1.六西格玛黑带SSBB培训时间
2024年3月24-26日,5月27-29日,6月26-28日,7月21-23日,9月24-26日,10月27-29日,12月25-27日
2.六西格玛黑带SSBB培训课程报名费用
培训课程费用:RMB4800(包含课程培训费、证书费、培训期间的午餐费以及茶点等),3人以上团体报名9.5折优惠
3.六西格玛黑带SSBB培训地点
课程地点:北京、杭州、上海、广州、南京、苏州。如有需求,我们可以提供相关内训。
4.六西格玛黑带SSBB培训报名
5.六西格玛黑带SSBB培训收益
通过培训,将能完全掌握这一套目前在一些跨国公司研发中心广泛应用于产品设计研发质量工具和方法。包括产品稳健性设计、容差设计等方法,以达到设计产品高质量、高可靠性、低成本的设计目标
6.六西格玛黑带SSBB培训对象
产品开发副总、总监、经理、开发、工艺工程师、企业创新人员、项目管理人员及任何对创新感兴趣的人士。
7.六西格玛黑带SSBB培训特色
本课程为实战落地式课程,以掌握操作技能为目标,授课以各行业图文视频案例分析+互动研讨 + 问题答疑 + 理论总结为主。IV.六西格玛改进方法和工具 —— 界定(7)
8.六西格玛黑带SSBB培训大纲
A. 项目界定
B. 度量指标
C. 问题陈述
D定义阶段项目辅导
V. 六西格玛改进方法和工具 —— 测量
A. 过程分析和文档
1.工具
2. 过程输入和输出
B. 概率和统计学
1.归纳出有效的统计结论
2.中心极限定理及样本均值的分布
3.基本概率概念
C. 收集和归纳数据
1.数据的类型
2.测量尺度
3.收集数据的方法
4.确保数据准确和完整的技巧
5.描述性统计
6.图表法
D. 掌握并应用概率分布
1.黑带通常使用的分布
2.其他分布
E. 测量系统
1.测量方法
2.测量系统分析
3.计量学
F. 分析过程能力CPk
1.描述并开展过程能力CPk研究
2.计算过程能力CPk与规范
3.过程能力CPk指数
4.过程绩效指数
5.短期与长期能力
6.非正态数据的变换(非正态数据的过程能力CPk)。
7.计数数据的过程能力CPk
M阶段项目辅导
VI.六西格玛改进方法和工具 —— 分析
A. 探测性数据分析
1.多变量研究
2.测量并建立变量间的关系模型
1) 一元和多元最小二乘线性回归。
2) 一元线性相关性。
3) 诊断、分析变量间的关系模型中的残差。
B. 假设检验
1.假设检验的基本概念
1) 统计的与实际的显著性
2) 显著性水平、检出力、第一类错误和第二类错误
3) 样本量
2.点估计和区间估计
3.均值、方差和比率检验
4.成对检验
5.拟合检验
6.方差分析
7.列联表(Contingency Table)
8.非参数检验
定义、确定可应用类型,并构建各种非参数检验,包括Mood’s Median、Levene’s检验、Kruskal-wallis、Menn-Whitney等。
A阶段项目辅导
VII.六西格玛改进方法和工具 —— 改进
A. 试验设计(DOE)
1.术语
2.策划和安排试验
3.设计原则
4.单因子试验的设计和分析
5.多因子全析因试验的设计和分析
6.两水平部分析因试验的设计和分析
7.田口稳健性概念
应用田口稳健性概念和技术,例如,信噪比、可控因子、噪声因子、对外部波动源的稳健性等。
8.混料试验
构建这些试验并且应用计算和图形方法分析和评估结果的显著性。
B. 响应面法
1.最陡升/降试验
构建这些试验并且应用计算和图形方法分析结果的显著性。
2.高阶试验
构建诸如CCD,Box-Behnken等试验,应用计算和图形方法分析结果的显著性。
C. 调优运算
理解调优运算的应用和战略。
I阶段项目辅导
VIII.六西格玛改进方法和工具 —— 控制
A. 统计过程控制
1.目标和益处
理解统计过程控制(SPC)的目标和益处(如控制过程表现、分辨普通原因和特殊原因)。
2.变量的选择
选择用控制图监控的关键特性。
3.合理分组
定义并应用合理分组的原则。
4.控制图的选择和应用
识别、选择、构建并应用下列控制:均值-极差、均值-标准差、单值-移动极差、中位数-极差、p、pn、c、u图。
5.控制图的分析
解释控制图并应用控制图的判定准则来分辨普通的和特殊的影响因子。
6.预控制
定义并解释预控制,完成预控制的计算和分析。
B. 先进的统计过程控制
理解小批量统计过程控制(SPC)、EWMA、累积和图和移动均值的适用方法。(理解)
C. 用于控制的精益生产工具
在DMAIC控制阶段使用适宜的精益生产工具(如5S、目视管理、改善、看板、防错、TPM、标准作业法等),在DMAIC其他阶段使用的精益工具将在X-C章节中描述。
D. 测量系统分析(MSA)
理解当过程能力CPk提高时,需要改进测量系统能力;评估控制测量系统的使用(如计数数据、计量数据、破坏性检验等);确保测量能力对预期的用途是充分的。
【培训案例】