美国质量学会六西格玛绿带--知识大纲

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美国质量学会六西格玛绿带--知识大纲该知识大纲以书面形式介绍了考试题目包括子题目的解释以及题目的认知程度。

这些信息对考试发展委员会和准备参加考试人提供了指南。

但这不限于试卷所包含的主题或者所包括的一切的资料。

它只是分类考试中将要包括的题目类型。

在每段最后括号中的描述是指将要测试的每个题目的最大的认知程度。

在该文件后面对认知程度做了详细描述。

1. 概述:六西格玛与企业(15题)A. 六西格玛与企业目标1. 六西格玛的价值了解企业为什么要使用六西格玛,企业如何应用六西格玛基本原理和方法,以及六西格玛起源(朱兰、戴明、休哈特等)。

描述流程输入、输出以及反馈对整个企业的影响。

(理解)2. 企业驱动要素和关键指标了解业务的关键驱动要素(利润、市场份额、客户满意度、效率、产品差异性),以及关键指标和计分卡是如何制定并对整个企业的产生影响。

(理解)3. 企业目标与六西格玛项目描述项目选择过程,包括知道何时使用六西格玛改善方法(DMAIC),而不是使用其他问题解决工具;确定项目获得支持并与企业目标相关联。

(理解)B. 精益原则在企业中的应用1. 精益概念和工具定义和描述价值链、流动、拉动、尽善尽美等概念,以及常用的消除浪费的工具,包括Kaizen,5S,防错,价值流图等。

(理解)2. 增值和非增值活动识别各种形式的浪费,包括:过量库存、空间、测试检验、返工、搬运、存储等,以及减少周期时间提升产量。

(理解)3. 约束理论描述约束理论。

(理解)C. 六西格玛设计(DFSS)在企业中的应用1. 质量功能展开(QFD)描述QFD如何融入整个DFSS过程当中。

(理解)[注:QFD应用包含在II.A.6中]2. 设计与过程模式及后果分析(DFMEA&PFMEA)描述和区分设计FMEA和过程FMEA,并解释相关数据。

(分析)[注:FMEA应用包含在II.D.2中]3. DFSS路线图描述和区分DMADV(定义、测量、分析、设计、验证)和IDOV(识别、设计、优化、验证),了解它们如何与DMAIC相关联,以及它们如何在在设计(DFSS)阶段帮助关闭最终产品/流程的改善循环。

六西格玛-绿带培训教材

六西格玛-绿带培训教材

六西格玛-绿带培训教材1. 什么是六西格玛六西格玛(Six Sigma)是一种以质量管理为基础的管理思想和方法,旨在通过消除质量缺陷和减少变异性,达到优化流程和提高绩效的目标。

它起源于20世纪80年代的美国,如今已成为国际上公认的最佳质量管理实践之一。

六西格玛的名称来源于希腊字母σ(西格玛)的概念,表示统计上的标准偏差。

将σ映射为六个标准偏差的量级,也就是等于3.4个缺陷的每百万机会(Defects Per Million Opportunities,简称DPMO)。

这意味着六西格玛追求将缺陷控制在每百万次操作中不超过3.4个的水平,以实现高度可靠的过程。

2. 六西格玛的核心原则六西格玛的核心原则包括:(1) 客户导向六西格玛强调客户至上,将满足客户需求视为最终目标。

通过分析客户需求和期望,确定关键特性(Critical to Quality,简称CTQ),以确保产品或服务能够完全符合客户期望的要求。

(2) 数据驱动六西格玛倡导依据事实和数据做决策,通过收集、分析和解释数据来了解过程的性能和问题所在。

通过数据驱动的方法,可以减少主观判断的影响,提高决策的准确性。

(3) 流程优化六西格玛关注流程的关键环节和变异因素,通过优化流程来消除缺陷。

通过剪除延迟、清理冗余、消除瓶颈等方法,改善流程的效能和灵活性,提高生产效率和质量。

(4) 团队合作六西格玛注重团队合作和跨部门协作,通过组建跨职能团队,将不同领域的专业技能和知识结合起来,以找到最佳的问题解决方案。

注重培养团队成员的领导力、沟通和协作能力,鼓励创造性思维和创新。

(5) 持续改进持续改进是六西格玛的核心价值观。

通过不断的测量、分析、改进和控制(Measure, Analyze, Improve, Control,简称MC)的循环,实现不断提高绩效和质量的目标。

3. 六西格玛-绿带培训内容(1) 六西格玛概述•六西格玛的起源和发展•六西格玛的目标和优势•六西格玛的计量体系和方法论•六西格玛的关键术语和工具(2) 六西格玛的关键原理•六西格玛的核心原则和价值观•六西格玛的关键流程和步骤•如何确定关键特性和客户需求•如何采集、分析和利用数据(3) 六西格玛的工具和技术•流程图和价值流图•控制图和SPC分析•测量系统分析•根本原因分析和鱼骨图•设计实验和因子分析•效能分析和优化(4) 六西格玛的案例分析和实践•企业六西格玛实施的案例分析•六西格玛在质量改进和成本降低方面的应用实践•六西格玛的成功秘诀和注意事项•六西格玛在不同行业的应用案例(5) 六西格玛-绿带培训考试和认证•六西格玛-绿带培训的考试内容和形式•六西格玛-绿带培训的考试要求和通过标准•六西格玛-绿带培训的认证和持证要求4. 结束语六西格玛-绿带培训教材提供了系统的六西格玛知识体系和实践经验,帮助学员掌握六西格玛方法论和工具技巧。

六西格玛绿带(Six Sigma Greenbelt)培训资料

六西格玛绿带(Six Sigma Greenbelt)培训资料

六西格玛(6σ)概念于1986年由摩托罗拉公 司的比尔· 史密斯提出,此概念属于品质管理范畴。 在20世纪90年代中期开始被GE从一种全面质量管 理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改 善和优化的技术,并提供了一系列同等地适用于设 计、生产和服务的新产品开发工具。继而与GE的 全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进,成为 全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举 措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企 业战略目标和产品开发设计的标尺,追求持续进步 的一种管理哲学。
根据美国质量协会(ASQ)研究结果,6 SIGMA要求企业质量管理运作达到一个相当高的 层次,假如一个产品交样合格率只有85%,就不 必用6 SIGMA管理。此时可用比6 SIGMA管理 更简单的办法,将85%提高到95%即可。例如推 行ISO 9000质量体系认证、顾客满意度、零缺陷 管理等。另外,6 SIGMA管理对企业员工的素质 提出了较高的要求,6 SIGMA需要员工参与测量、 分析、改进和控制的各种项目,要求自我管理而不 像ISO 9000那样需有人督促。
六西格玛 绿带
Six Sigma Greenbelt
Sigma()是什么?
是统计学里的一 个单位,表示与平 均值的标准偏差。
举例说明
有20个学生成绩(x)如下:
举例说明
有20个学生成绩(x)如下: 成绩总和为:
举例说明
有20个学生成绩(x)如下: 成绩总和为: 平均成绩μ :
举例说明
有20个学生成绩(x)如下: 成绩总和为: 平均成绩μ : 标准偏差:
6 Sigma领导者 公司最高层
Champions 冠军
Master Black Belts 黑带大师(全职)
Six Sigma Black Belts 黑带(全职)

六西格玛绿带培训资料

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。

六西格玛绿带管理考试复习知识要点

六西格玛绿带管理考试复习知识要点
3.六西格玛管理的新发展 六西格玛管理是对全面质量管理特别是质量改进理论的继承和新发展,成为可以 使企业保持持续改进、增强综合领导能力、不断提高顾客满意度以及经营绩效并带来 巨大利润的一整套管理理念和系统方法。新六西格玛是一个领导力管理程序,是关于 总体业务改进方法,解决了管理人员面临的两难问题:一方面要通过快速的业务改进 项目达到短期的财务目标;另一方面还要在关键人才和核心流程方面为未来的发展积 蓄能力。 将平衡计分卡(BSC)、业务流程再造(BRP)、高效率团队、对核心业务流程进行 持续不断地监控等工具与六西格玛整合。 1.2.1 六西格玛的概念 一整套系统的、集成的业务改进方法体系,旨在持续改进企业业务流程,实现客 户满意的方法。它通过系统地、集成地采用业务改进流程,实现无缺陷的过程设计 (DFSS),并对现有过程进行 DMAIC 流程,消除过程缺陷和无价值作业,提高质量和 服务、降低成本、缩短运转周期,达到客户完全满意,增强企业竞争力。 σ(SIGMA,西格玛)是希腊字母, 是一个用来定义母体标准偏差的统计测量单 位。它衡量数据的变化程度或离散程度。 SIGMA 水平衡量我们所提供的产品或服务有多少能够达到顾客要求的水平。流程 的 SIGMA 水平越高, 该流程输出的产品或服务满足顾客要求的程度就越高, 也就是缺 陷就越少。 1. 六西格玛的统计含义
实际流程输出特性的分布中心与规格中心往往不重合。在计算过程长期运行缺 陷概率时,一般考虑将上述正态分布的中心向左或向右偏移 1.5σ,此时一侧的缺 陷率为 3.4ppm,另一侧可忽略不计,总缺陷概率为 3.4ppm。因此,通常所说的六 西格玛质量水平代表 3.4DPMO,即每百万次缺陷机会有 3.4 次缺陷。 2.六西格玛的管理含义 (1)获取竞争优势的战略
日本在 20 世纪 50 年代提出全公司质量管理(CWQC)、QCC、田口方法、5S 管理、全面生产维护(TPM)、QFD、丰田生产方式(TPS)、老七种、新七种工具。

最新六西格玛绿带考试大纲

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六西格玛绿带知识大纲六西格玛绿带知识六西格玛绿带咨询六西格玛绿带培训六西格玛绿带项目六西格玛绿带认证六西格玛绿带考试六西格玛绿带管理六西格玛绿带大纲六西格玛绿带辅导六西格玛绿带顾问六西格玛绿带注册六西格玛绿带公开课六西格玛绿带实践六西格玛绿带案例目录Ⅰ六西格玛管理概论 (2)A. 六西格玛管理的发展 (2)B. 六西格玛管理的概念和核心理念 (2)C. 6西格玛管理的组织和推进 (2)D.六西格玛管理方法论 (2)E.精益六西格玛 (3)II 六西格玛—界定 (3)A. 6西格玛与过程管理 (3)B、改进机会确定 (3)C、6西格玛项目管理 (4)D. 六西格玛项目管理工具 (4)III 6西格玛—测量 (4)A. 过程分析和文档 (4)B. 概率与数理统计基础 (5)C. 收集和归纳数据 (5)D. 测量系统分析 (6)E.过程能力和绩效 (6)IV 六西格玛—分析 (7)A. 过程分析概述 (7)B.假设检验 (7)C.单因子方差分析 (7)D.列联表 (7)E.多变异分析 (7)F.相关分析与回归分析 (7)G.精益分析工具 (7)V 六西格玛—改进和控制 (7)A. 改进方法概述 (7)B.试验设计(DOE)基础 (7)C.全因子设计简介 (8)D.精益改进工具 (8)E.改进方案验证、评价与实施 (8)VI 控制 (8)A. 控制阶段概述 (8)B.常规控制图 (8)C.精益控制工具 (8)D.六西格玛项目总结和成果评审 (9)VII 六西格玛设计简介 (9)A 6西格玛设计概述 (9)B.质量功能展开 (9)C.FMEA简介 (9)附录:知识点评价 (9)Ⅰ六西格玛管理概论A. 6西格玛管理的发展1.六西格玛的起源和发展了解6西格玛的起源,理解质量大师(朱兰、戴明、休哈特等)的质量理念;6西格玛管理的演变过程;识别组织为何使用6西格玛,六西格玛与其他管理模式之间的关系。

(理解)2.6西格玛解决问题的逻辑识别企业的关键绩效指标和业绩驱动因素,平衡记分卡、绩效指标与之上而下的业务流程改进。

六西格玛绿带考试大纲(最新)

六西格玛绿带考试大纲(最新)

六西格玛绿带知识大纲目录Ⅰ六西格玛管理概论 (2)A. 六西格玛管理的发展 (3)B. 六西格玛管理的概念和核心理念 (3)C. 6西格玛管理的组织和推进 (3)D.六西格玛管理方法论 (4)E.精益六西格玛 (4)II 六西格玛—界定 (5)A. 6西格玛与过程管理 (5)B、改进机会确定 (5)C、6西格玛项目管理 (6)D. 六西格玛项目管理工具 (7)III 6西格玛—测量 (7)A. 过程分析和文档 (7)B. 概率与数理统计基础 (8)C. 收集和归纳数据 (9)D. 测量系统分析 (9)E.过程能力和绩效 (10)IV 六西格玛—分析 (11)A. 过程分析概述 (11)B.假设检验 (11)C.单因子方差分析 (11)D.列联表 (11)E.多变异分析 (11)F.相关分析与回归分析 (11)G.精益分析工具 (12)V 六西格玛—改进和控制 (12)A. 改进方法概述 (12)B.试验设计(DOE)基础 (12)C.全因子设计简介 (13)D.精益改进工具 (13)E.改进方案验证、评价与实施 (13)VI 控制 (13)A. 控制阶段概述 (13)B.常规控制图 (13)C.精益控制工具 (14)D.六西格玛项目总结和成果评审 (14)VII 六西格玛设计简介 (14)A 6西格玛设计概述 (14)B.质量功能展开 (14)C.FMEA简介 (14)附录:知识点评价 (14)Ⅰ六西格玛管理概论A. 6西格玛管理的发展1.六西格玛的起源和发展了解6西格玛的起源,理解质量大师(朱兰、戴明、休哈特等)的质量理念;6西格玛管理的演变过程;识别组织为何使用6西格玛,六西格玛与其他管理模式之间的关系。

(理解)2.6西格玛解决问题的逻辑识别企业的关键绩效指标和业绩驱动因素,平衡记分卡、绩效指标与之上而下的业务流程改进。

(理解)B. 六西格玛管理的概念和核心理念1.六西格玛管理的概念掌握6西格玛的基本概念,了解其统计意义和管理意义。

六西格玛绿带课程大纲

六西格玛绿带课程大纲
制作控制图的步骤
4.控制图与过程能力分析
流程能力的定义
流程能力衡量的指标
流程能力衡量指标的计算
短期流程能力与长期流程能力
讲师简介:
刘维成:美的学院内聘中级讲师
现任美的制冷家电集团经营管理部经营管理六西格玛高级专员,美的集团六西格玛专家组成员,黑带。从事于生产管理实践二十多年,主推过美的空调工业工程应用和六西格玛管理实践。拥有二十多年的现场管理、改善、效率提升和品质管理、控制经验。熟悉研发设计、制造工艺、运营流程的优化。主讲课程《品质、精益六西格玛绿带班》(培训绿带不下150人);设计流程及发明创新原理(TRIZ理论);质量管理工具《统计过程控制SPC》、《设计、过程失效模式与效应分析DFMEA、PFMEA》及精益制造和工具等。课程案例丰富、轻松、互动性强。
六西格玛的发展历史
六西格玛解决问题的方法论和路径
六西格玛姬决问题的流程分析方法
输出输入的分析
聚焦关键输入的工具-因果矩阵C&E;
关键输入的失效模式与效应分析FMEA
第二部分数据分析逻辑路径
数据分析的逻辑路径
测量系统分析MSA
统计过程控制SPC
初始流程能力的分析
多变量分析
实验设计DOE
第三部分统计技术
第一步准备工作
第二步确定失效模式及其影响
第三步针对失效模式的原因分析
第四步针对失效模式的原因探测方法
4.设计失效模式分析DFMEA的应用
DFMEA消除风险的优先等级
DFMEA与特殊特性
DFMEA的重要输出
讲师简介:
刘维成美的学院内聘中级讲师
现任美的制冷家电集团经营管理部经营管理六西格玛高级专员,美的集团六西格玛专家组成员,黑带。从事于生产管理实践二十多年,主推过美的空调工业工程应用和六西格玛管理实践。拥有二十多年的现场管理、改善、效率提升和品质管理、控制经验。熟悉研发设计、制造工艺、运营流程的优化。主讲课程《品质、精益六西格玛绿带班》(培训绿带不下150人);设计流程及发明创新原理(TRIZ理论);质量管理工具《统计过程控制SPC》、《设计、过程失效模式与效应分析DFMEA、PFMEA》及精益制造和工具等。课程案例丰富、轻松、互动性强。
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美国质量学会六西格玛绿带--知识大纲该知识大纲以书面形式介绍了考试题目包括子题目的解释以及题目的认知程度。

这些信息对考试发展委员会和准备参加考试人提供了指南。

但这不限于试卷所包含的主题或者所包括的一切的资料。

它只是分类考试中将要包括的题目类型。

在每段最后括号中的描述是指将要测试的每个题目的最大的认知程度。

在该文件后面对认知程度做了详细描述。

1. 概述:六西格玛与企业(15题)A. 六西格玛与企业目标1. 六西格玛的价值了解企业为什么要使用六西格玛,企业如何应用六西格玛基本原理和方法,以及六西格玛起源(朱兰、戴明、休哈特等)。

描述流程输入、输出以及反馈对整个企业的影响。

(理解)2. 企业驱动要素和关键指标了解业务的关键驱动要素(利润、市场份额、客户满意度、效率、产品差异性),以及关键指标和计分卡是如何制定并对整个企业的产生影响。

(理解)3. 企业目标与六西格玛项目描述项目选择过程,包括知道何时使用六西格玛改善方法(DMAIC),而不是使用其他问题解决工具;确定项目获得支持并与企业目标相关联。

(理解)B. 精益原则在企业中的应用1. 精益概念和工具定义和描述价值链、流动、拉动、尽善尽美等概念,以及常用的消除浪费的工具,包括Kaizen,5S,防错,价值流图等。

(理解)2. 增值和非增值活动识别各种形式的浪费,包括:过量库存、空间、测试检验、返工、搬运、存储等,以及减少周期时间提升产量。

(理解)3. 约束理论描述约束理论。

(理解)C. 六西格玛设计(DFSS)在企业中的应用1. 质量功能展开(QFD)描述QFD如何融入整个DFSS过程当中。

(理解)[注:QFD应用包含在II.A.6中]2. 设计与过程模式及后果分析(DFMEA&PFMEA)描述和区分设计FMEA和过程FMEA,并解释相关数据。

(分析)[注:FMEA应用包含在II.D.2中]3. DFSS路线图描述和区分DMADV(定义、测量、分析、设计、验证)和IDOV(识别、设计、优化、验证),了解它们如何与DMAIC相关联,以及它们如何在在设计(DFSS)阶段帮助关闭最终产品/流程的改善循环。

(理解)II 六西格玛-定义(25题)1. 过程要素定义和描述过程的组成要素和边界。

了解过程如何跨越不同职能区域,以及取得过程改善成果所要面对的挑战。

(分析)2. 过程负责人和利益相关方确定项目中的过程负责人,内外部客户,和其他利益相关方。

(应用)3. 识别客户识别特定项目的内外部客户并进行分类,展示项目对客户的影响。

(应用)4. 收集客户数据使用不同的方法收集客户的反馈(如问卷调查、焦点组群、访谈。

观察),识别使这些工具有效的关键要素。

审核问卷调查的内容,排除歧义和含混不清的问题。

(应用)5. 分析客户数据使用图形、统计、及定性工具分析客户反馈。

(分析)6. 转化客户需求帮助将客户反馈转化成项目目的和目标,包括关键质量特性(CTQ)和需求陈述。

使用质量功能展开等客户之声分析工具将客户需求转化成绩效指标。

(应用)B. 项目管理基础1. 项目章程和问题陈述定义和描述项目章程的关键要素,完成问题陈述,包括基线和改善目标。

(应用)2. 项目范围使用柏拉图,流程图等帮助完成项目定义/范围。

(应用)3. 项目指标帮助制定主要和次要指标(如质量、周期时间、成本),并建立与客户之声相关联的关键项目指标。

(应用)4. 项目规划工具使用甘特图,关键路径图(CPM)及项目计划评审技术(PERT)图等项目工具。

(应用)5. 项目文件化在阶段评审、管理评审,和其他展示中提供项目文件并选择正确的媒介进行展示。

(应用)6. 项目风险分析描述项目风险分析的目的和收益,包括资源、财务、以及对客户和其他利益相关方的影响等。

(理解)7. 项目关闭描述所实现的目标,及通过经验教训识别出的其他改善机会。

(应用)C. 管理与规划工具定义、选择、和使用1)亲和图,2)关联图,3)树形图,4)优先矩阵,5)矩阵图,6)过程决策程序图(PDPC)及7)活动网络图。

(应用)1. 流程表现计算流程绩效指标,如单位缺陷数(DPU),累计直通率(RTY),不良质量成本(COPQ),每百万机会缺陷数(DPMO),西格玛水平,及流程能力指标。

追踪流程绩效指标以驱动项目决策。

(分析)2. 失效模式及后果分析(FMEA)定义和描述失效模式及后果分析(FMEA)。

描述各分值标准的意图和使用,并计算风险优先数(RPN)。

(分析)E. 团队推动力与表现1. 团队阶段和推动力定义和描述团队发展的阶段,包括形成期、震荡期、规范期、执行期、休整期。

识别和帮助克服消极推动力,包括:傲慢专横,独裁,或不愿意参与,及不加思考的接受,群体思维,踌躇不定,急于完成,半信半疑,置之不理和离题等。

(评价)2. 六西格玛及其他团队角色和职责描述和定义六西格玛和其他团队中参与者的角色和职责,包括黑带、黑带大师、绿带、倡导者、执行者、教练、推动者、团队成员、发起人、过程负责人等。

(应用)3. 团队工具定义和应用团队工具,如头脑风暴、名义群体法,多数投票法等。

(应用)4. 沟通在不同的情况下使用正确有效的沟通技巧克服阻碍项目成功的障碍。

(应用)III 六西格玛-测量(30题)A. 流程分析与文件化1. 流程建模建立和审核流程图,书面作业程序,作业指导书,作业图等。

(分析)2. 流程输入和输出识别流程输入变量和流程输出变量(SIPOC),通过因果图,关联矩阵等工具记录它们之间的关系。

(分析)B. 概率与统计1. 得出有效的统计结论区分列举(描述性)研究和分析(推理性)研究,并区分总体参数和样本统计量。

(应用)2. 中心极限定理和均值的抽样分布定义中心极限定理,并描述它在置信区间、控制图等推理性统计应用中的重要性。

(应用)3. 基本概率概念描述和应用独立性、互斥事件、乘法规则等概念。

(应用)C. 数据收集与分析1. 数据类型和测量尺度识别连续型(变量)数据和离散型(属性)数据,并分类。

描述和定义名义的,序数的,间隔的,及比例的测量尺度。

(分析)2. 数据收集方法定义和应用检查表、代码数据等方法进行数据收集。

(分析)3. 确保数据准确性和完整性的技术定义和应用随机抽样、分层抽样、样本同质性等技术。

(应用)4. 描述型统计计算和解释离散和集中趋势指标,并构建和解释频率分布和累计频率分布。

(评价)5. 图形方法通过构建、应用和解释图形图表如茎叶图、箱形图、运行图、散点图、柏拉图等来描述关联;通过构建、应用和解释图形如直方图,正态概率图等来描述分布。

(创建)D. 概率分布描述和解释正态分布、二项式分布、泊松分布、卡方分布、学生t分布、及F分布。

(应用)E. 测量系统分析使用重复性和再现性(GR&R)、测量相关性、偏倚、线性、百分比一致性、及精确度/ 公差(P/T)来计算、分析、和解释测量系统能力。

(评价)F. 流程能力和表现1. 流程能力研究识别、描述、及应用设计和实施流程能力研究的要素,包括识别主要特征,识别规格和公差,制定抽样计划,并验证稳定性和正泰性。

(评价)2. 流程表现 vs. 规格区分流程自身的限制和规格限制,并计算流程表现指标,如缺陷百分比。

(评价)3. 流程能力指标定义、选择、及计算Cp和Cpk,并评估流程能力。

(评价)4. 流程表现指标定义、选择、及计算Pp、Ppk、Cpm,并评估流程表现。

(评价)5. 短期能力 vs. 长期能力描述和应用适合于只有短期数据可收集或只有属性数据可获得的假设和协定,并解释长期能力和短期能力之间的关系存在1.5西格玛的偏移。

(评价)6. 属性数据的流程能力计算某流程的西格玛水平,并描述它与Ppk的关系。

(应用)IV 六西格玛-分析(15题)A. 探索性数据分析1. 多变量研究使用和解释多变量研究来说明位置变量,循环变量和时间变量的区别。

应用抽样计划调查最大的变异来源。

(分析)2. 简单线性相关与回归解释相关系数,并确定其统计显著性(P值);了解相关性和因果关系的差异。

解释线性回归方程,并确定其统计显著性(P值)。

使用回归模型进行评估和预测。

(评价)B. 假设检验1. 基础知识定义和区分统计显著性和实际显著性,并通过检验得到显著性水平,检出力,I类错误和II类错误。

确定不同检验的合适样本量。

(应用)2. 均值检验、方差检验和比例检验定义、比较、及对照统计显著性和实际显著性。

(应用)3. 成对比较检验定义和描述成对比较参数假设检验。

(理解)4. 一元方差分析(ANOVA)定义与一元方差分析相关的术语,并解释ANOVA的结果和数据图形。

(分析)5. 卡方定义和解释卡方,并使用它来确定统计显著性。

(分析)V 六西格玛-改善和控制(15题)A. 实验设计(DOE)1. 基本术语定义和描述基本的DOE术语,包括独立变量和相关变量,因子和水平,响应,处理,错误,重复和复制等。

(理解)2. 主效应解释主效应和关联图。

(应用)B. 统计过程控制(SPC)1. 目标和收益描述SPC的目标和收益,包括控制流程表现,识别特殊原因和普通原因等。

(分析)2. 合理子群定义合理子群,并描述如何使用。

(理解)3. 控制图选择和应用识别、选择、构建和应用以下类型控制图:均值极差()图,均值标准差()图,单值移动范围(ImR/XmR)图,中值图,p图,np图,c图,和u图。

(应用)4. 控制图分析解释控制图,并使用规则来区分普通原因和特殊原因,确定统计控制。

(分析)C. 解决方案实施和验证使用不同的改善方法,如头脑风暴、主效应分析、多变量研究、FMEA、测量系统能力再分析、及改善后能力分析来确定和实施解决方案,并通过F检验和t检验进行验证。

(创建)D. 控制计划帮助建立控制计划,记录和保持成果,并帮助执行控制和监控系统。

(应用)认知程度基于布鲁姆分类法-修订(2001)该知识大纲除了目录细节以外,也阐述了这些题目中考试题目的复杂程度。

这些程度基于“认知程度”(布鲁姆分类法-修订,2001)并按照从简单到复杂的顺序陈述。

记忆回顾或认识术语,定义,事实,想法,材料,图表,结果,方法,原理等。

理解阅读并理解描述,交流,报告,表格,图表,指南,法规等。

应用知道何时以及如何使用这些想法,步骤,方法,公式,原理,理论等。

分析把信息分解到组成要素并认识到他们的相互关系以及如何组织他们;从复杂的场景中识别次级因素或重要数据。

评估通过把建议与具体规格标准或规范相比较,对所提议的观点的价值,结果等进行判断。

创建通过使用把零件或者要素放到一起的方法把以前不清楚的方式或者结构表现出来;从复杂中识别哪一种数据或信息适用于检验未来或者从哪种所支持的结论中得出结果。

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