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广州六西格玛学习

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授课方式:
面授
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白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 灵活安排
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招生对象:
无任何基础的学员
课程目标:
找到制约学习成绩的短板,最大限度地发挥学生自身、的优势。弥补学习上的不足,消除简单粗暴的重复学习方法
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1454人看过 收藏 更新时间 :2024-04-27 11:27:06
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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 chdonger 于 2011-1-7 22:19 编辑

不好意思,这系列的文章属于想到哪里写到哪里的,思路有些混乱,还请大家海涵。以下纯属个人看法,欢迎大家批评指正。

如果我问大家一个六西格玛项目的5个步骤 - DMAIC中,哪个步骤困难,我相信十有八九都会跟我说A难,接下来可能是M,I,C, 简单的应该是D。因为A里面用到的统计学知识多,而D用到的统计学知识少。

可是,以我自己的实践来看,结果可能出乎大家的预料, 统计学分析往往不是决定项目成败的主要原因,而多是我们平常都忽视的一些原因,如沟通,现场分析等。 我认为在DMAIC的5个步骤中,难度依次递减,困难的是D,然后是M,接下来再分别是 A , I ,C。

大家再联想到自己归纳的一些六西格玛项目失败的因素,往往不是“我不知道用什么统计工具去分析”,而往往是“领导不重视,我无法获得资源,旁人不配合”,“大家认为这是我的项目,不是他们的项目,所有事情都是我来做”等问题,统计学往往不是决定项目成败的主要因素。

为什么说定义阶段是困难的步骤,因为定义决定这个项目大方向,分析出错,还可以重来,大方向错,满盘皆输,大致有以下几种情况

1. 定义阶段决定了这个项目是否能得到支持

一般来说,我不建议由绿带/黑带自行挑选项目,而建议由主管或者经理为绿带/黑带挑选项目。因为如果由绿带或者黑带自己挑选的项目,并不一定涉及经理们所关注的问题。如果不是经理们所关注的问题,那自然得不到他们的支持,那这项目接下来的命运可想而止。

2. 定义阶段决定了这个项目的可操作性

我经常会在培训要求绿带提交的他们项目的ACTION CHARTER,我也往往收到一些让我无语的项目。

如项目的定义太宽,如有一个项目工程师提交的绿带项目是提高产品的准时交货率,而且,他并没有指明他想把准时交货率提高到什么程度。我和他大致讨论了一下这个项目,发现这个项目涉及销售预测,设计,物料计划,生产计划,项目管理等5,6个部门,协调起来非常复杂, 从我的角度来看,这至少是一个黑带项目,以他的能力和职位根本无法协调。于是我建议将这个项目进行分解成若干个部分,他可以挑选与他工作有关的部分来做。

如项目设计的流程不受我们控制,这种项目往往是要求供应商或者客户改变的,基本上不可能实现。有一个SQE提交的项目,是减少供应商供货中的次品率。但经过讨论,发现为了减少供货中的次品率,主要是要求供应商进行流程改善。这种项目失败的可能性极高,因为国内的供应商本身的质量管理水平就非常薄弱,弄虚作假成风,罕有的可行的办法就是人员驻厂几个月,实地监督供应商改善,但这样的操作可能性不大,后往往是不了而知。

3. 定义阶段决定了在这个项目中,指标能否被量化,是否能够使用数据分析。

曾经碰到一个项目,一个绿带想改善产品在200kv的高压测试的通过率,我去实地了解了一下,耐压测试失败的原因往往是由于产品上存在划伤造成的,但是细小的划伤很难被发现,无法在测试之前被发现,只有在高压测试之后,被电弧“打伤”之后才能被肉眼发觉。

这个项目基本上没办法辨识项目的输出与输入,输出是离散型数据,即通过或者通过。输入只能是班次,人员等很常用的因素,所以我后建议由技术部门从技术分析的角度去尝试,而不建议使用六西格玛方法。

还曾经碰到一个项目,想减少在保质期内产品在客户端失效的比例,但是由于我们产品的保质期为5年,而且历史数据不足,需要重新收集数据,据我们估计,数据收集周期要有两年。这个绿带也不愿意等两年再拿到证书,所以换了项目。

测量阶段是第二困难的步骤,因为收集数据的质量决定了接下来数据分析的质量,分析得再好,如果分析的原始数据是错误的,那分析的结果一定是错的。 在测量阶段绿带/黑带们常常会犯以下的一些错误

1. 不去现场观察流程,而只在办公室拍脑袋,制定数据收集计划

我碰到过相当多这样的情况,如果不去现场仔细的了解流程的实际情况,如何能很好的辨识流程的输入因素,如何能制定良好的数据收集计划。我一直要求在测量阶段第一步就要去画流程的DETAIL PROCESS MAP,其目的就是为了让绿带/黑带在一开始去很好的观察流程。但我收到他们画的流程图后再去现场实地比较一下,却发现他们画得和实际情况往往不一样。他们往往是问了线长问了些问题之后,就画了出来,或者是根据程序文件画出来的。

2. 不做MSA,MSA的重要性不谈了,大家都知道

3. 制定了数据收集计划后不与具体的操作人员好好沟通,直接扔给他们完事。实际收集数据的人员往往不是技术人员,不懂E文,不清楚具体要求,收集的数据的质量可想而知。

4. 不能良好的量化,有些明明是连续性的数据,后却使用离散型的数据来测量

如曾经碰到一个项目,是减少产品的漏气率,在实际操作过程中,他们一开始是以通过或者不通过来收集数据,结果得到全部是连续性数据,很难分析,但是实际上,产品的漏气率是可以测量的

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