【培訓對象】三年以上工作經驗，統計基礎良好，大專以上學歷，挑戰自我的未來領導者。

【課程形式】講授 - 啟發式、交互式教學 - 小組討論- 案例分析 --實戰演練- 自我評估測驗

課程背景Course Background

六西格瑪管理從上個世紀90年代初出現到現在已歷經30年的發展。這30年來六西格瑪管理已經被廣泛運用各個行業和企業，被證明是解決復雜問題，優化流程、快速培養人才、促進形成卓越質量文化最有效的管理手段。

本人在長達20年六西格瑪培訓咨詢中，對六西格瑪管理做了開拓性應用，如同精益生產、價值工程、TRIZ、TOC等結合起來使用，根據不同企業不同行業有針對性培訓和輔導。

六西格瑪是系統化管理哲學，也是邏輯非常清晰的科學解決問題思路、工具和方法。針對問題改善依靠六西格瑪改善模型DMAIC（定義、 測量、分析、改善和控制），針對新產品設計開發又有六西格瑪設計模型DFSS ，如DMADOV（定義、 測量、分析、設計、驗證）模型。

六西格瑪培訓一般是從低級到高級系統性分級培訓，可分為黃帶培訓（3-5天）、綠帶培訓（8-12天）、黑帶培訓（18天-22天）和黑帶大師培訓（30-40天）。培訓方法采取行動學習法。

本次綠帶培訓以六西格瑪改善模型DMAIC為線條，促進學員理解六西格瑪管理哲學理念，追求工作績效卓越，清晰掌握六西格瑪DMAIC解決問題思路，掌握每個階段主要常用簡單工具和方法，

培訓收益training income

ü  深刻理解六西格瑪管理哲學的核心理念。如以顧客為中心追求卓越質量理念、基于數據和事實科學決策、預防性管理和無邊界團隊合作理念等；

ü  掌握DMAIC解決問題的基本邏輯和流程，各階段的主要內容；

ü  掌握問題定義方法，準確全面描述問題，定義問題范圍、基線和目標；

ü  掌握六西格瑪項目管理一般方法，如選項、篩選、計劃和項目管理；

ü  掌握流程分析方法SIPOC圖和展開

ü  掌握數據收集和管理方法

ü  掌握MSA方法能應用MINITAB分析和判斷

ü  掌握過程能力（CPK和PPK）含義和計算，能應用MINITAB計算

ü  掌握基于流程分析可能原因IPO方法，結合PFMEA（過程失效模式分析）一起應用

ü  掌握原因探索性分析工具如多變量分析、集中圖法、交換法等

ü  能夠應用MINITAB軟件進行基本描述性統計分析、圖形分析

ü  理解中心極限定理，正態分布、二項分布概念，能用MINITBA軟件做計算和分析

ü  了解點估計和區間估計的概念，能用MINITBA做單樣本和雙樣本均值估計

ü  了解假設檢驗的基本概念，根據不同需求選用不同假設檢驗工具，能用MINITBA做相應假設檢驗和對結果做判斷

ü  掌握因子DOE實驗思路，會應用MINITBA設計因子DOE實驗設計表、分析DOE、篩選因子、優化參數和驗證

ü  了解防錯設計方法

ü  了解控制階段常用的工具，包括防錯、標準化作業等

ü  掌握過程控制方法，掌握常見SPC工具如XBA-R圖等

課程特點Course Features

六西格瑪是行動學習法，課程采用咨詢式落地培訓方式。強烈建議學習者：

1、選擇3-5個要解決的問題

2、收集改問題目前有關的數據

3、畫出該問題有關的工藝流程

4、學員帶著問題來，帶著答案去

5、每人帶好電腦裝好MINITAB軟件

每部分內容都按模擬咨詢式方式進行:授課流程是方法或原理講解--案例分析-自身問題演練或數據分析--答疑或糾錯

課程大綱curriculum introduction

第一部分：六西格瑪管理概述

1. 追求卓越的六西格瑪文化和管理哲學

1.1 六西格瑪質量是最完美的質量水準

1.2 六西格瑪管理是一種商業戰略和管理哲學

1.3 六西格瑪管理是一種回報豐厚的投資

1.4 六西格瑪管理涉及的三個領域

1.5 六西格瑪管理關注的六個主題

2.六西格瑪的統計學原理---減肥、糾偏和降噪

2.1 六西格瑪管理之減肥---降低過程波動

2.2 六西格瑪管理之糾偏---始終對準目標

2.3 六西格瑪管理之降噪---強抗干擾能力　　

第二部分：六西格瑪界定階段

1.顧客之聲VOC、關鍵需求CRT

1.1識別顧客需求VOC

1.2轉換顧客需求QFD

1.3標桿分析

1.4CRT改進機會

1.5討論---你的顧客最不滿意是什么

2.問題Y識別和定義

2.1自上而下和自下而上的選擇項目方法

2.2項目的可行性和重要性分析

2.3把問題轉化為貨幣語言——劣質成本

2.4肢解“大象”——大問題分解

3.六西格瑪項目策劃

3.1問題y精確量化陳述

3.2問題Y的基線和資格線

3.3項目目標制定——SMART原則

3.4項目團隊組建和團隊管理

3.5項目相關方分析和阻力場分析

3.6項目風險與財務收益評估

3.7項目計劃書制作與練習（課后）  

第三部分：六西格瑪測量階段

1.項目流程分析

1.1流程范圍SIPOC圖分析

1.2流程圖展開分析

1.3流程IPO分析

1.4流程可控因素和噪聲因素區別

1.5練習：你的項目流程圖SIPOC和分解

2.正態分布和基本統計

2.1基本統計知識

2.2正態分布和特點

2.3中心極限定理和統計推斷

2.4描述性統計和MINITAB分析

3.MINITAB應用基礎

4.測量系統分析MSA

4.1掌握測量系統的構成

4.2 MSA分析的基本概念

4.3 測量系統的重復性與再現性判斷和MINITAB應用

4.4 屬性值數據一致性分析和MINITAB應用

5.數據收集計劃

6.過程能力分析CPK和PPK

6.1 過程能力分析前提--穩定性分析

6.2 CPK和PPK計算

6.3 MINITAB計算六西格瑪百萬分之3.4

練習：

結合小組項目討論：

1.     IPO分析

2.     利用歷史數據做描述性統計分析和能力計算

3.     MINITAB做MSA分析

4.     總結DM階段思路、任務、工具與方法

第四部分：六西格瑪分析階段

1.原因X探索性分析

1.1基于團隊經驗識別可能的原因

“5Why”和“4W1H”分析法\石川圖和頭腦風爆法分析

1.2基于流程分析一切可能原因

     IPO和PFEMA結合

1.3多變量分析——多原因問題定量探索

1.4集中圖分析——精確定位重復發生的問題

1.5部件搜索——好壞對比分析

1.6案例分析

2.原因X過濾

2.1 因果矩陣法

2.2、二八原則過濾----柏拉圖

2.3、第二步過濾——FMEA綜合分析

2.4、關鍵的少數和有用的多數

2.5、排除經驗誤導，以數據說話。

2.6、案例分析

3.原因X驗證

3.1 X數據收集計劃

3.2 數據分層

3.3 數據收集注意事項

4.圖型分析方法

4.1 散布圖---直觀判定因果關系

4.2 箱圖—-位置和波動比較

4.3 直方圖---位置、波動和形態分析

4.4 多變量圖---多因素直觀判定

4.5 趨勢圖---探求時間變化規律

4.6 主效應圖和交互作用圖

4.6.1 主效應圖—-分析各因子對Y的影響

4.6.2交互作用圖---分析各因子對Y的交互影響

4,7 圖形分析法的MINITAB操作

5.統計精確檢驗方法

5.1 計量值檢驗方法

5.1.1 一個因子檢驗方法（Z值檢驗法）

5.1.2 二個因子檢驗方法(t值檢驗法)

5.2 計數值檢驗方法

5.2.1 一個因子檢驗方法（1P值檢驗法）

5.2.2 二個因子檢驗方法(2P值檢驗法)

5.3統計精確檢驗方法的MINITAB操作  

分析階段總結和練習

1.     分析階段案例分享

2.     分析階段思路、任務、工具和方法總結

3.     結合MINITAB軟件練習各個圖形分析工具和假設檢驗工具

第五部分：六西格瑪改善階段

1.回歸和相關性分析

1.1 散布圖

1.2 一元一次回歸

2.DOE試驗設計

2.1何謂實驗設計（DOE)

2.1.1何謂實驗設計（DOE)

2.1.2實驗設計（DOE)目的和作用

2.1.3實驗設計（DOE)類別、作用和適用場合

2.2確定項目問題Y響應(Response)

2.2.1確定項目問題

2.2.2量化并評估項目Y

2.2.3從Y的現象入手

2.2.4量化方法——克利特度量尺度

2.2.5小概率事件如何定義Y？

2.2.6案例分享：某公司很少的DOE成本完成破壞性試驗。     

實戰演練：如何選擇和測量你的項目Y？

2.3因子X和其水平處理技巧

2.3.1合理選擇水平范圍

2.3.2多水平轉化問題

2.3.3噪聲因子處理

2.3.4因子分組

實戰演練：如何選擇和測量你的項目因子X？

2.4、試驗設計基本原則

2.4.1 重復試驗

2.4.2 隨機化試驗

2.4.3、分組試驗

2.5、正交試驗設計表 

2.5.1正交試驗表

2.5.2正交試驗表的結構

2.5.3正交試驗表的特點

2.5.4正交試驗表的性質

2.6。DOE試驗策劃

2.6.1DOE選擇 --如何基于試驗目的、精度和成本選擇

2.6.2試驗設計的一般步驟

2.6.3實驗設計表

2.6.4實驗設計結果分析和結論

3.全因子實驗DOE特點和優缺點

4.部分因子DOE優缺點

5.因子重要性判斷圖標和工具

5.1主效因圖

5.2 交互作用圖

5.3 效應柏拉圖

5.4 效應正態圖

5.5 F檢驗P值篩選

6.回歸模型好壞判定

6.1 相關系數平方和R-SQ

6.2 殘差和殘差圖

6.3 異常數據判定

7.因子參數優化器

7.1 等值線優化

7.2 曲面優化

7.3 優化器

8.MINITAB因子設計應用和操作

8.1創建因子實驗設計

8.2自定義因子實驗設計

8.3選擇最優化設計

8.4分析因子實驗設計

8.5分析變異性

8.6因子圖

8.7等值線和等值圖

8.8優化器

9.防錯法消除人為的失誤

10.TRIZ（創造性解決問題）消除物理矛盾

11.改進階段任務、思路和工具

第六部分：六西格瑪控制階段。

1.     統計控制過程（SPC）

1.1SPC一般概念和控制過程

XBA-R控制圖分析

MINITAB控制圖應用

2.防錯法控制

3.作業和流程標準化。

4.最終項目評審與報告。

5.控制階段任務、思路和工具

總結和練習：

1.     六西格瑪案例分享和總體思路總結

2.     DOE案例分享和MINITAB練習

3.     SPC案例分享和MINITAB練習

 

講師資歷lecturer synopsis

何小勇博士---上海世立特聘講師 

精益六西格瑪黑帶大師   質量管理專家       項目管理碩士     管理學博士

北大經濟管理學院       北大縱橫商學院     四川大學EDP     華中科大工商管理學院

清華大學總裁研修班等單位特邀實戰派講師         

北大生產力研究中心高級研究員  

中國咨詢聯盟發起人之一

一、何博士一方面長期從品質、工程和生產管理一線練就一身功夫，另一方面又對TRIZ創新研發、精益生產和六西格瑪進行系統地研究。能同時為企業提供TRIZ創新研發、精益生產、六西格瑪、精益六西格瑪、六西格瑪設計培訓和咨詢解決方案。有世界500強企業三洋、飛利浦等企業超過10年品質和工程中高管理副總職位管理經驗、5年研發和生產高層管理經驗，3年公司全面管理經驗。最近十八年潛心研究質量管理和精益六西格瑪。何小勇老師從2003年至今，專職于質量管理和精益六西格瑪咨詢。18年來為超過40家企業提供咨詢，其中包括中國科學院生物物理研究所、中國科學院微電子研究所、中國物理研究院、上海通用電氣、小松中國公司、廣州五羊本田、美的集團、中國南車集團、三洋光電、飛利浦、海爾集團、中國航天科技集團、武漢中煙集團、香港信利半導體集團、中國建材集團、招商銀行、三一重工、深圳移動、臺達電子、河北電力、新疆電力、武漢長飛光纖光纜、蘭州黃河集團、山東玲瓏輪胎公司、伊利牛奶、山東雷沃重工等知名企業。輔導精益六西格瑪項目超過1000多個，培訓黑帶1000多名，綠帶3000人。輔導的項目為企業創造經濟收益超過30億元人民幣。具體請參見第二部分：精益六西格瑪咨詢部分企業案例。何教練歷經精益六西格瑪黑帶/綠帶、精益生產、現場管理、試驗設計（DOE）、價值工程、創造性解決問題方法（TRIZ）、全面設備管理（TPM）、防錯法、工業工程（IE）、失效模式分析（FMEA）、APQP、質量功能展開（QFD)、統計過程控制（SPC）、全面質量管理（TQM）、質量成本、TS16949、MINITATB應用等等專場培訓超過數百場次，學員數萬人。