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朱跃进: 《MINITAB操作应用实战训练》

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 六西格玛

课程编号 : 17304

面议联系老师

适用对象

各企业从事质量、生产和工程工作的中高层技术及管理人员,有一定统计基础。

课程介绍

【课程说明】

  1. 本课程要求参加培训学员自带电脑,并预装MINITAB软件中文版。
  2. 课程大纲的模块企业可以根据自己的情况酌情选用。
  3. 参加培训企业最好明确希望解决那些问题,并在课前收集好相关数据:质量检验结果,SPC,MSA,DOE等数据,课程进行中老师将以企业的实际数据为例展开教学。

 【培训对象】

各企业从事质量、生产和工程工作的中高层技术及管理人员,有一定统计基础。

【课程背景】

 MINITAB作为6sigma最佳工具软件,让复杂的统计技术在您的企业中变成广泛应用的工具。本课程内容设计兼顾对学员相关统计技术的巩固,同时结合六西格项目应用时的相关工具来讲授。学员不但会操作MINITAB,更重要的是学习在六西格玛项目实施过程中如何选择合适工具与方法。

 通过该培训课程,学员们将能够:

a)掌握Minitab基本统技技术和假设检验的操作方法。

b)进一步理解和掌握测量系统分析、方差分析、回归分析、试验设计、统计过程控制和QC 

 常见工具之应用。

c)能结合六西格项目和质量管理需要选择适用的统计工具。

d)掌握相关工具的minitab操作、数据和图形结果的分析与判定。

【课程大纲】

第一部份、MINITAB操作系统概述

1、MINITAB的源起、作用、视窗和基本操作。

2、MINITAB项目文件夹新建、打开、保存和说明。

3、MINITAB数据处理。

4、MINITAB操作系统实例说明。

第二部份、 常见QC图表工具应用和MINITAB操作

1、鱼骨图、柏拉图应用和MINITAB操作。

2、直方图、正态分布与能力分析应用和MINITAB操作。

3、箱线图、单值图、区间图、点图的应用和MINITAB操作

4、散布图、矩阵图、边际图的应用和MINITAB操作。

5、综合性描绘性统计图表应用和MINITAB操作

第三部份、 测量系统分析和MINITAB操作

1、测量系统误差来源和测量系统误差分析

2、连续数据重复性和再现性R&R 研究与MINITAB操作

2.1可重复测量的测量系统R&R 研究(交叉Crossed)。

2.2不可重复测量(破坏性测试)的测量系统R&R (嵌套Nested)。

3、计数型属性量具研究和MINITAB操作

4、六西格玛项目案例中测量系统分析和MINITAB实际操练

4.1 计量值测量系统分析案例

4.2 计数型测量系统一致性研究。

第四部份、 过程能力分析和MINITAB操作

1、计量值过程能力指数CP、CPK、PP、PPK和短期、长期西格玛能力转换计算与应用

2、正态分布数据能力分析和MINITAB操作。

3、非正态数据转换能力分析和MINITAB操作。

4、二项能力分析和MINITAB操作。

5、泊松分布能力分析和MINITAB操作。

6、从过程能力看过程的技术水平和管理水平.

第五部份、 假设检验应用和MINITAB操作

1、连续数据均值假设检验选择线路图

2、离散数据假设检验择线路图

3、单样本Z检验应用和MINITAB操作。

4、单样本T检验应用和MINITAB操作。

5、双样本T检验应用和MINITAB操作。

6、成对T检验应用和MINITAB操作。

7、1P检验应用和MINITAB操作。

8、2P检验应用和MINITAB操作。

7、单方差分析和MINITAB操作

8、二个方差分析和MINITAB操作

9、单个泊松检验和MINITAB操作

10、双泊松检验和MINITAB操作

第六部份、方差分析应用和MINITAB操作

1、方差分析因子、水平、响应、组内、组外、残差等概念复习。

2、单因子方差分析应用和MINITAB操作

3、多因子方差分析应用和MINITAB操作

4、非平衡方差分析应用和MINITAB操作

5、主效应图分析应用和MINITAB操作

6、交互作用图分析应用和MINITAB操作

7、方差分析案例应用和MINITAB操作练习

第七部份、回归分析分析应用和MINITAB操作

1、 相关性和回归分析复习。

2、 如何从R-SQ和残差图判定拟合模型好与坏。

3、一元回归分析应用和MINITAB操作。

4、多元回归、逐步回归应用和MINITAB操作。

5、拟合线图应用和MINITAB操作。

6、回归分析常见错误应用和消除

7、回归分析案例分析     

第八部份、 DOE试验设计应用和MINITAB操作

1、DOE基本原则和要求

2、因子实验设计应用和MINITAB操作

2.1 因子DOE(试验设计)概述

2.1.1 全因子DOE(试验设计)应用

2.1.2 分部因子DOE(试验设计)应用

2.1.3 筛选DOE(试验设计)应用

2.2 MINITAB因子试验(DOE)操作

2.2.1 如何创建因子试验设计

2.2.2 如何自定义因子试验设计

2.2.3 如何选择最优化设计

2.2.4 如何分析因子试验设计

2.2.5 如何分析变异性

2.2.6 如何看因子图

2.2.7 如何看等值线和等值图

2.2.8 如何应用优化器进行优化设计

2.3、 析因试验案例分析和现场练习

3、响应曲面(RSM)应用和MINITAB操作

3.1、 响应表面DOE(试验设计)介绍

3.1.1 中心复合设计

3.1.2 Box-Behnken设计

3.2 MINITAB响应曲面(RSM)试验(DOE)操作

3.2.1 如何创建响应曲面(RSM)试验设计

3.2.2 如何自定响应曲面(RSM)试验设计

3.2.3 如何选择最优化设计

3.2.4 如何分析响应曲面(RSM)试验设计

3.2.5 如何应用优化器进行优化设计

3.3、响应曲面(RSM)试验案例分析和现场练习

4、田口试验设计

4.1 田口试验介绍

4.1.1 静态田口试验

4.1.2 动态田口试验

4.2 田口试验(DOE)之设计和分析

4.3 MINITAB田口试验(Tag u chi Methods)操作

4.2.1 如何创建田口试验(Tag u chi Methods)

4.2.2 如何分析田口试验(Tag u chi Methods)

4.2.3 如何优化和预测

4.3、田口试验(Tag u chi Methods)案例分析和现场练习

第九部份、 SPC(统计过程)MINITAB应用

1、连续数控制图选用线路图

1.1 均值--极差控制图(Xbar-R Chart)

1.2 均值--标准偏差控制图(Xbar-S Chart)

1.3 单值--移动极差/标准偏差控制图(I-MR-R/S Chart)

2、离散型数据控制图选用线路图

2.1 不良品比率控制图(P Chart)

2.2 不良品数控制图(NP Chart)

2.3 计点型控制图(C Chart)

2.4 单位缺陷点控制图(U Chart)

3、其它高级控制图

3.1 多品种水批量控制图

3.2 时间加权控制图

4、MINITAB应用

4.1 数据收集和录入

4.2 异常判异说明

4.3 改善前后控制图对比分析

4.4 控制图案例分析和MINITAB操作练习。

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【课程目标】1、 了解六西格玛的基本概念2、 掌握六西格玛解决问题的思路与步骤3、 掌握品管七大手法的分析技巧4、 可将品管七大手法应用于实际问题的改善【受训对象】       企业总经理、研发及工程部经理、质量部经理、生产部经理、IT经理、中阶管理层、产品/过程/质量工程师、核心员工、6Sigma 初步应用人员及其他对六西格玛有兴趣人士      【课程大纲    】一、什么是六西格玛    1、 产品特性与缺陷    2、 产品品质    3、 内外部顾客识别    4、 品质改进对劣质品质成本的影响    5、 朱兰(Juran)三步曲与PDCA    6、六西格玛突破性改进流程二、六西格玛改进之步骤一:定义    1、 如何识别改进项目?      ---维持与改进      ---突破性改进项目    2、 何建立改进项目      ---使命陈述      ---团队任务书      ---选择团队三、六西格玛改进之步骤二:测量    1、突破性改进团队的五个活动    2、如何分析现行工作症状?    3、定义团队的作业内容    4、定义边界    5、如何制作流程图    6、柏拉图及其应用       ---柏拉图分析       ---柏拉图原则与品质品质问题       ---如何解释柏拉图       ---潜在问题与问题的解释       ---何时使用柏拉图进行分析    7、 功能展开矩阵图(FDM)    8、 失效模式及其后果分析(FMEA)      ---失效模式及其后果分析      ---确认与修改使命书四、六西格玛改进之步骤三:分析    1、 脑力激荡      ---脑力激荡的操作作方法      ---脑力激荡的四原则    2、 因果图      ---因果图的制作要点      ---因果图的基本特征      ---因果图的主要优点      ---如何解释因果图      ---检验你的推测    3、 查检表      ---收集数据的计划      ---查检表的应用    4、 直方图      ---直方图作法简介      ---直方图的应用      ---层别法与直方图的结合应用    5、 散布图      ---散布图的制作简介      ---散布图告诉我们什么了?五、六西格玛改进之步骤四:改进    1、 改进的步骤    2、 改进选择矩阵图    3、 评估供选择的方案    4、 设计改进方案    5、 设计改进的文化    6、 证实改进的有效性    7、 实施方案六、六西格玛改进之步骤五:控制    1、 巩固改进成果三要项    2、 设计控制方案    3、 建立控制标准    4、 以管制图管制标准    5、 反复验证改进措施    6、 推广与反思        
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【课程大纲】一.六西格玛的概念、战略及实施1.质量管理发展史(如戴明、朱兰、休哈特、石川馨、田口等)2六西格玛的理念、目标和定义3.六西格玛角色和责任4.六西格玛与企业经营绩效的关系5.风险分析与SWOT分析二.六西格玛方法和工具——Define定义阶段Define阶段步骤1——项目选定——商业机会分析——顾客定义——VOC-CTQ导出——项目选择     - 选择介绍      - 选择顺序介绍      - 项目选择领域 Define阶段步骤2——项目定义——商业案情——问题描述——项目范围——顾客及CTQ——Y及缺陷定义——现状及目标——战略联系——预期效果——团队组织——项目日程Define阶段步骤3——项目承认——建立团队章程,项目审批登记注册Define阶段步骤4——基本统计——Data的种类——统计的基础——流程的散布——Graphical Presentation——正态分布——统计量的陈述方法——Data Mining三.六西格玛方法和工具——Measure测量阶段Measure阶段工具1——Y值确认——Y’s的导出——CTQ与Y的关系 ——代表指标Y的决定——Y的测量方法Measure阶段工具2——测量系统分析(MSA)——MSA 概要 ——测量系统评价 ——计量型数据 Gage R&R——记数型数据 Gage R&R——MSA 练习 Measure阶段工具3——工程能力研究(CPK PPK)——流程能力介绍 ——计数型流程能力 ——计量型流程能力 ——流程能力指数 ——短期/长期流程能力分析 ——流程能力练习 Measure阶段工具4——统计过程控制(SPC)——SPC的概要——SPC的必要性——Data 收集及分析方法——Data的GRAPH化——Data种类别管理图制作——SPC 使用例子——管理图使用方法——Sub grouping——计数型管理图——6σ 的因果关系Measure阶段工具5——流程图——流程的理解——SIPOCMeasure阶段工具6——因果矩阵——把要因及结果矩阵( C&E 矩阵 )与流程图联系起来——评价建立C&E 矩阵的步骤 ——把C&E 矩阵和流程改进计划中的深层步骤联系起来 ——作C&E 矩阵的练习 Measure阶段工具7——失效模式分析——FMEA 定义 ——FMEA 样式 ——FMEA 制作顺序 ——FMEA 和其他工具的联系 ——FMEA 制作练习 四.六西格玛方法和工具——Analyze分析阶段Analyze阶段工具1——数据收集——资料收集理由 ——资料收集程序    - Y 及 X资料 O.D   - 选择分析方法   - 完成资料收集计划   - 确认必要资源——资料收集样式样本 Analyze阶段工具2——变量分析——多变量分析的概念——变异的来源——多变量图——多变量图的信息分析——常见的变异来源分类方法——多变量图与控制图的比较——多变量图-MINITAB练习Analyze阶段工具3——中心极限定理——定义 ——中心极限定理的应用      1. 正态分布的例子     2. Chi-Square分布的例子——标准误差与样本大小的关系 Analyze阶段工具4——假设检验——假设检验概要 ——假设检验的核心用语 ——假设检验的定义 ——假设检验的阶段 ——假设检验的应用 Analyze阶段工具5——置信区间——置信区间介绍 ——总体均值的置信区间 ——总体标准差的置信区间 ——Cp的置信区间——置信区间例题Analyze阶段工具6——均值检验——统计性检验的 Roadmap —— t-Test 说明 ——1 sample t-Test ——双样本T检验Analyze阶段工具7——方差分析——ANOVA(方差分析)的概念——One way ANOVA的概念——ANOVA的原理——应用MINITAB ——实习 – 弹射器—— 再多想一想——简要及 附录Analyze阶段工具8——卡方检验——无关性Χ2 -检验的基本概念——无关性Χ2 -检验和 MAIC 路径的联系Analyze阶段工具9——相关回归——定义并计算相关系数 ——讨论相关性及因果关系   ——绘制并分析拟合直线图 ——介绍回归分析的基本知识 ——使用回归分析技术建立数学预测模型 Analyze阶段工具10——关键少数选定——Vital Few X‘s的选择——Vital Few X‘s清单的制作——经济性分析——Vital Few X’s的优先排序五.六西格玛方法和工具——Improve改进阶段Improve阶段工具1——改善阶段概述Improve阶段工具2——DOE计划——试验设计概论(DOE)——策划和安排试验——设计原则(定义和应用检出力和样本量、平衡、重复、顺序、有效性、随机化和区组、交互作用)——单因素试验的设计和分析——多因素全析因试验的设计和分析——两水平部分析因试验的设计和分析——田口稳健性概念——混料试验——响应面法——调优运算Improve阶段工具3——改善结果验证——制定验证计划——确认改进再现性——输入变量的公差设置六.六西格玛方法和工具——Control控制阶段Control阶段工具1——控制概述——制定控制计划——实施控制计划——文件化共享Control阶段工具2——控制计划——定义Process.——定义Process控制计划.——确认在履行控制计划上重要的要素.——导入控制计划书.——列举为Monitoring Process的控制计划所需考虑的重要事项.——提供能够进行管理Process的重要性.Control阶段工具3——标准化——标准及标准化的概念——标准化的必要性——企业的标准化——如何建立和实施标准化——标准的维持管理Control阶段工具4——文件化和共享——年度效果预算——成果移交——经验共享Control阶段工具5—— 防差错——错误与缺陷之间的差异。——缺陷是如何产生的。——如何从源头上进行检验,及其在预防缺陷中的作用。 ——主要的防错装置。 ——防错技术是一种主动的工具。 ——防错技术是如何适应6 Sigma 方法的。Control阶段工具6——预控图——预控制图的基本原理——预控制图的使用步骤——应用预控制图对操作者的要求——预控制图对过程控制的弹性管理——预控制图的优点——预控制图在计数值过程控制中的应用七:某著名集团公司实施六西格玛案例分享1.导入阶段策划与实施2.推广阶段策划与实施3.成熟阶段策划与实施八:六西格玛项目案例分享案例1(质量提升项目案例)案例2(效率提升项目案例)案例3(成本降低项目案例)案例4(库存周转率提升项目案例)九、回顾与总结1.六西格玛实施战略与实施战术2.从六西格玛黑带到企业领导3.总结与回顾4.讨论和解答

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