【培训对象】三年以上工作经验，统计基础良好，大专以上学历，挑战自我的未来领导者。

【课程形式】讲授 - 启发式、交互式教学 - 小组讨论- 案例分析 --实战演练- 自我评估测验

课程背景Course Background

六西格玛管理从上个世纪90年代初出现到现在已历经30年的发展。这30年来六西格玛管理已经被广泛运用各个行业和企业，被证明是解决复杂问题，优化流程、快速培养人才、促进形成卓越质量文化最有效的管理手段。

本人在长达20年六西格玛培训咨询中，对六西格玛管理做了开拓性应用，如同精益生产、价值工程、TRIZ、TOC等结合起来使用，根据不同企业不同行业有针对性培训和辅导。

六西格玛是系统化管理哲学，也是逻辑非常清晰的科学解决问题思路、工具和方法。针对问题改善依靠六西格玛改善模型DMAIC（定义、 测量、分析、改善和控制），针对新产品设计开发又有六西格玛设计模型DFSS ，如DMADOV（定义、 测量、分析、设计、验证）模型。

六西格玛培训一般是从低级到高级系统性分级培训，可分为黄带培训（3-5天）、绿带培训（8-12天）、黑带培训（18天-22天）和黑带大师培训（30-40天）。培训方法采取行动学习法。

本次绿带培训以六西格玛改善模型DMAIC为线条，促进学员理解六西格玛管理哲学理念，追求工作绩效卓越，清晰掌握六西格玛DMAIC解决问题思路，掌握每个阶段主要常用简单工具和方法，

培训收益training income

ü  深刻理解六西格玛管理哲学的核心理念。如以顾客为中心追求卓越质量理念、基于数据和事实科学决策、预防性管理和无边界团队合作理念等；

ü  掌握DMAIC解决问题的基本逻辑和流程，各阶段的主要内容；

ü  掌握问题定义方法，准确全面描述问题，定义问题范围、基线和目标；

ü  掌握六西格玛项目管理一般方法，如选项、筛选、计划和项目管理；

ü  掌握流程分析方法SIPOC图和展开

ü  掌握数据收集和管理方法

ü  掌握MSA方法能应用MINITAB分析和判断

ü  掌握过程能力（CPK和PPK）含义和计算，能应用MINITAB计算

ü  掌握基于流程分析可能原因IPO方法，结合PFMEA（过程失效模式分析）一起应用

ü  掌握原因探索性分析工具如多变量分析、集中图法、交换法等

ü  能够应用MINITAB软件进行基本描述性统计分析、图形分析

ü  理解中心极限定理，正态分布、二项分布概念，能用MINITBA软件做计算和分析

ü  了解点估计和区间估计的概念，能用MINITBA做单样本和双样本均值估计

ü  了解假设检验的基本概念，根据不同需求选用不同假设检验工具，能用MINITBA做相应假设检验和对结果做判断

ü  掌握因子DOE实验思路，会应用MINITBA设计因子DOE实验设计表、分析DOE、筛选因子、优化参数和验证

ü  了解防错设计方法

ü  了解控制阶段常用的工具，包括防错、标准化作业等

ü  掌握过程控制方法，掌握常见SPC工具如XBA-R图等

课程特点Course Features

六西格玛是行动学习法，课程采用咨询式落地培训方式。强烈建议学习者：

1、选择3-5个要解决的问题

2、收集改问题目前有关的数据

3、画出该问题有关的工艺流程

4、学员带着问题来，带着答案去

5、每人带好电脑装好MINITAB软件

每部分内容都按模拟咨询式方式进行:授课流程是方法或原理讲解--案例分析-自身问题演练或数据分析--答疑或纠错

课程大纲curriculum introduction

第一部分：六西格玛管理概述

1. 追求卓越的六西格玛文化和管理哲学

1.1 六西格玛质量是最完美的质量水准

1.2 六西格玛管理是一种商业战略和管理哲学

1.3 六西格玛管理是一种回报丰厚的投资

1.4 六西格玛管理涉及的三个领域

1.5 六西格玛管理关注的六个主题

2.六西格玛的统计学原理---减肥、纠偏和降噪

2.1 六西格玛管理之减肥---降低过程波动

2.2 六西格玛管理之纠偏---始终对准目标

2.3 六西格玛管理之降噪---强抗干扰能力　　

第二部分：六西格玛界定阶段

1.顾客之声VOC、关键需求CRT

1.1识别顾客需求VOC

1.2转换顾客需求QFD

1.3标杆分析

1.4CRT改进机会

1.5讨论---你的顾客最不满意是什么

2.问题Y识别和定义

2.1自上而下和自下而上的选择项目方法

2.2项目的可行性和重要性分析

2.3把问题转化为货币语言——劣质成本

2.4肢解“大象”——大问题分解

3.六西格玛项目策划

3.1问题y精确量化陈述

3.2问题Y的基线和资格线

3.3项目目标制定——SMART原则

3.4项目团队组建和团队管理

3.5项目相关方分析和阻力场分析

3.6项目风险与财务收益评估

3.7项目计划书制作与练习（课后）  

第三部分：六西格玛测量阶段

1.项目流程分析

1.1流程范围SIPOC图分析

1.2流程图展开分析

1.3流程IPO分析

1.4流程可控因素和噪声因素区别

1.5练习：你的项目流程图SIPOC和分解

2.正态分布和基本统计

2.1基本统计知识

2.2正态分布和特点

2.3中心极限定理和统计推断

2.4描述性统计和MINITAB分析

3.MINITAB应用基础

4.测量系统分析MSA

4.1掌握测量系统的构成

4.2 MSA分析的基本概念

4.3 测量系统的重复性与再现性判断和MINITAB应用

4.4 属性值数据一致性分析和MINITAB应用

5.数据收集计划

6.过程能力分析CPK和PPK

6.1 过程能力分析前提--稳定性分析

6.2 CPK和PPK计算

6.3 MINITAB计算六西格玛百万分之3.4

练习：

结合小组项目讨论：

1.     IPO分析

2.     利用历史数据做描述性统计分析和能力计算

3.     MINITAB做MSA分析

4.     总结DM阶段思路、任务、工具与方法

第四部分：六西格玛分析阶段

1.原因X探索性分析

1.1基于团队经验识别可能的原因

“5Why”和“4W1H”分析法\石川图和头脑风爆法分析

1.2基于流程分析一切可能原因

     IPO和PFEMA结合

1.3多变量分析——多原因问题定量探索

1.4集中图分析——精确定位重复发生的问题

1.5部件搜索——好坏对比分析

1.6案例分析

2.原因X过滤

2.1 因果矩阵法

2.2、二八原则过滤----柏拉图

2.3、第二步过滤——FMEA综合分析

2.4、关键的少数和有用的多数

2.5、排除经验误导，以数据说话。

2.6、案例分析

3.原因X验证

3.1 X数据收集计划

3.2 数据分层

3.3 数据收集注意事项

4.图型分析方法

4.1 散布图---直观判定因果关系

4.2 箱图—-位置和波动比较

4.3 直方图---位置、波动和形态分析

4.4 多变量图---多因素直观判定

4.5 趋势图---探求时间变化规律

4.6 主效应图和交互作用图

4.6.1 主效应图—-分析各因子对Y的影响

4.6.2交互作用图---分析各因子对Y的交互影响

4,7 图形分析法的MINITAB操作

5.统计精确检验方法

5.1 计量值检验方法

5.1.1 一个因子检验方法（Z值检验法）

5.1.2 二个因子检验方法(t值检验法)

5.2 计数值检验方法

5.2.1 一个因子检验方法（1P值检验法）

5.2.2 二个因子检验方法(2P值检验法)

5.3统计精确检验方法的MINITAB操作  

分析阶段总结和练习

1.     分析阶段案例分享

2.     分析阶段思路、任务、工具和方法总结

3.     结合MINITAB软件练习各个图形分析工具和假设检验工具

第五部分：六西格玛改善阶段

1.回归和相关性分析

1.1 散布图

1.2 一元一次回归

2.DOE试验设计

2.1何谓实验设计（DOE)

2.1.1何谓实验设计（DOE)

2.1.2实验设计（DOE)目的和作用

2.1.3实验设计（DOE)类别、作用和适用场合

2.2确定项目问题Y响应(Response)

2.2.1确定项目问题

2.2.2量化并评估项目Y

2.2.3从Y的现象入手

2.2.4量化方法——克利特度量尺度

2.2.5小概率事件如何定义Y？

2.2.6案例分享：某公司很少的DOE成本完成破坏性试验。     

实战演练：如何选择和测量你的项目Y？

2.3因子X和其水平处理技巧

2.3.1合理选择水平范围

2.3.2多水平转化问题

2.3.3噪声因子处理

2.3.4因子分组

实战演练：如何选择和测量你的项目因子X？

2.4、试验设计基本原则

2.4.1 重复试验

2.4.2 随机化试验

2.4.3、分组试验

2.5、正交试验设计表 

2.5.1正交试验表

2.5.2正交试验表的结构

2.5.3正交试验表的特点

2.5.4正交试验表的性质

2.6。DOE试验策划

2.6.1DOE选择 --如何基于试验目的、精度和成本选择

2.6.2试验设计的一般步骤

2.6.3实验设计表

2.6.4实验设计结果分析和结论

3.全因子实验DOE特点和优缺点

4.部分因子DOE优缺点

5.因子重要性判断图标和工具

5.1主效因图

5.2 交互作用图

5.3 效应柏拉图

5.4 效应正态图

5.5 F检验P值筛选

6.回归模型好坏判定

6.1 相关系数平方和R-SQ

6.2 残差和残差图

6.3 异常数据判定

7.因子参数优化器

7.1 等值线优化

7.2 曲面优化

7.3 优化器

8.MINITAB因子设计应用和操作

8.1创建因子实验设计

8.2自定义因子实验设计

8.3选择最优化设计

8.4分析因子实验设计

8.5分析变异性

8.6因子图

8.7等值线和等值图

8.8优化器

9.防错法消除人为的失误

10.TRIZ（创造性解决问题）消除物理矛盾

11.改进阶段任务、思路和工具

第六部分：六西格玛控制阶段。

1.     统计控制过程（SPC）

1.1SPC一般概念和控制过程

XBA-R控制图分析

MINITAB控制图应用

2.防错法控制

3.作业和流程标准化。

4.最终项目评审与报告。

5.控制阶段任务、思路和工具

总结和练习：

1.     六西格玛案例分享和总体思路总结

2.     DOE案例分享和MINITAB练习

3.     SPC案例分享和MINITAB练习

 

讲师资历lecturer synopsis

何小勇博士---上海世立特聘讲师 

精益六西格玛黑带大师   质量管理专家       项目管理硕士     管理学博士

北大经济管理学院       北大纵横商学院     四川大学EDP     华中科大工商管理学院

清华大学总裁研修班等单位特邀实战派讲师         

北大生产力研究中心高级研究员  

中国咨询联盟发起人之一

一、何博士一方面长期从品质、工程和生产管理一线练就一身功夫，另一方面又对TRIZ创新研发、精益生产和六西格玛进行系统地研究。能同时为企业提供TRIZ创新研发、精益生产、六西格玛、精益六西格玛、六西格玛设计培训和咨询解决方案。有世界500强企业三洋、飞利浦等企业超过10年品质和工程中高管理副总职位管理经验、5年研发和生产高层管理经验，3年公司全面管理经验。最近十八年潜心研究质量管理和精益六西格玛。何小勇老师从2003年至今，专职于质量管理和精益六西格玛咨询。18年来为超过40家企业提供咨询，其中包括中国科学院生物物理研究所、中国科学院微电子研究所、中国物理研究院、上海通用电气、小松中国公司、广州五羊本田、美的集团、中国南车集团、三洋光电、飞利浦、海尔集团、中国航天科技集团、武汉中烟集团、香港信利半导体集团、中国建材集团、招商银行、三一重工、深圳移动、台达电子、河北电力、新疆电力、武汉长飞光纤光缆、兰州黄河集团、山东玲珑轮胎公司、伊利牛奶、山东雷沃重工等知名企业。辅导精益六西格玛项目超过1000多个，培训黑带1000多名，绿带3000人。辅导的项目为企业创造经济收益超过30亿元人民币。具体请参见第二部分：精益六西格玛咨询部分企业案例。何教练历经精益六西格玛黑带/绿带、精益生产、现场管理、试验设计（DOE）、价值工程、创造性解决问题方法（TRIZ）、全面设备管理（TPM）、防错法、工业工程（IE）、失效模式分析（FMEA）、APQP、质量功能展开（QFD)、统计过程控制（SPC）、全面质量管理（TQM）、质量成本、TS16949、MINITATB应用等等专场培训超过数百场次，学员数万人。