六西格玛绿带课程_分析阶段
6西格玛绿带培训教材(1)
DAY 5 (Analyze Phase分析階段):
- What is a binomial distribution ?什么是二次項分配 - Conditions for the use of the Bernoulli trials (流程) - Graphical illustration of a binomial distribution二項次分配繪制的說明 - Measures of central tendency and dispersion for binomial distribution 二項次分配的集中趨勢和離散趨勢的測量 - Probability calculation with binomial distribution用二項次分配計算概率 - Binomial distribution case studies二項次分配的案例學習 - Characteristics of the Poisson distribution泊松分配的特點 - Probability calculation using Poisson distribution用泊松分配的概率計算 - Poisson distribution as an approximation of binomial distribution 泊松分配是一個比較接近二次項分配的 ------------------------------------Break---------------------------------------------- Poisson distribution case studies泊松分配案例的學習 - Introduction to normal distribution介紹正態分配 - Characteristics of normal distribution典型的正態分配 - Areas under the normal curve正態曲線內部的區域面積的理解 - The use of normal probability distribution table使用概率分配表 - Probability calculation using normal distribution利用正態分配計算概率 - Normal distribution case studies正態分配案例的學習 - Using computer to calculate probability of different distribution 利用電腦計算不同性質的概率分配 ------------------------------------Lunch---------------------------------------------6 点同职场助手频道 (或)海量资料下载 提供管理培训讲座光盘，VCD5元/盘，压缩DVD光盘10元起，非刻录光盘
六西格玛基础知识课件PPT课件
日期 4月1日 4月2日 4月6日 4月7日 4月8日 4月9日 4月11日 4月12日 4月13日 4月14日 4月15日 4月16日 4月18日 4月19日 4月20日 4月21日 4月22日 4月23日 4月25日 4月26日 4月27日 4月28日 4月29日 4月30日
上班时间数据表(单位：分钟）
自己
仔细 效率 主动性 坚持原则 创新
4
课程回顾
1、什么是6
sigma是希腊字母, 是一个用来表示标准差的统计单位. 它衡量数据的分散程度；
Sigma水平 是业绩水平的一个普适性衡量指标. 它是衡量我们所提供的产品或服务 满足客户要求能力的指标. 流程的sigma水平越高, 产品或服务满足客户要求的百 分比就越高, 缺陷也越少.
定义阶段测量阶段分析阶段分析阶段改迚阶段改迚阶段控制阶段控制阶段步骤dmaicqc聚焦关键问题选课题确定ctq和y现状调查制定项目计划设定目标测量系统分析分析原因过程能力分析确定主要原因查找潜在关键因素制定对策确定关键因素实施对策产生改迚方案检查效果验证改迚结果固化措施10固化改迚结果总结及下一步打算六西格玛dmaic模式六西格玛dmaic模式目录目录六西格玛dmaic模式第二部分第二部分第二部分第二部分第三部分第三部分第三部分第三部分第五部分第五部分第五部分第五部分六西格玛dmaic模式第一部分第一部分第一部分第一部分六西格玛dmaic模式第四部分第四部分第四部分第四部分六西格玛案例分享第六部分第六部分第六部分第六部分10定义阶段目的通过对客户需求对产品质量以及流程表现等方面迚行分析找出影响客户感知和流程绩效的关键问题幵确定为六西格玛项目
33
定测 分 改 控 义量 析 进 制
回忆一下：测量阶段分为那三个步骤？ 测量系统分析、过程能力分析、寻找潜在关键因素
精益六西格玛绿带认证培训
精益六西格玛绿带认证培训【课程目的】本课程内容设计基本上参照美国ASQ黑带考试大纲要求设计，适应用于想在较短时间内学习更多六西格玛工具和方法的学员。
它不同于普通的绿带学习班，比普通绿带掌握更多的工具和方法，是高阶绿带班（准黑带班）。
学员可进一步参加本公司学习和项目辅导，达到黑带资格并颁发《黑带培训合格证书》。
花学习绿带的成本，得到黑带知识和能力与资格，是本课程最大特色。
本课程由具有长期实际运作经验和深厚理论造诣的专家和黑带大师主讲。
系统阐述六西格玛管理的改善模型DMAIC、组织结构、项目管理、突破策略和文化变革策略；结合丰富的制造业及服务业的六西格玛实施案例，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。
培训不只讲授六西格玛的知识体系与工具，更重要的是培养准黑带具备对问题敏锐的洞察力、驱动团队解决问题的技能与创新解决问题的能力，这对学员的职业生涯具有决定意义。
【授课方式】互动式讲授、模板练习、案例分析、角色体验、小组研讨，项目实施与辅导【考试时间】说明：美国质量协会ASQ 2011年度绿带注册考试安排：上半年考试时间：2011年6月4日报名截止时间2011年4月15日下半年考试时间：2011年12月3日报名截止时间2011年10月14日考试费：人民币：3350元/人补考费：人民币：1900元/人试题中英文对照中国质量协会黑带考试时间：2011年10月22日报名费：200元/人【课程大纲】第一部份：六西格玛管理概述1、六西格玛概述1.1 质量发展简史（戴明、朱兰、休哈特、石川馨、田口等）和六西格玛起源和发展。
1.2 六西格玛改善策略简介---DMAIC.2、六西格玛推行策略。
2.1 组织的角色和责任。
2.2 六西格玛成功推行要素。
3、制定六西格玛推行战略目标3.1 企业环境分析。
3.2 优先考虑客户以及利益相关者的期望。
3.3 六西格平衡计分卡。
3.4 标杆分析。
3.5 SWOT分析（包括对优势、劣势、机遇、威胁的分析）。
6西格玛分析阶段
2、潜在原因的排序-----FMEA
FMEA的演变：
• 1、FMEA的前身为FMECA，是在1950由格鲁曼飞机提出， 用在飞机主控系统的失效分析
• 2、波音与马丁公司在1957年正式编订FMEA的作业程序 ，列在其工程手册中
• 3、60年代初期，美太空总署将FMECA成功的应用于太空 计划。美军同时也开始应用FMECA技术，并于1974年出 版MIL-STD-1629 FMECA作业程序。
漏斗的宽度 输入的变量大约30-60个
流程图
因果矩阵开始筛选：
将变量Xs减少至4-15个 致力于对输出有强烈影响的ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ量
因果矩阵图
1.3.2、潜在因子整理-----因果矩阵的制作方法
第一步.：列举输出变量
顺序
1
2
3
4
5
列举输出Ys
启动性能差 转速低
功率过大 耐压击穿 绝缘强度低
输出变量 输入变量
优先顺序
——彼得·德鲁克
1.1.2、在流程中寻找潜在的Xs---SIPOC
S
Supplier
I
Input
P
Process
O
Output
C
Customer
流程图
X1 X2
X3
活动(Activity) 选择决策
X5
Y
X4
流程开始和结束
流程方向
Xi往往隐藏在流程中，我们要对流程进行详细分解
1.1.3、在流程中寻找潜在的Xs---如何观察流程
1.3.4、潜在因子整理-----练习
议一议
小组成员经过头脑风暴，从流程中找出了10个可能的因素，请用因果矩阵对这10个 因素进行分析（针对三个重要的Ys）
企业六西格玛绿带认证的流程
企业六西格玛绿带认证的流程企业六西格玛绿带认证的流程引言：随着全球市场竞争的加剧，企业为了提高效率和降低成本，渴望寻求一种可靠的方法来改善业务流程。
而六西格玛绿带认证便成为了许多企业追求的目标。
本文将全面评估并介绍企业六西格玛绿带认证的流程，帮助读者深入了解该认证的意义和实施步骤。
一、什么是六西格玛绿带认证？六西格玛绿带认证是一种通过改进业务流程、降低变异性和提高质量来提升企业运营绩效的方法。
它基于数据驱动的决策和统计分析，通过减少缺陷和错误来推动过程改进。
二、为什么企业需要六西格玛绿带认证？1. 提高质量：通过绿带认证，企业能够减少错误和缺陷，提高产品和服务的质量，使其能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。
2. 降低成本：六西格玛方法论通过减少浪费和提高效率，帮助企业降低运营成本，提升利润率。
3. 加强客户满意度：六西格玛认证强调进程稳定性和一致性，能够提供更好的产品和服务，从而增强客户满意度。
4. 提高员工参与度和动力：通过六西格玛培训和认证，员工能够学习到一套系统性的方法和工具，激发员工的参与度和动力。
三、六西格玛绿带认证流程1. 项目选择与培训：企业选择需要改进的业务流程，并对相关人员进行六西格玛绿带培训，使其掌握必要的知识和技能。
2. 测量阶段：团队通过收集和分析数据，了解当前业务流程的性能，确定关键指标和问题。
3. 分析阶段：团队使用统计工具和方法，深入分析数据，找出问题的根本原因，并提出改善措施。
4. 改善阶段：团队基于数据分析结果，制定改善计划，实施各种改进措施，以提高流程效能。
5. 控制阶段：在改进措施实施后，团队监控流程的性能，并制定控制计划，以确保改进效果的持续。
四、个人观点和理解六西格玛绿带认证是现代企业管理领域的一项重要工具和方法。
通过引入六西格玛方法论，企业能够优化业务流程，提升产品和服务质量，从而在市场竞争中占据优势。
然而，实施六西格玛绿带认证需要全员参与和持续改进的承诺，这对企业来说是一个挑战。
六西格玛绿带培训资料
六西格玛绿带培训资料1. 引言六西格玛绿带（Six Sigma Green Belt）培训是一种管理和质量控制方法，旨在通过改进流程和减少缺陷来提高组织的效率和竞争力。
本文档将介绍六西格玛绿带培训的基本知识和技能，以帮助学员在实践中运用六西格玛方法来解决问题并改进业务流程。
2. 六西格玛概述六西格玛是一种管理哲学，它的目标是在组织中实现极高的品质水准。
六西格玛的核心思想是通过统计方法和数据分析来改进质量和效率。
六西格玛采用DMC（Define（定义）, Measure（测量）, Analyze （分析）, Improve（改进）, Control（控制））的方法来解决问题和改进业务流程。
3. 六西格玛绿带的角色和职责六西格玛绿带是一个在六西格玛项目中担任重要角色的人员。
他们的主要职责包括但不限于：•收集和分析数据，为团队提供决策依据；•参与问题解决和改进流程的讨论和决策；•实施改进计划，并监控改进结果；•指导和培训其他团队成员；•定期向管理层报告项目进展和成果。
4. 六西格玛工具和技术六西格玛绿带需要掌握一系列的工具和技术，以帮助他们解决问题和改进流程。
以下是一些常用的六西格玛工具和技术：4.1 流程图流程图是一种可视化工具，用于描述和分析业务流程。
它能帮助绿带和团队成员理解并识别可能存在问题的步骤，并为改进提供依据。
4.2 核对表核对表是一种简单而有效的工具，用于收集数据和记录问题。
绿带可以使用核对表来标记问题和缺陷，并跟踪改进的进展。
4.3 散点图散点图是一种统计工具，用于分析两个变量之间的关系。
绿带可以使用散点图来确定变量之间的相关性，并帮助他们做出决策和改进计划。
4.4 回归分析回归分析是一种统计方法，用于建立两个或多个变量之间的关系模型。
绿带可以使用回归分析来预测和优化业务流程中的变量。
5. 六西格玛绿带培训课程六西格玛绿带培训通常是一个系统性的课程，旨在向学员传授六西格玛的理念、方法和工具，以及培养他们解决问题和改进流程的能力。
六西格玛管理绿带介绍
六西格玛管理绿带介绍1. 引言六西格玛管理是一种以提高质量和效率为目标的管理方法学。
它采用数据驱动的方法，通过改进业务流程和减少变异性来实现持续的过程改进。
在六西格玛中，绿带（Green Belt）是指参与和推动六西格玛项目的关键成员。
本文将介绍六西格玛管理中绿带的定义、角色以及培训和认证要求。
2. 六西格玛管理绿带定义绿带是六西格玛团队中的核心成员，他们在六西格玛项目中发挥着重要的作用。
绿带通常是在组织内部培训而成的员工，他们具备了一定的统计学和质量方法的知识，可以应用六西格玛工具和方法来解决业务问题。
绿带可以在六西格玛项目中担任团队成员或者领导者的角色，他们负责项目的执行、数据收集和分析，并协助黑带（Black Belt）进行项目管理和改进。
3. 六西格玛管理绿带角色绿带在六西格玛项目中担任以下角色：3.1 项目执行者绿带在六西格玛项目中扮演重要的项目执行者角色。
他们负责收集和整理数据，参与数据分析，并协助项目团队推动项目的实施和改进。
3.2 数据分析师作为六西格玛绿带，他们需要具备一定的统计学和数据分析能力。
绿带在项目中通过运用六西格玛统计工具和技术，对数据进行分析和解读，从而帮助团队做出数据驱动的决策。
3.3 变革促进者绿带作为六西格玛的关键成员之一，他们通过对业务流程进行改进和优化，促进组织实现持续的变革和改进。
绿带可以在项目中推动变革，建立和维护改进的机制，并培养和激励团队中的其他成员参与并支持改进活动。
4. 六西格玛管理绿带培训和认证为了担任六西格玛绿带的角色，个人需要接受相应的培训和认证。
六西格玛绿带培训通常包括以下内容：4.1 六西格玛基础知识培训的第一阶段是介绍六西格玛的基本概念和方法。
绿带需要了解DMC方法（即定义、衡量、分析、改进和控制），以及常用的六西格玛统计工具和技术。
4.2 数据分析和统计学绿带需要具备一定的数据分析和统计学知识，以便能够运用相关工具和技术进行数据分析、解读和决策。
六西格玛绿带教材-MINITAB应用_质量管理技术系列培训(A阶段-方差分析)
单因素方差分析（One-Way ANOVA）
单因素方差分析是指在一项观察或实验中，除了某一
个因素（X）变化（不同的水平）外，其他因素保持 不变时，分析这个X的变化对Y是否有显著的影响。即 比较在各因素水平下，样本均值是否有显著性差异。
一般地，当我们比较多组连续数据的样本均值时，可
一般我们用MINI-TAB作方差分析（ANOVA）
6-
方差分析 （ANOVA）
方差分析是根据试验或观测得到的数据结果，分析、
推断哪些因素对过程的Y有着显著的影响，以及影响 大小的常用工具
方差分析中，X是区分型数据而Y是连续型数据
方差分析中，X可以是一个也可以是多个
在确定关键因素时我们既要考虑P-Value,
在这个问题中，小组考虑的影响因素有
两个；X1是班组，X2是材料供应商。
这两个X都是非连续数据类型的。
所以这是个双因素方差分析的问题。
6-
练习1
双因素方差分析（Two-Way ANOVA）
六西格玛项目小组为了调查影响发货期的因 素，他们收集到了这样一组数据。数据见 （ANOVA（引用6）） 问：这些因素对发货期是否存在显著影响？其 影响有多大？
双因素方差分析（Two-Way ANOVA）
双因素方差分析是指在一项观察或实验中，考虑某两
个因素（X）变化的，其他因素保持不变时，分析这 些X的变化对Y是否有显著的影响。
我们不仅可以分析各个因素X对Y的影响， 还可以分
析因素之间交互作用的大小。
在MINI-TAB中，用Two-Way ANOVA来作双因素方差分析。
练习2
练习3
数据输出结果
6-
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ练习4
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相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2020年11月16日星 期一2时 40分6秒Monday, November 16, 2020
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爱情，亲情，友情，让人无法割舍。20.11.162020年 11月16日星期 一2时40分6秒 20.11.16
谢谢大家！
P 值和显著性水平α
假设检验的方法
练习与讨论
单样本 t 检验
单样本 t 检验
单样本 t 检验
单样本 t 检验
双样本检验
双样本方差检验
双样本方差检验
双样本t检验
2
One-Way ANOVA
One-Way ANOVA
相关关系分析
@ 相关关系分析
● 目的 : 测定中得到的数据中掌握X 因子的数据与Y的数据是否有相关关系 ● 什么时候使用?:最好X因子,Y因子数据特性所有都是连续形数据时使用
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这些年的努力就为了得到相应的回报 。2020年11月16日星 期一2时 40分6秒14:40:0616 November 2020
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科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。下午2时40分 6秒下 午2时40分14:40:0620.11.16
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每天都是美好的一天，新的一天开启 。20.11.1620.11.1614:4014:40:0614:40:06Nov-20
单样本的比例检验
练习与讨论
双样本的比例检验
•分析方法同单样本比例检验
Chi-sq Test
● 目的: X 因子的类型(水准)别对Y是否影响 验证
● 什么时候使用: Y Data的形态是离散形,与这个相关的X Data的形态 也是离散形时使用
▶ Example ◀
• 3个月期间会计部门收集的 Invoice的不良类型按照部门别整理之后, 部门别不良类型的特性是否存在(有差异)？
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做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 11.1614 :40:061 4:40No v-2016 -No v-2 0
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日复一日的努力只为成就美好的明天 。14:40:0614:40:0614:40Monday, November 16, 2020
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安全放在第一位，防微杜渐。20.11.1620.11.1614:40:0614:40:06November 16, 2020
相关关系系数 R
◆ 变数间的相关系数:
(Menu : Stat > Basic Statistics > Correlation)
相关关系系数 R
回归分析
回归分析
回归方程是？
回归分析
有没有 相关性
？
离散型数据的假设检验
单样本的比例检验
单样本的比例检验
单样本的比例检验
单样本的比例检验ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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加强自身建设，增强个人的休养。2020年11月16日 下午2时 40分20.11.1620.11.16
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精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。2020年11月16日 星期一 下午2时 40分6秒14:40:0620.11.16
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让自己更加强大，更加专业，这才能 让自己 更好。2020年11月下 午2时40分20.11.1614:40November 16, 2020
No. 后补因子 验证方法
统计式结果 结论 (P Value)
改善 Idea
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生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20.11.1620.11.16Monday, November 16, 2020
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人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。14:40:0614:40:0614:4011/16/2020 2:40:06 PM
分析阶段(Analyze)
问题的现在状况？
Define 定义
Measure 测量
Analyze 分析
Improve 改进
Control 控制
图形分析
统计分析
因子整理
1
学习目标
● 理解基本图形工具和统计工具的使用 ● 找出对CTQ Y有影响的根本原因(Vital Few)
学习内容
1. X 因子的 Graph 分析 2. X 因子的统计式分析 3. 根本原因的确定
Y 因子的类型
连续形
离散形
相关系数 连续形 相关分析
X 因子的类型
t-Test(平均), 离散形F-Test(分散),
ANOVA(平均)
CHI—Square(χ2) Test, 比率比较
总体参数与样本统计量
假设检验的定义
假设检验的例子
假设检验的例子
假设检验的思路
假设检验的两种假设
假设检验的两种假设
• 如果有很多频次很低的类别归类为“其他”. 那么每一个归类为“其他” 的类别其频次不能大于没有归类为其他的任一类别，“其他”类别将被 放在图形的最右方。.
• 右边的Y轴表示百分率(%).
排列图
练习与讨论
练习与讨论
排列图
统计分析
☞ 目的 ● Graph 分析中确定的Data的现象通过统计
(假设验证等)验证计量值
图型分析
☞ 目的
● 通过图型分析找出在测定阶段得到的数据为基础的, 对CTQY有影响的
X 因子是否与Y有关系.
Y 因子的类型
连续形
离散形
散点图 (Plot)
Y : Weight, X : Head L
500
连续形400 300 Weight 200
100
0
X 因子的类型 10
12
14
Head.L
16
Ho : 不良类型是与 OBU别无任何关系 H1 : 不良类型受OBU别影响
不良类型
不良部门 OBU A B C D
A形不良
B形不良 C形不良 D形不良
1 15 21 45 13 2 26 31 34 5 3 33 17 49 20
Chi-sq Test
Chi-sq Test
• 结论?
分析阶段，因子整理
< Example >
● 个子 VS 重量 等 ● 吸烟 : 吸烟对肺和各种疾病的原因，特别是对孕妇和青少年健康不利
@ 表示相关的程度 – 相关系数(r)
◎ 表现相关性的测度 ◎ 经常在 –1与 1 之间 ◎ -1与 1是直线关系 ◎ 点在直线有多少? ◎ 受异常点的影响 ◎ |r| ≥ 0.8 时有较大相关
散点图
散点图
散点图
散点图
散点图
散点图
盒状图
盒状图
● 排列图又叫柏拉图, 应用了2:8法则的原理
排列图
排列图
● 排列图又的制作步骤 • 确定被分析的数据 (例如: 缺陷数据)
• 选择把数据分类的依据 (例如: 产生缺陷的班次, 地点, 类型) 并把数据 归类.
• 先在图形上画出一条横轴(X)和两条竖轴(Y). 左边的Y轴表示频次的多 少。 把分类好的数据按频次由高到底在图形上自左而右排列. Y轴上 柱状图的高度要与每一类中数据的频次相符。
18
Box Plot
Pareto Chart
● 对Graph 分析结果的措施是？
500
离散形400 300 Weight 200
100
0
1 2
Sex
• 对Graph 分析结果确认是否是期望的 Output，决定是否追加检讨的事项（统计分析） 。与实际问题相连，能立即采取措施的事项就立即改善
散点图
散点图