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900人看过 收藏 更新时间 :2024-04-18 22:39:13
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六西格玛

【课程背景】

六西格玛是当今世界影响最大最先进和最实用的管理模式和艺术,要求每百万次的操作机会只允许出现3.4次失误。推行“六个标准差”的目的就是经由设计并改善监控流程操作,将流程的失误降低到最低,以期获得最佳的品质和经营效果。摩托罗拉、通用电气创造发展了六西格玛,引领了全球质量管理直至经营模式的新潮流,极大地提升了产品及服务质量,增加了客户满意度,获得了丰硕的财务成果。六西格玛不仅是一种质量管理技术,更是一种崭新先进的经营管理理念和方法。采用六西格玛管理已成为全球趋势,我国企业如何审时度势,尽早引进和采用六西格玛,缩短与世界先进企业的差距,提升我国企业整体竞争力,已成燃眉之急。本六西格玛绿带实战课程是六西格玛专家李安强老师十多年实战经验的传承,他将自已十年日本企业质量高管的经验和技能与六西格玛工具专研提练后的升华,让你轻松掌握六西格玛的实战工具,,为了让大家更好的学习和掌握六西格玛工具和方法,结合实际案例系统阐述六西格玛管理D-M-A-I-C的模型、组织结构、项目管理、突破策略和文化变革策略。并结合了制造业及服务业的实际案例贯穿始终。

【课程目标】

透过5天的课程培训,使企业和学员:

1.掌握六西格玛管理原则、理念、作用、指导原则;

2.掌握六西格玛中的常用和重要的工具和方法;

3.掌握了解六西格玛运用展开的全部要素、过程及操作方法的概貌;

4.掌握了解到六西格玛将给企业带来的莫大的好处及影响;

5.掌握认识到采用六西格玛的必要性和可行性;

【参加对象】

各企业的中高层技术及管理人员、部门经理、品质经理、工程师、企业相关质量管理人员

【课程大纲】

第一天.六西格玛管理及定义阶段

一、六西格玛概述

1.六西格玛诞生和发展

2.什么是六西格玛?

3.六西格玛目标

4.减少过程变异,实现零缺陷

5.质量与成本

6.六西格玛的魔力

7.六西格玛的财务成果

8.我国采用六西格玛的趋势

9.六西格玛适合我们吗――从六西格玛的角度看问题

二、六西格玛的六个主题

1.真正关注顾客

2.数据驱动的管理

3.专注于过程

4.项目管理

5.无边界团队合作

6.主动管理,追求完美

三、六西格玛中的组织与领导

1.六西格玛组织

2.角色与职责

3.六西格玛资源与预算

4.六西格玛领导

5.企业文化与六西格玛

四、六西格玛项目具体方法

1.项目发动

2.组建6Sigma项目团队

3.制定工作职责、配备资源

4.活动流程展开、情报沟通

5.团队会议、支援

6.项目报告

7.风险分析与SWOT分析的方法与运用

8.SIPOC图的方法与运用

9.QFD的方法与运用

10.因果图、因果矩阵图的制作方法和步骤

11.柏拉图的概念、用途及、制作方法和步骤

五、定义阶段的中国企业运行六西格玛注意事项

1. 六西格玛项目选择与筛选

2. 六西格玛项目进行不下去的原因剖析

3. 设置项目指标与目标(如质量、周期、成本等)

4. 陈述问题,设置括基线和改进目标

5. 中国企业定义阶段的注意事项与难点

案例:六西格玛项目确立

第二天. 六西格玛方法和工具 —— 测量阶段

一、量测阶段的质量概念

1. 中心极限定理及样本均值的分布

2. 数据收集整理

3. 描述性统计

4. 过程能力分析

5. 非正态数据的变换(非正态数据的过程能力)

6.偏度、峰度、

7.正态概率图

8.分辨力、稳定性、

9.偏倚、偏倚的线性

10.精确度、准确度

11.重复性和再现性

二、量测阶段常用的工具和方法

1. 流程分析技术

2. 数据分析方法与工具

3. MSA的方法与运用

4.FMEA的方法与运用

5. AQL的方法和运用

6. 检查表的方法和运用

7. 基本统计学的方法与运用

三、MINITAB方法和工具

1. MINITAB在量测阶段的使用

2. 利用MINITAB完成质量工具分析

3. 利用MINITAB进行过程能力分析

实例:MINITAB实际操作演练

四、量测阶段运行案例剖析

1.中国工厂如何做量测阶段

2.量测阶段注意事项

3.中国企业在量测阶段难点和误解

4. 量测阶段的技术总结

案例: 中国某企业在量测阶段的运行

第三天.六西格玛方法和工具 —— 分析阶段

一、分析阶段的质量概念与理解

1. 点估计和区间估计

2. 假设检验

3. 多变量分析

4. 置信区间与假设检验

5. 相关与回归分析

6. 样本量计算

二、分析阶段的质量统计分析工具

2. 回归分析的方法和运用

2. 方差分析的方法和运用

3. 散布图的方法和运用

4. 亲和图定义、用途、背景与类型

5. 假设检验方法和运用

6. 检证分析方法和运用

7. 其他各种分析工具和方法简介

三、分析阶段的技巧

1. 各种分析工具的运用实战

2. 各种分析工具的运用Minitab操作方法和使用

3. 实际案例练习

四、多变量分析技术

1.变异类别与来源

2.多变量图(过程能力分析、量具重复性和再现性研究、方差分析)

案例:多变量分析案例讲解与练习

五、置信区间与假设检验

1.何谓假设检验?

2.假设检验的步骤、种类(客户风险与供应商风险)

3.连续数据假设检验方法与工具、离散数据的假设检验立方法与工具

案例:分析技术练习

六、企业实际中问题分析与解决

1. 中国企业实际中问题分析方法和工具

2. 中国企业在分析阶段的难点与问题

3. 案例:某企业在分析阶段失败的原因

第四天.六西格玛方法和工具 —— 改进阶段

一、改进阶段质量概念讲解

1.试验设计

2.单因素试验

3.随机化和区组

4.交互作用

5.田口方法

6.离散和集中

二、改进阶段的工具和方法

1.DOE的方法与运用

2.检出力和样本量、平衡、重复、顺序、有效性、随机化和区组、交互作用

3.单因素试验的设计和分析

4.多因素全析因试验的设计和分析

5.两水平部分析因试验的设计和分析

6.带区组实验设计

7.含离散变量的实验设计

8.多响应变量实验设计

9.响应变量需要做变换的实验设计

10.最速上升法

11.田口方法

12.混料试验

14 调优运算

三、改进阶段的运用技巧和方法

1. 利用MINITAB进行实验设计

2. 利用MINITAB进行实验分析

3. 改进阶段的运用技巧和方法

4. 利用IE来改善的方法技巧

5.SDCA与PDCA升华

四、企业实际中改善

1. 中国企业实际中问题改善方法和工具

2. 中国企业实际中问题结案方法和工具

3. 中国企业在改善阶段的难点与问题

4. 案例:某企业在改善阶段失败的原因

第五天.六西格玛方法和工具 —— 控制阶段

一、控制阶段质量概念理解

1.正态分布

2.数据

3.控制图

4.精益与六西格玛

5.容差设计

6.六西格玛设计

二、控制阶段的工具和方法

1. 统计过程控制的方法与运用

2. 质量控制计划的方法与运用

3. 控制阶段方法和工具

4. 用于控制的精益生产工具(防错、TPM、标准作业法等)

5. 精益的概念、战略及实施 (价值、价值链、流动、拉动、完美等)

6.非正态数据控制图

7.标准化控制图

三、计量型数据SPC

1.计量值数据控制图的种类及用途

2.计量值数据控制图的制作与应用

3.计量值数据控制图的过程能力分析

4.四类计量值数据控制图

5.实例11:计数型控制图制作练习与讲解

四、计数型数据SPC

1.计数值数据控制图的种类及用途

2.计数值数据控制图的制作与应用

3.计数值数据控制图的过程能力分析

4.四类计数值数据控制图

5.案例:计数型控制图制作练习与讲解

五、CP K过程能力分析

1.直方图的作成与过程能力

1.过程变异与过程能力

2.过程能力指数(短期能力、长期能力、非正态分布数据的过程能力)

3.案例:过程能力分析案例讲解与练习

六、六西格玛运行中的技巧

1. 六西格玛设计的方法和工具

2. 质量功能展开的方法与运用

3. 系统设计的方法与运用

4. 容差设计的方法与运用

5. 防错法的方法与运用

6. 目视管理法的方法与运用

7. IE与VE的方法与运用

七、企业实际中六西格玛问题

1. 中国企业实际中问题

2. 中国企业实际中应如何做六西格玛

3. 中国企业推行六西格玛的难点与问题

4. 案例:某企业六西格玛推行的成功经验

本帖后由 smart_k 于 2011-12-16 10:07 编辑

用Minitab作数据的正态性检验的方法有如下两种:

<1>. 统计>基本统计量>正态性检验 (stat>Basic Statistic>Normality test)

<2>. 统计>基本统计量>图形化汇总

后都是看P值,P>0.05就基本可以认为数据正态(什么情况下P>0.05也不能判为正态分布?请跟帖者回答)。

一定要以后的P-value作标准,而不能凭感觉。

第一种方法(stat>Basic Statistic>Normality test)下有如下三种检验方法:

(1). Anderson-Daling,缺省状态即为此检验法,AD法灵敏。AD检验是很准确的判断方法,表面上在直线附近, 但很可能被拒绝。

(2). Ryan-Joiner (它实际上与W检验很相似,ISO将它定为标准检验方法,中国国标也采用此法)。

(3). Kolmogorov-Smirnov方法。

Anderson-Darling和Kolmogorov- Smirnov检定方法是基于经验分布函数,Ryan-Joiner (类似Shapiro-Wilk)是基于相关与回归的,一般而言都选Anderson-Darling。

正态性检验的方法很多,但具体原理是不相同的。有些是拟合优度检验,有些是偏峰度检验,Minitab常用Anderson-Darling检验。

三种检验方法的详细解释如下:

Anderson-Darling检验(A-D检验),是一种基于经验累积分布函数(ECDF)的算法,特别适用于小样本(当然也适用于大样本),AD值越小,表明分布对数据拟合度越好,A-D检验只适合特定的连续分布如:normal、lognormal、exponential、Weibull、logistic、extreme-value type 1。

A-D检验是对K-S检验的一种修正,相比K-S检验它加重了对尾部数据的考量,K-S检验具有分布无关性,它的临界值并不依赖被测的特定分布,而A-D检验使用特定分布去计算临界值,这使得A-D检验具有更灵敏的优势。

Anderson-Darling 检验

选择此项将执行正态性的 Anderson-Darling 检验,此检验是将样本数据的经验累积分布函数与假设数据呈正态分布时期望的分布进行比较。如果实测差异足够大,该检验将否定总体呈正态分布的原假设。

Ryan-Joiner检验(R-J检验,类似于Shapiro-Wilk检验),是一种基于相关性的算法。R-J检验可得到一个相关系数,它越接近1就越表明数据和正态分布拟合得越好。

A-D检验和R-J检验在正态性检验中具有相似的功效,而K-S检验的功效较弱。

对于大样本的拟合度测试,通常使用卡方检验(卡方检验是一种基于概率密度函数的算法,不适合于小样本)会更好,因为卡方检测不需要分布参数的知识,并且卡方检验适用于连续和离散分布。

Ryan-Joiner 正态性检验

选择此项将执行 Ryan-Joiner 检验,此检验通过计算数据与数据的正态分值之间的相关性来评估正态性。如果相关系数接近 1,则总体就很有可能呈正态分布。Ryan-Joiner 统计量可以评估这种相关性的强度;如果它未达到适当的临界值,您将否定总体呈正态分布的原假设。此检验类似于 Shapiro-Wilk 正态性检验。

Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验),也是一种基于经验累积分布函数(ECDF)的算法,K-S检验吸引人的特性是具有分布无关性,所以适用于任何连续分布,很适合小样本(当然也适合大样本)。

但是由于K-S检验相对尾部而言,往往对分布中心更敏感,并且它的临界值并不依赖被测的特定分布,相对A-D检验而言它的灵敏度较低,所以很多的分析更愿意使用A-D 拟合度检验。

Kolmogorov-Smirnov 正态性检验

选择此项将执行正态性的 Kolmogorov-Smirnov 检验,此检验是将样本数据的经验累积分布函数与假设数据呈正态分布时期望的分布进行比较。如果实测差异足够大,该检验将否定总体呈正态分布的原假设。

如果这些检验的 p 值低于你选择的 a 水平,你可以否定原假设,并断定总体呈非正态分布。

有资料上说Anderson-darling、Ryan-Joiner、Kolmogorov-Smirnov三种检验中只要有一种给出否定的结论,就应该判定该分布非正态。

实际上AD检验即使通不过,但是另外两种能通过的话,也可以当成正态分布的,因为可以把它看成近似正态分布,这个与样本的多少有关。AD检验更适合小样本数量的检验。因此,有的时候AD通不过正态,其它两种能通过,也能把数据看作近似正态分布的。

样本容量(样本中个体的数目)仅为5~10也可以进行正态性检验。但是样本容量过少时,即使是正态,也会受到置疑。因为那要看抽样时5个样本的代表性如何。

当样本数据为非正态分布或为小样本或两样本方差不等时要用非参数检验(卡方、符号、秩和等)。

用图形化汇总来验证数据是否正态携带的信息比较多,P值、峰度、偏度都会在图形化汇总中显示出来。

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