课程时间:(18小时/3天)
课程内容:
阶段 | 课程大纲 | 课程要点 | 课堂演练 |
定义阶段 | - 定义阶段实务技能
- 定义阶段的流程
- 定义问题的要点
- 定义问题的工具
| 如何定义六西格玛项目? | 定义实际的六西格玛问题 |
- 基础统计知识介绍
- 什么是统计分析?
- 正态分布的特性
- 分析你的西格玛
| 如何分析你的过程是多少个西格玛? | Z值转换分析 |
测量阶段 | - 测量阶段实务技能
- 测量阶段的五个步骤
- 测量阶段主要的工具
| 测量阶段要点 | |
- 测量系统分析要点
- 测量系统的定义
- 类型1测量系统分析
- 应用场合
- 数据收集要求
- 数据分析方法
- 分析结果断定
- 测量系统分析(交叉)
- 适应范围
- 数据收集要求
- GRR分析流程
- 方差法与控制图法
- 分析结果判定准则
- 测量系统改进指导
- 测量系统分析(嵌套)
- 适应范围
- 数据收集要求
- GRR分析流程
- 分析结果判定准则
- 测量系统改进指导
- 计数型测量系统分析
- 数据收集要求
- 测量分析程序
- 分析结果判断准则
- 改进的方法
| 保证用于收集数据的测量系统的精准度 | 测量系统分析练习 制订测量系统分析计划 |
分析阶段 | - 分析阶段流程与工具
- 分析阶段的流程
- 分析阶段的工具
| 分析阶段的要点 | |
- 单方差分析(ANOV)
- 什么是方差分析
- 为什么用方差分析
- 单方差分析三个假设
- 单方差分析实例
- 平衡方差分析
- 什么是平衡方差分析
- 平衡方差分析的假设
- 制图分析多因子均值
- 平衡方差分析实例
- 方差分析的局限性
- 一般线性模型
- 适应场合
- 一般线性模型实例分析
| 对测量阶段的数据进行分析; 分析多个水平样本的均值的显著性 | 单方差分析练习 平衡方差分析练习 一般线性模型分析练习 |
改进阶段 | - 改进阶段实务技能
- 什么是实验设计?
- 实验设计的步骤
- 一般因子实验设计
- 适应场合
- 单因子一般设计
---数据结构模型 ---因子显著性分析 ---最适参数区间分析 ---单因子一般设计案例 - 双因子一般设计
---因子显著性分析 ---双因子一般设计案例 - 双因子2水平实验设计
- 应用场合
- 双因子2水平设计案例
- 主效应图分析
- 交互作用图分析
- 统计显著性分析
- 回归方程
- 全因子2水平实验设计
- 全因子2水平设计案例
- 重复与反复的实验数据
- 重复数据的处理
- 实验数据均值分析
- 优化回归方程的原则
- 实验数据标准差分析
| 用最有可能的原因进行实验,找出问题的真因 | 实验设计分析实际操作练习 |
控制阶段 | - 控制阶段实务技能
- 控制阶段主要工作
- 过程变异及其原因
- 过程的四种类型
- Xbar-R控制图
- Xbar-R控制图应用场合
- 控制图实施的二个阶段
- 数据收集及其要点
- 控制线的计算方法
- 解析控制图的绘制
- 解析控制图的判异准则
- CPK计算及接收原则
- 控制用控制图的绘制
- 控制阶段点变动的分析
- 组内与组间变异
- 过度调整
- P控制图
- P图的应用场合
- P图数据收集要点
- P图控制线的计算
- 如何判断P图的符合性
- 控制用P图的画法
| 对找到的最有可能的原因进行过程控制 1类过程的接收准则 控制图两个阶段的应用 | 控制图分析判定练习 |
说明:
- 时间安排:第一天:一~八单元;
第二天:九~十二单元;
第三天:十三~十五单元。
每天各单元的时间分配,会根据不同企业学员的接受程度进行动态调整。
- 教学过程中将应用MINITAB软件,上课前准备好电脑及软件等。