六西格瑪綠帶重點技能培訓課程
講師：熊鼎偉 瀏覽(lan)次數：2555
課(ke)程描述INTRODUCTION
六西格瑪綠帶重點技能
培訓講師：
課程價格：
培訓天數：日程安排(pai)SCHEDULE
課程大綱Syllabus
六西格瑪綠帶重點技能
課程大綱
第一章 定義階段
一、 定義階段實務技能
1、 定義階段的流程
2、 定義問題的要點
3、 定義問題的工具
如何定義六西格瑪項目？
定義實際的六西格瑪問題
二、 基礎統計知識介紹
1、 什么是統計分析？
2、 正態分布的特性
3、 分析你的西格瑪
如何分析你的過程是多少個西格瑪？
Z值轉換分析
第二章 測量階段
三、 測量階段實務技能
1、 測量階段的五個步驟
2、 測量階段主要的工具
測量階段要點
四、 測量系統分析要點
1、 測量系統的定義
2、 類型1測量系統分析
1） 應用場合
2） 數據收集要求
3） 數據分析方法
4） 分析結果斷定
3、 測量系統分析（交叉）
1） 適應范圍
2） 數據收集要求
3） GRR分析流程
4） 方差法與控制圖法
5） 分析結果判定準則
6） 測量系統改進指導
4、 測量系統分析（嵌套）
1） 適應范圍
2） 數據收集要求
3） GRR分析流程
4） 分析結果判定準則
5） 測量系統改進指導
5、 計數型測量系統分析
1） 數據收集要求
2） 測量分析程序
3） 分析結果判斷準則
4） 改進的方法
保證用于收集數據的測量系統的精準度
測量系統分析練習
制訂測量系統分析計劃
第三章 分析階段
五、 分析階段流程與工具
1、 分析階段的流程
2、 分析階段的工具
分析階段的要點
六、 單方差分析（A*V）
1、 什么是方差分析
2、 為什么用方差分析
3、 單方差分析三個假設
4、 單方差分析實例
七、 平衡方差分析
1、 什么是平衡方差分析
2、 平衡方差分析的假設
3、 制圖分析多因子均值
4、 平衡方差分析實例
5、 方差分析的局限性
八、 一般線性模型
1、 適應場合
2、 一般線性模型實例分析
對測量階段的數據進行分析；分析多個水平樣本的均值的顯著性
單方差分析練習
平衡方差分析練習
一般線性模型分析練習
第四章 改進階段
九、 改進階段實務技能
1、 什么是實驗設計？
2、 實驗設計的步驟
十、 一般因子實驗設計
1、 適應場合
2、 單因子一般設計
－數據結構模型
－因子顯著性分析
－最適參數區間分析
－單因子一般設計案例
3、 雙因子一般設計
－因子顯著性分析
－雙因子一般設計案例
十一、 雙因子2水平實驗設計
1、 應用場合
2、 雙因子2水平設計案例
3、 主效應圖分析
4、 交互作用圖分析
5、 統計顯著性分析
6、 回歸方程
十二、 全因子2水平實驗設計
1、 全因子2水平設計案例
2、 重復與反復的實驗數據
3、 重復數據的處理
4、 實驗數據均值分析
5、 優化回歸方程的原則
6、 實驗數據標準差分析
用最有可能的原因進行實驗，找出問題的真因
實驗設計分析實際操作練習
第五章 控制階段
十三、 控制階段實務技能
1、 控制階段主要工作
2、 過程變異及其原因
3、 過程的四種類型
十四、 Xbar-R控制圖
1、 Xbar-R控制圖應用場合
2、 控制圖實施的二個階段
3、 數據收集及其要點
4、 控制線的計算方法
5、 解析控制圖的繪制
6、 解析控制圖的判異準則
7、 CPK計算及接收原則
8、 控制用控制圖的繪制
9、 控制階段點變動的分析
10、 組內與組間變異
11、 過度調整
十五、 P控制圖
1、 P圖的應用場合
2、 P圖數據收集要點
3、 P圖控制線的計算
4、 如何判斷P圖的符合性
5、 控制用P圖的畫法
對找到的最有可能的原因進行過程控制
1類過程的接收準則
控制圖兩個階段的應用
控制圖分析判定練習
六西格瑪綠帶重點技能
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