六西格玛绿带培训教材
6西格玛绿带培训教材(1)
DAY 5 (Analyze Phase分析階段):
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DAY2 第二天(Variance Reduction降低变差的理解):
- The power of Plato chart and the 80/20 rules柏拉圖表的功能和80/20的規則 - Construction of a Plato Chart using computer - flow diagram and its associated symbols流程圖和其制作符號含義 - Two 实例of flow diagram (using a common scenario)兩個流程圖的實例（使用通用的情節） - Barriers that hinder 6西格玛implementation阻礙開展執行六西格瑪的因素 ------------------------------------Break---------------------------------------------- What is FMEA 什么是FMEA - Example of FMEA關于FMEA的實例 - Group exercise on FMEA of barriers to 6西格玛implementation - FMEA presentations關于FMEA的介紹 ------------------------------------Lunch---------------------------------------------- Concept of precision and accuracy對准確和准確的理解（Cp和Ca） - How does it link to the mean and 标准偏差（如何將平均值和標准偏差聯系起來） - Precision and accuracy example (i.e. Selection of fund manager准確和精確的實際例子 -Catapult exercise I彈弓拋物發射器的思維練習一 ------------------------------------Break---------------------------------------------- Introducing concept of variance reduction (i.e. PF/CE/CNX/FMEA/SOP)介紹降低變差的觀念 -Variance reduction 脑力风暴exercise for Catapult用彈弓發射器進行降低變差的腦力風暴練習 -Catapult exercise II彈弓拋物發射器思維練習二 - Computation of Catapult exercise result after variance reduction評估計算彈弓發射器游戲中的 數據來了解降低變差的含義 - Discussion of variance contributors討論降低變差的意義 -第二天wrap up 在以上學習中通過彈弓發射器游戲的了解﹐在游戲中掌握了解在六西格瑪中(Variance
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。
六西格玛绿带培训教材1
六西格玛绿带培训教材11. 引言六西格玛是一种由Motorola公司在20世纪80年代提出的管理方法论，用于提高组织的质量和效率。
六西格玛方法论主要包括DMC （Define、Measure、Analyze、Improve、Control）和DMADV （Define、Measure、Analyze、Design、Verify）两个阶段。
本教材将以六西格玛绿带培训为主题，介绍六西格玛的基本原理和应用技巧。
2. DMC的阶段概述DMC是六西格玛中最常用的问题解决方法，它包括以下五个阶段：2.1 Define阶段在Define阶段，团队确定项目的目标，并制定项目计划。
这个阶段的主要任务是定义问题陈述、项目范围和关键业务指标。
在Measure阶段，团队收集和测量与问题相关的数据，并分析数据的特征和变异。
这个阶段的目标是获取准确的数据和量化问题。
2.3 Analyze阶段在Analyze阶段，团队分析数据并确定问题的根本原因。
通过使用统计工具和图表，团队可以识别和验证潜在的原因。
2.4 Improve阶段在Improve阶段，团队提出改进解决方案，并进行实验验证。
该阶段的目标是确保风险被最大限度地降低，并在实施改进后实现预期结果。
在Control阶段，团队制定并实施控制计划，以确保改进方案的持续效果。
通过监控关键过程指标和制定控制策略，团队可以确保问题解决方案的稳定性。
3. DMADV的阶段概述DMADV是六西格玛用于新产品或服务设计的方法，它包括以下五个阶段：3.1 Define阶段在Define阶段，团队确定新产品或服务的目标，并制定项目计划。
这个阶段的主要任务是定义客户需求和项目范围，并界定关键业务指标。
在Measure阶段，团队收集和测量与新产品或服务相关的数据，并分析数据的特征和变异。
这个阶段的目标是获取准确的数据和量化需求。
3.3 Analyze阶段在Analyze阶段，团队分析数据并确定新产品或服务的设计要求和技术要求。
六西格玛绿带培训课件(PPT 106张)
SixSigmaGreenbelt
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：n/redesign)
一个6SIGMA项目包含了一套定义CTQs的解决方 法，一旦6SIGMA项目被选用，下面2个策略中的一个 需要被采用。
修复和改进现成的流 程，这个方法叫做 DMAIC。大多数 6SIGMA项目采用 这个方法
流程的设计或再设计一般 通用DFSS(Design for Six Sigma)，但是 DFSS不是被普遍接受的 方法，DFSS中最流行的 方法是DMADV
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。
企业提供的产品和服务必须满足客户要求的质量特征. 在6SIGMA中, 通常用Y来表示.很多公司都是把其作为一个 输出的衡量性指标。 Voc = f ( CTQs ) Y = f (X1, X2, X3, …Xn) Y = f (X) Y代表输出 X代表输入 Voc(Voice of customer)
六西格玛绿带培训教材(PPT 65页)
fei3702
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Green Belt Training Schedule 绿带培训时间表
Green Belt Training Course Context 绿带培训课程内容
Measure 测 量
Analyze 分 析
Introduction of Minitab
软件简介
Parameter Estimation
参数评估
Basic Statistics
基础统计学
Hypothesis Testing
假设测试
Probability Distribution
概率分布
Correlation
相关
Process Mapping
Green Belt Training Discipline 绿带培训守则
Lessons will start at 4:00p.m. or 7:00p.m. sharply and all green belt candidates shall show up 5 minutes before started.
工程能力分析
抽样大小运算
Measurment System Analysis
测量系统分析
Improve 改 善
Design of Experiment (DOE)
实验设计
Factorial Designs
全因 子 设 计
Fractional Factorial Designs Regression
Our Vision & Goal
我 们 的 远 观 及目标
超经典6sigma_绿带培训教材
六西格玛在全球范围内的推广与普及
国际标准化组织的认可
国际标准化组织对六西格玛方法的认可和推广，促进了其在全球范围内的普及和应用。
跨国企业的实践经验
许多跨国企业成功实施六西格玛的经验被广泛分享和传播，为全球范围内的企业提供了 借鉴和参考。
教育和培训机构的推广
各类教育和培训机构在培养专业人才和普及六西格玛知识方面发挥了重要作用，推动了 六西格玛在全球范围内的普及和应用。
详细描述
直方图可以清晰地展示数据的分布情 况，帮助我们了解数据的集中趋势和 离散程度。通过观察直方图的形状、 峰度、偏度等特征，可以对数据的特 性进行初步分析。
箱线图
总结词
箱线图也称为箱状图或箱状分布图，是 一种用于表示数据分布特征的图形化工 具。
VS
详细描述
箱线图由箱体、须线和异常值三个部分组 成。箱体表示数据的中位数、四分位数和 异常值范围；须线表示数据的最大值和最 小值；异常值则以圆圈或星号表示。通过 观察箱线图的箱体、须线和异常值，可以 了解数据分布的集中趋势、离散程度和异 常值情况。
六西格玛鼓励创新和学习，不断 引入新的方法和工具来提高组织 绩效。
02
CHAPTER
六西格玛工具与技术
流程图
总结词
流程图是用于描述一个过程或系统的运作流程的工具，通过图形化的方式展示从输入到输出的整个过 程。
详细描述
流程图使用图形符号表示各个步骤和操作，包括开始和结束符号、输入和输出符号、处理步骤符号、 决策符号、子流程符号等。通过绘制流程图，可以清晰地了解一个过程的所有步骤和操作，有助于发 现潜在的问题和改进点。
总结词
控制图是一种用于监测和控制过程的图形化 工具，通过将实际数据与控制限进行比较， 判断过程是否处于受控状态。
六西格玛绿带培训课件
六西格玛绿带培训课件一、介绍1.1 六西格玛概述六西格玛是一种管理思维和方法论，旨在通过减少过程变异，提高质量和效率。
它采用一套统计方法和工具，帮助组织识别和消除导致质量问题的根本原因，并优化业务流程。
1.2 六西格玛绿带培训目标本课程旨在帮助学员掌握六西格玛的基本概念、工具和技术，从而通过改进业务流程和增强组织绩效。
二、基本概念2.1 六西格玛的起源六西格玛起源于20世纪80年代的美国，起初应用于生产制造业，后来被推广到各个行业和领域。
2.2 六西格玛的核心理念六西格玛的核心理念包括：•客户导向：满足客户需求是最重要的目标。
•数据驱动：决策和改进应该基于客观数据和事实。
•流程优化：通过优化业务流程，可以提高效率和质量。
•团队合作：六西格玛强调跨职能团队合作，以实现共同的目标。
三、六西格玛方法论3.1 DMC方法六西格玛的主要方法是DMC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）方法。
该方法用于解决现有业务流程中的问题，并进行持续改进。
•定义阶段：明确问题的范围、目标和关键业务指标。
•测量阶段：收集和分析数据，了解当前业务流程的性能。
•分析阶段：分析数据，识别问题的根本原因。
•改进阶段：制定改进方案，并实施这些方案。
•控制阶段：监测和控制改进效果，确保持续改进。
3.2 六西格玛工具在六西格玛的各个阶段中，使用了许多工具和技术来支持问题解决和决策。
以下是几个常用的工具：•流程图：用于描述业务流程和流程中的具体步骤。
•散点图：用于展示两个变量之间的关系。
•直方图：用于描述数据的分布情况。
•核心四：包括能量图、帕累托图、散布矩阵图和直方图，用于优先级排序和问题分析。
四、案例研究4.1 六西格玛在制造业的应用以某汽车制造公司为例，介绍六西格玛在制造业中的应用和效果。
涉及到的问题包括生产线效率低下、质量问题和供应链延迟。
4.2 六西格玛在服务行业的应用以某酒店为例，介绍六西格玛在服务行业中的应用和效果。
精益六西格玛绿带培训教材(PPT275页)
列举输出Ys
优先顺序
1.3.2、潜在因子整理-----因果矩阵的制作方法
第二步.：输出变量的重要度评分
顺序
1
2
3
4
5
输入变量
绝
输出变量
缘 强
度
低
耐 压 击 穿
功 率 过 大
转 速 低
启 动 性 能
差
重要度评分
58
10
5
3
重要度
优先顺序
注：本步骤建议包括市场、研发、制造、品质等人员共同参与
1.3.2、潜在因子整理-----因果矩阵的制作方法
分析偏差的来源 根本原因的确定
1.1 在流程中寻找潜在的Xs
1.1、寻找潜在的Xs
现象
Y=
f(x)
原因
结果 Y 非独立 输出 影响 症状
原因 X1…Xn 独立 输入—过程 问题 根源
通过检验Y，控制Xs，达到改进Y的目的
1.1.1、在流程中寻找潜在的Xs---流程的意义
“一个有效管理的企业应该是平淡无奇的”
精益六西格玛绿带课程 2 回归----练习题
工具的准备,如:秒表﹑观测板﹑时间记录表格﹑计算器﹑笔等. 因子A的水平是1个，各水平的反复数都是m次， 不管RPN如何，首先应特别注意严重度高的，然后是危险性大的（严重度×频度）。
3.0 分析阶段---转换成一个统计的问题
分析阶段-目录
转换成一个统计的问题
真正管理好的企业，外部看起来是风平浪静的。因为每个人、部门都知道流程该如何往下走， 内部和外部的循环是良性和互动的机制。相反，那些看起来成天如火如荼，热闹非凡的企业， 往往目标远大，执行乏力，随意性太强。
——彼得·德鲁克
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-Variance reduction 脑力风暴exercise for Catapult用彈弓發射器進行降低變差的腦力風暴練習
-Catapult exercise II彈弓拋物發射器思維練習二
- Computation of Catapult exercise result after variance reduction評估計算彈弓發射器游戲中的
- How does it link to the mean and 标准偏差（如何將平均值和標准偏差聯系起來）
- Precision and accuracy example (i.e. Selection of fund manager准確和精確的實際例子
-Catapult exercise I彈弓拋物發射器的思維練習一
數據來variance contributors討論降低變差的意義
-第二天wrap up
在以上學習中通過彈弓發射器游戲的了解﹐在游戲中掌握了解在六西格瑪中(Variance
Reduction）降低变差重要性
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DAY 3 (Measure Phase測量階段):
- Recap of statistical terminology全新的統計學朮語 - Histogram and a normal data對直方圖和常態數據的理解 - Construction of histogram對直方圖的解釋 - Transformation of data數據的轉換 - Calculate Cp, Cpk from non-normal data計算非正態數據的Cp, Cpk ------------------------------------Break---------------------------------------------- The importance of good measurement正確的測量方法的重要性 - Direct 和indirect measurement (i.e. Introduction to scatter diagram) - Risk of wrong interpretation錯誤解釋的風險 - Under and variance concept in measurement system在變異范圍內的測量系統的觀念 - Introduction to Gauge repeatability and reproducibility (GR&R)介紹GR&R ------------------------------------Lunch---------------------------------------------- GR&R example 對GR&R的計算的例子 - Calculation of measurement variance測量變異的計算 - Rules of thumb in GR&R閱讀GR&R 規則手冊 - Calculation of GR&R using computer使用電腦計算GR&R ------------------------------------Break---------------------------------------------- Interpretation graphical of GR&R解釋GR&R的繪制 - Balls’ circumference measurement exercise測量園球周長的游戲 - Result and discussion on measurement exercise以上測量結果和方法的練習 - The ANOVA(analysis of variance) method of GR&R對GR&R的方差計算方法 - Day 3 wrap up
- flow diagram and its associated symbols流程圖和其制作符號含義
- Two 实例of flow diagram (using a common scenario)兩個流程圖的實例（使用通用的情節）
- Barriers that hinder 6西格玛implementation阻礙開展執行六西格瑪的因素
- FMEA presentations關于FMEA的介紹
------------------------------------Lunch----------------------------------------------
- Concept of precision and accuracy對准確和准確的理解（Cp和Ca）
以上的培訓使學員開始接觸品質分析工具﹐
4
DAY 4 (Measure + Analyze Phase測量分析階段):
- Introduction to GR&R analysis on attribute data介紹GR&R 的數據 - Example of attribute data GR&R （GR&R 的實際例子） - Attribute GR&R exercise （GR&R的練習） - Result and discussion on exercise(練習計算和討論） ------------------------------------Break---------------------------------------------- Computing attribute data GR&R using the computer使用電腦計算GR&R 的數據 - what variable data is better than attribute data為什么變差數據比品質數據好 - Converting attribute data to variable data將品質數據轉化成變差數據 - Example of attribute data conversion (i.e. Wu Fan’s project on reducing bubble defect)數據運算 的實際例子 - Introduction to probability theory介紹概率原理 ------------------------------------Lunch---------------------------------------------- Probability approach (classical, relative frequency)概率統計的步驟（古典方式﹐相關頻率） - Probability rules概率規則 - Probabilities under statistical independence (Marginal, Joint, Conditional) - Exercise練習 ------------------------------------Break---------------------------------------------- Probability under conditions of statistical dependence概率條件下的統計學原理 - Exercise練習 - Introduction to probability distributions介紹概率分配 - Day 4 wrap up
6西格玛绿带培训教材 ONE
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标准偏差
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版本 日期
: 1.00 : May 2003
課程安排
DAY1 第一天(定义阶段):
- 6西格玛及精简优化与COQ(質量成本）的关系 - COQ的脑力风暴 - First Pass Yield Exercise II初始直通率的練習
•IPO（輸入輸出流程）and flow diagram（IPO和流程圖） •Flow analysis of dropping cards onto target •Repeating the exercise重復練習 •Results and discussions結論和檢討 - 西格玛培训中的某些质量改进工具 - 脑力风暴技术 - 第一天結束 wrap up
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
本天是學員掌握基本的統計原理
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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