6 西格玛基本方法及工具应用

l  Six Sigma 总体介绍：

² Six Sigma 是什么?

² 谁在应用Six Sigma?

² Six Sigma 的两大流派及其各自主要特点

² Six Sigma 的两大类方法的介绍及其主要阶段   

    和各阶段需要完成的主要任务

² Six Sigma 的组织结构

² Six Sigma 的战略推广

² Six Sigma 与 ISO/TQM（Total Quality

Management - 全面质量管理）的区别

l  Six Sigma 的统计学基础：

² 数据分类：连续型数据和离散型数据

² 缺陷(标准)：单元，机会的定义： DPU 和 DPO 

   的概念和区别

² 正态分布的由来

² 正态分布的重要统计量“u”（均值）和“s”（标

准方差）

² 正态分布的重要特性及“Z”值的计算

² Mean( 均值)，Median(中位数)和 Mode(模)

l  Six Sigma 各阶段的详细介绍： 

² 定义阶段 (Define) 

Ø 质量功能展开(QFD-Quality Function Deployment) 

Ø 立项资格五要素：业务方面、问题和目标陈述、项目范围、项目进程计划、团队成员及角色     

² 测量阶段 (Measure) 

Ø 确定项目的Y：连续型数据和离散型数据、实际项目中连续型数据和离散型数据之间的合理变换

Ø 确定项目的缺陷(标准)，单元，机会

Ø 测量系统的分析(MSA)：

ü 偏差的构成：可重复性和可再生产性 

ü 连续数据：快速方法和方差分析法

    (ANOVA-ANalysis Of VAriance)

ü 离散数据：表格法

Ø 对Y和可能的X’s收集数据

ü 流程图(PM-Process Map)

ü 因果图即鱼骨图或称为石川图

    (C&E-Cause & Effect Diagram)

ü 标准操作规(SOP-StandardOperationProcedure)

Ø Y的基本图形分析及统计分析：

ü 柏拉图(Pareto Chart)

ü 直方图(Histogram)

ü 盒形图(Boxplot)

ü 验证正态性(Normality Test)

ü 歪斜分布(Skewed Distribution)

ü 尖峰分布(Kurtosis Distribution)

ü 多模式分布(Multi-Mode Distribution) 

ü 非正态分布的处理

ü 描述性统计(Basic Statistics)

Ø 计算Z值：

ü Y是离散型数据：Product Report

ü Y是连续型数据：Process Report

ü Zst 、Zlt和Zshift的关系

² 分析阶段 (Analyze) 

Ø 图形分析：离散图或散布图(Scatter Plot/Diagrams)

Ø 假设检验分析(Hypothesis Analysis)

ü F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test 和 ChiSquare-test) 

Ø 方差分析(ANOVA)

Ø 回归分析(Regression)

Ø 通用线性模型(GLM-General Linear Model)

² 改进阶段 （Improve） 

Ø 样本数量检验(Sample Size Testing)：连续数据和离散数据

Ø 改进真实性检验：T检验和卡方检验(T-test和 ChiSquare-test)

² 控制阶段 （Control） 

Ø SPC及控制图(Control Chart)

ü 什么是控制图和SPC

ü 控制图的用途

ü 控制图的类型

ü 控制图原理

ü 控制图的解释

l  DMADV的内容简单介绍：

² D-定义(Define)、M-测量(Measure)、A-分析

(Analyze)、D-设计(Design)、V-验证(Verify)