用因果矩陣

失效模式分析

識別風險的來源

FMEA 方法論

FMEA 步驟

怎樣使用FMEA

Minitab基礎

基本統計學

分布的曲線形狀、中心位置、及數據散布概念

了解正態分布的意義

應用 Minitab 及其他圖形工具來進行資料分析

Data Mining 預覽

基本質量工具

介紹時間序列( Time Series)方法

介紹多變量圖表分析

介紹圖表收集數據方法

討論常用的數據分析工具

測量系統分析

介紹測量系統分析

定義基本的測量術語

略述進行測量系統分析的步驟

通過練習實踐測量方法論

流程能力

“傳統” 的流程能力指標

計數型與計量型流程能力分析

短期及長期流程能力值

管理技能

團隊管理

六西格瑪組織結構和職責建立

項目管理

總結與行動計劃

定義、測量和分析路徑

多變量簡介

多變量分析概述

噪音(Noise)變量的處理

多變量分析計劃

數據收集

數據分析

假設檢驗

假設檢驗的基本概念

將假設檢驗與MAIC 流程改善方法相連結

T檢驗/一元方差檢驗

t-Test 及其在平均值比較中的重要性

平均值/中位數檢驗的基本概念

一元方差分析(One-way ANOVA)基本統計模型

確認一元 ANOVA 的統計假設

學習探索性分析與圖表的技巧

學習如何進行 F-檢驗

研究方差比較的統計性檢驗

相關與回歸

定義并計算相關系數

討論相關性及因果關系

繪制并分析擬合直線圖

介紹回歸分析的基本知識

使用回歸分析技術建立數學預測模型

精益分析工具

創造價值的指南

時間

平衡

精益改進工具

5S和目視管理

EE

TPM

項目生成/選擇矩陣

實驗設計簡介

介紹實驗設計 的概念

介紹一些實驗設計 的關鍵術語

提供處理噪音變量的方法

提供洞察推論導覽和實驗的有效性的方法

介紹實驗設計 計劃的工作路徑

控制計劃

控制計劃定義及策略

控制計劃摘要

控制行為的種類

控制計劃路徑

彈射器競賽

管理技能

溝通計劃

變革管理

演講技巧

綠帶課程總結


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