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面授
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0基础,想从事本行业的人员
课程目标:
成功申请国外奢侈品管理艺术专业院校
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736人看过 收藏 更新时间 :2024-04-03 04:33:05
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六西格玛黑带实战培训课程

【课程背景】

为了系统全面的掌握六西格玛工具和方法,我们开发了此课程;主要目的是为了让学员理解并能灵活运用相关流程分析工具:DOE、QFD、SPC、MSA、FMEA、MINITAB、DMAIC方法论、各种统计工具和方法等,本六西格玛黑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,运用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。采用辅导式教学方式,重点讲解六西格玛项目各阶段所用工具及MINITAB专用软件的应用。使学员能够利用DMAIC方法论及相关流程分析改善工具改进本职工作流程,并能作为六西格玛项目改进小组的成员参与项目活动,推进项目开展或支持黑带完成改进项目。

【课程目标】

系统全面的了解六西格玛DMAIC方法论;

理解并能灵活运用相关流程分析工具:DOE、SPC、MSA、FMEA、QFD、MINITAB等工具;

能在六西格玛改进项目中识别及应用正确的工具完成改善项目;

熟悉六西格玛项目各阶段所用工用在MINITAB中的灵活运用。

能全面主导公司六西格玛项目的实施与推导工作。

【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

【课程内容】

第一天:Define--六西格玛定义阶段:发现、确认问题

第一讲:6sigma管理综述(原理、模型、组织、资源与活动)

1、什么是六西格玛? ---六西格玛的系统概念!

2、为何需要六西格玛?---企业推行六西格玛的必要性分析

3、如何应用六西格玛?---企业推行六西格玛可行性分析

4、六西格玛的组织模型---企业推行六西格玛的组织架构分析

5、六西格玛的发展复制---我国采用六西格玛的趋势

6、六西格玛适合我们吗――从六西格玛的角度看问题

第二讲:如何启动和界定一个6 SIGMA项目

1、项目小组---如何组建项目团队?

2、项目来源---什么是项目,项目从哪里来?

3、项目选择标准---如何评选合适的六西格玛项目?

4、制作项目计划

实例:某企业推行六西格玛项目案例分享

第三讲:劣质成本分析(企业成本的种类与构成)

1、质量损失函数、品质成本与利润的关系

2、预防成本、鉴定成本、缺陷成本

3、能力值与品质成本的对应关系

4、统计学的基本原理与专业术语介绍

第四讲:D阶段实用方法分析法与工具

1、因果图、因果矩阵的概念、用途及、制作方法和步骤

2、柏拉图的概念、用途及、制作方法和步骤

3、QFD的概念、用途及、制作方法和步骤

4、SIPOC图的方法与运用

5、风险分析与SWOT分析的方法与运用

6、六西格玛项目报告

实例:案例讲解与练习

第五讲:定义阶段的中国企业注意事项

1、六西格玛项目选择与筛选

2、设置项目指标与目标(如质量、周期、成本等)

3、陈述问题,设置括基线和改进目标

4、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:Measure--六西格玛测量阶段:现状测量

第六讲: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

第七讲:MSA测量系统分析:确保所收集数据的真实性

1、测量误差的组成

2、测量系统分析的方法和步骤

3、连续数据测量系统分析方法、离散数据测量系统分析方法、破坏性试验数据测量系统分析方法

4、实例

5:测量系统分析案例讲解与练习

第八讲:六西格玛专用软件MINITAB基础介绍

1、MINITAB的作用、视窗、基本操作

2、MINITAB统计分析方法和工具

实例:MINITAB实际操作演练

第九讲:潜在失效模式及效果分析(FMEA)

1、FMEA的定义、用途、背景与类型

2、FMEA制作的方法和步骤

3、FMEA运用和使用技巧

实例:FMEA案例制作练习及讲解

第十讲:M阶段工具的运用

1、AQL定义、用途、方法和背景与类型

2、检查表定义、用途、方法和背景与类型

3、流程分析技术定义、用途、方法和背景与类型

4、其他基本统计学的方法与运用

5、M阶段工具与方法练习及讲解

第十一讲: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

案例: 中国某企业在量测阶段的运行

第三天:Analyze--六西格玛分析阶段:查找关键原因

第十二讲: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

7、回归分析的方法和运用

8、方差分析的方法和运用

第十三讲:多变量分析技术

1、变异与质量

2、多变量图及变量分析

●过程能力分析

●量具重复性

●再现性研究

●方差分析

实例:多变量分析案例讲解与练习

第十四讲: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

实例:案例分析与练习

第十五讲:DOE实验设计介绍

1、试验设计概念、试验因素及水平

2、试验类别及选择与试验结果分析

3、试验设计分析方法与工具

实例:试验设计现场练习及结果分析

第十六讲:DOE全因子及分部因子实验设计

1、全因子/分布因子设计概述

2、主要影响图、交互作用图、方差分析、优化设

3、田口方法的运用

实例:全因子试验设计案例分析及练习

第十七讲:A阶段工具和方法运用

1、层别法定义、用途、方法和运行

1、散布图定义、用途、方法和运行

3、亲和图定义、用途、方法和运行

4、假设检验方法和运用

5、回归分析方法和运用

6、A阶段案例制作练习及讲解

第十八讲:企业实际中A阶段问题分析与解决

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:Improve--六西格玛改善阶段:改善关健原因,优化相关参数

第十九讲: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

第二十讲: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

第二十一讲:SPC统计过程控制理论

1、改善与优化的介绍

2、改善思想及改善思路

3、改善工具种类及选用

4、改善前的准备

第二十二讲:I阶段思维方法

1、IE定义、IE手法用途、背景与类型和方法

2、VE定义、用途、背景与类型和方法

3、SDCA定义、用途、背景与类型和方法

案例:I阶段案例制作练习及讲解

第二十三讲:改进阶段的工具和方法

1、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

2、单因素试验的设计和分析

3、多因素全析因试验的设计和分析

4、两水平部分析因试验的设计和分析

5、带区组实验设计

6、含离散变量的实验设计

7、多响应变量实验设计

8、响应变量需要做变换的实验设计

9、最速上升法

10、田口方法

11、混料试验

12、调优运算

第二十四讲: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

案例:某企业在改善阶段失败的原因

一、第五天:Control--六西格玛控制阶段:改善成果控制与横向扩展

第二十五讲: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

第二十六讲: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

第二十七讲: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

第二十八讲:SPC统计过程控制理论

1、控制介绍

2、统计思想及控制图

3、控制图种类及选用

4、使用SPC前的准备

5、使用SPC的方法

第二十九讲: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

实例:计数型控制图制作练习与讲解

第三十讲: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

实例:计数型控制图制作练习与讲解

第三十一讲:CP K过程能力分析

1、直方图的作成与过程能力

2、过程变异与过程能力

3、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)

4、实例:过程能力分析案例讲解与练习

第三十二讲: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

案例:

●某企业六西格玛推行的成功经验

●某企业六西格玛降低不良率案例介绍

●某企业整体推行六西格玛项目策划案例介绍

【培训时间及地点】

2018年11月21-25日,共5天,地点:深圳、广州,其他班次请电询

CIEU-中国工业工程师贴心、务实的学习、交流平台!

六西格玛

尽管有时候精益和六西格玛相互竞争,在更为开明的公司中,两者被认为是伙伴关系。类似于“精益西格玛”“精益六西格玛”的短语开始出现,这既是好消息也是坏消息。好消息是因为精益通常会忽略变异,它对于具体的问题解决也不是很强(而在问题表变化上面正好相反)两者形成有力的组合。不过,如果两者都只做过于狭义的定义则是坏消息—正如本章11.1节所述,质量问题存在复杂性、变异和差错三个方面。狭义定义的六西格玛于复杂性和差错性关系不大,也可能不重视基本的精益技术所扮演的重要角色。

术语“西格玛”源自任何过程的固有变异或其分布。重要的是,西格玛水平会告诉你该过程的平均故障率大概是多少。它是描述过程能力的出色工具,它也可以用于任意类型的过程—不管是制造业还是服务业。它也有局限性,比如它仅能捕捉超过事先确定的公差范围的变异,即“缺陷”,而且它以正态分布作为假设前提(中心极限定理是该假设的基础。)表11-3列出西格玛及其对应的百分比(你的流程的产出在公差范围内的有过少),以及该西格玛水平对应的每百万个产品中出现的不合格品数量(PPM)。

那么,如果4西格玛水平已经只有0.6%的不合格品,为什么选用如此严苛的5西格玛绩效水平呢?因为存在“过程漂移”,如图11-2所示。六西格玛的初使用者摩托罗拉允许1.5个西格玛的漂移。因此,一个3西格玛的过程在长期看来就变成只有1.5西格玛水平了,对应的是93.3%的产品在公差范围内,或者说6.7%超出范围(66 800PPM)。

对于6西格玛的过程,漂移1.5个西格玛以后也能达到惊人的3.4PPM!

因此,即使存在1.5西格玛的漂移,一个6西格玛的过程也接近完美。

当然,对于某些过程,如航空飞行,6西格玛也是不够的。

一个过程是否可以达到3.4PPM,从某种意识上说还不是重点。重点是可以不断逼近目标的严格的过程。可能目前的制造业已经可以达到3或者4西格玛的绩效,大部分的服务业差不多是2西格玛。因此,更好的理念是把六西格玛看成一种结构化的问题解决方法,而不仅仅与产品质量有关。

六西格玛不仅与降低不合格的数量有关,也会降低变异或其分布。零件(产品)的变异或者过程的变异都很重要,在图11-3中,和贷款批准时间相对的是对于顾客而言非常重要的产品特性。六西格玛不仅以降低规定的时间内没有处理的申请数量为目标,也力求降低批准贷款的时间分布宽度。因此,减少目标时间将成为一个新的目标。

六西格玛的起点是对于过程的信念。组织的特征就是各种过程,通常都是跨职能的,SIPOC模型清楚地表明一个过程包含供应商、输入、过程、输出和顾客。系统性地分析它们大有裨益。

六西格玛具有详细的方法论:DMAIC(sdefine,定义;measure,测量;analyse,分析;improve,改善;control控制),本质上与戴明和休哈特的计划—执行—检查—处理(PDCA)循环是相似的。六西格玛按照逐个项目的方式来开展,以过程为导向。它的项目一般来说是相当窄的,具有确定的开始和结束点。它在开始阶段就考虑顾客的需求。六西格玛的一个显著特征是对数字的偏好,测量过程的变异,试图缩小变异,并将其变动范围迁移到顾客要求的规格范围内—将3.4PPM作为其目标(通常达不到)。另一个特征是强烈的财务指标偏好,期望每个项目的收益都反映在财务指标中,而且肯定会估算成本。很多的六西格玛黑带都会说,六西格玛不是降低缺陷,而是赚钱或者省钱。

六西格玛大量使用统计工具。对于硬性数字的检查实际上是它的一大优点。不过新乡重夫对此也提出警告,“我第一次是在1951年听到统计介绍的,我从那时起就坚信它是比较好的工具,然后花了26年时间才真正掌握它”新乡重夫没有通过统计方法来解决问题的经理值得每一位黑带去了解,它也有助于解释为什么丰田缺乏对六西格玛的热情(参见下文)。

通用电器的六西格玛围绕6个原则。它们是:

●关键质量特性。起点是顾客,那些对顾客而言重要的特性必须予以确定。

●缺陷。缺陷就是任何不能完全按照顾客需求交付的东西。

●过程能力。过程必须有充分的能力来交付顾客需求。

●变异。顾客体验到的、看到以及感觉到的差异。

●稳定的运营。目的是确保一贯的、可预见的过程以改善顾客体验。

●六西格玛设计。设计必须,满足顾客需要及过程能力。

六西格玛由掌握该方法的适合人员所驱动。用柔道的带段来给六西格玛技能分级是一种不错的创新。黑带通常需要在4个月中经历4周的培训并需要实际结果。4周分别对应DMAIC循环中的测量、分析、改善和控制阶段。黑带通常是专职工作于六西格玛项目,通常作为导师辅导团队。也存在六西格玛“倡导者”,他的职责是确定“什么”(非常重要的角色,需要跨职能和跨流程的知识),而黑带则关心“如何”。有些公司让黑带工作2~3年时间以后,就会将他们提升到管理岗位或者倡导者岗位。绿带的培训相对会少一些。有些公司,例如联合信号、霍尼韦尔设定目标,要在5年之内让90%的员工变为绿带,以及组员。执行和人员问题需要和六西格玛工具本身一样谨慎对待。

六西格玛设计(DFSS)解决产品设计问题。这个方面在新产品引入章节讨论。

如何计算流程的西格玛水平

流程的西格玛水平可以用来估计没有落在特定公差范围内的质量特征的平均百分比。因此,要计算一个过程的西格玛水平,首先要确定流程及其允许公差,然后进行超过30次的测量。西格玛水平的计算基于每百万个机会出现的缺陷数(DPMO),对应关系如表11-4所示。本质上一次机会就是过程的一次运行,因此DPMO可以告诉你,假如重复测量该流程1 000 000次的话,平均而言你会因为质量不良而让顾客失望多少次。

为了测量DPMO,需要两则信息:生产的产品所所包含的总缺陷机会数量,实际发现的缺陷数量。DPMO=(实际缺陷数量/总缺陷计划)X1 000 000。一旦得到DPMO数值,使用表11-4就可以将其转化为西格玛水平。使用区间中较低的取值,例如,如果根据DPMO查表获得的西格玛水平落在4.2和4.3之间,则取4.2作为西格玛水平。

例举:一个计算机硬盘的生产商想测量其西格玛水平。在一个规定的期间内,生产商共生产了180 000个硬盘。对于每个硬盘生产商分别对8个质量特征值进行测量。在测量的过程中发现了4302个缺陷。总体上,在8x180 000个机会中有N=4302个缺陷,对应的DPMO=2987.5。查表,就可得到西格玛水平是4.2。

我们的使命与愿景:

我们将努力为中国工业工程师搭建一个交流、分享及互助的平台,来提升工业工程师的综合能力,终实现工业工程思想与技术的普及应用,为企业及社会创造价值!

我们的核心价值观:

交流、分享、互助、进步

我们为企业及个人提供:

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