六西格玛绿带课程_分析阶段
Six Sigma-六西格玛绿带培训-Excel版
日期及时间 第三阶段（第二
天） 上午 9：00～12：00
下午 14：00～17：00
课程大纲
第三章 分析阶段
课程章节 七.方差的假设检验
八.比率的假设检验 九.方差分析 十.相关分析与回归分析 十一.影响-控制图 十二.XY矩阵图 十三.失效模式与影响分析
课程内容
1.方差假设检验的简介 2.方差假设例
六西格玛绿带培训课纲
日期及时间 第一阶段（一天）
上午 9：00～12：00
下午 14：00～17：00
课程大纲
第一章 定义阶段
课程章节 一.六西格玛的基础
课程内容
1.变化 2.总体与样本的统计量 3.中心趋势的度量 4.离散度的度量 5.正态分布
二.质量管理与企业发展 三.六西格玛的起源发展
四.六西格玛简介
课程大纲
第三章 分析阶段
课程章节
课程内容
1.偏斜(Skewness)
2.峰度(Kurtosis)
一.数据非正态分布的类型及 3.多种模式分布
原因
4.间隔分布(Granularity)
5.总结
二.数据的图示分析
1.图示分析简介 2.直方图(Histogram) 3.正态概率图(Probability Plot) 4.箱线图(Boxplot) 5.散布图(Scatter Plots) 6.时间趋势图(Time Series plot)
2.运用Minitab来分析
1.基本概念
六.测量系统分析之计量型数 2.Minitab中Gage R&R的分析
据的测量系统分析
3.测量系统分析的步骤
4.课堂练习
七.六西格玛水平Z的计算
1.计数型数据的Z值 2.计量型数据的Z值
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
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）
六西格玛绿带课程定义阶段
六西格玛绿带课程定义阶段引言六西格玛（Six Sigma）是一种管理方法论，旨在通过消除缺陷和减少变异来改进组织的业务过程。
一般情况下，六西格玛分为不同的阶段，包括定义、测量、分析、改进和控制。
在本文中，我们将重点讨论六西格玛绿带课程的定义阶段，该阶段是六西格玛改进项目的起点，旨在明确项目的目标、边界和范围。
定义阶段的目标在六西格玛绿带课程的定义阶段，主要目标是通过以下方式明确项目的关键要素：1.确定问题定义：明确项目的问题是什么，为什么需要解决该问题以及解决问题的目标是什么。
2.界定项目的范围：确保项目的范围明确，避免范围的模糊性和过度扩展。
3.确定关键利益相关者：识别出对项目有影响的利益相关者，并了解他们的需求和期望。
4.确定项目可行性：评估项目的可行性，包括技术、资源和时间的可行性。
5.确定项目的关键性能指标：明确衡量项目成功与否的关键性能指标。
通过实现以上目标，定义阶段为项目的后续阶段提供了一个明确的方向，并确保项目团队对项目的目标和范围有清晰的共识。
定义阶段的主要步骤在绿带课程的定义阶段中，通常需要执行以下主要步骤：1. 问题定义和目标制定定义阶段的第一步是明确项目的问题和目标。
项目的问题定义应该具体清晰，能够准确描述当前存在的问题。
同时，需要明确项目的目标，即通过项目来解决什么问题，以及该问题解决后的预期结果是什么。
2. 界定项目的范围在定义阶段，需要明确项目的边界和范围。
通过界定项目的范围，可以确保团队在整个项目过程中有明确的方向，并避免范围的过度扩展和模糊性。
3. 利益相关者分析识别和分析项目的利益相关者是定义阶段的另一个重要步骤。
利益相关者可以包括项目的倡导者、执行者、受益者以及可能会受到项目影响的人员。
了解并满足利益相关者的需求和期望，可以增加项目的成功概率。
4. 项目可行性评估在定义阶段，需要评估项目的可行性。
可行性评估包括技术可行性、资源可行性和时间可行性的评估。
通过评估项目的可行性，可以确保项目在资源上可支持，并在合理的时间内完成。
6 Sigma 绿带课程-降低产品拉伤的缺陷
降低不良项目:降低产品拉伤的缺陷六西格玛品质网( )，简称6SQ，，成立于2001年，是定位于一个关于六西格玛、品质工具、品质体系、品质管理、企业管理的综合行业网站。
目前是亚太地区最好的质量管理中文专业网站！目前网站拥有30万注册会员，会员可以发布招聘信息，发帖讨论，建个人博客，下载技术文章，浏览最新的行业动态，结识行业朋友，参加线下交流会等。
我们致力于提高国内企业界对品质的认识，以及为中国企业培养大量优秀的品质人才，为改善中国企业产品品质，打造中国企业卓越品质形象而努力我们的目标是建立亚太地区最好的品质/质量管理的中文专业网站，为质量人员提供一个结识同行、切磋专业，拓展专业视野、互动学习、增加个人职业际遇的行业平台。
交流QQ群：106868193执行概要2001年7月，我们接到客户IMD3888351M 新型号的订单，而且定单量很大，开始生产时成型后每张传单均有拉伤，最高不良达50%以上。
我们立即成立Team，来确定产生问题的原因并实施解决方案，遵循6 Sigma管理，我们发现:由于模具本身的原因产品成模后不易脱模，而以上问题与成型时间和成型温度都至关重要。
以上述信息中，我们确信三个原因造成拉伤：⑴模具本身固有问题。
⑵成型时间。
⑶成型温度。
为降低拉伤不良，我们考虑如下优化方案:⑴对模具表面进行抛光处理，经此处理后拉伤没有多少改善。
⑵调整成型时间与成型温度,经此处理后有很大改善,但未达到理想。
⑶在调整成型条件的同时增加喷促进剂。
经此处理后得到非常理想的结果:从2001年8月以后拉伤缺陷产品大幅度减少.1.0 介绍2001年7月，我们接到客户IMD3888351M新型号定单，而且定单量很大，开始生产时成型后每张传单均有拉伤，最高不良达50%以上。
这种缺陷率无法达到客户的定单要求。
我们立即成立Team，来确定产生问题的原因并实施解决方案，Team采用6 Sigma 管理策略研究生产过程，我们发现:由于模具本身的原因产品成模后不易脱模，而以上问题与成型时间和成型温度都至关重要。
六西格玛绿带知识梳理2020
管理概论六西格玛管理的发展起源：1986年美国摩托罗拉正式实施：联合信号与通用现场管理：丰田--准时化（Just in time ，JIT ）中岛青一--全面生产性维护（Total productive maintenance ，TPM ）质量大师的贡献休哈特创立统计过程控制（SPC ）提出世界上第一张控制图PCDA （计划--执行--检查--处置）戴明（现代管理之父）戴明环--质量管理14要点1.制定改进产品和服务的目标和实施的计划，致力于超过竞争对手2.采用新的质量管理思想3.停止依靠大量的检验来提高质量（要通过首次做对）---产品质量是设计和生产出来的，不是检验出来的4.不要仅凭价格选择供应商，要以总成本最低为目标5.发现问题并致力于改进工作体制6.采用现代的在岗培训方法7.提升领导能力，采用新的领导方式8.消除员工的畏惧感9.打破部门封锁，倡导产品设计、销售、生产等部门团队合作10.消除那些要求员工做到零缺陷以及高生产力水准的口号、劝诫及目标，低质量和生产率是制度造成的而不是员工的问题11.取消工作定额，代之以领导职能强化12.消除各种影响员工为自己工作质量而自豪的障碍13.设立生动活泼的教育和自我提高计划14.建立使高层管理者能够推动每个员工按上述13条女里工作的机制费根鲍姆：全面质量管理克劳斯比：零缺陷1.质量应该符合要求，而不是“优良”或“优雅”2.质量是预防出来的，而不能通过检测得到3.绩效标准必须是零缺陷，而不是无限接近4.质量的度量是不符合需求所付出的代价，而不是指标朱兰(质量改进三部曲)1.质量策划quality Planning2.质量控制quality control3.质量改进quality improvement石川馨因果图/鱼骨图5M1E头脑风暴法田口玄一田口方法1.线外质量控制2.线内质量控制3.计量管理技术4.试验设计技术稳健性质量robust quality提出质量损失函数（QLF ，Quality loss function ），把质量和经济两个范畴统一起来，为质量波动的定量分析奠定基础六西格玛的概念和核心理论基本概念σ，统计学用来表示标准差，即数据的离散程度流程的σ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，也就是缺陷就越少六西格玛在统计意义上来讲为3.4DPMO （defects per million opportunities ）----考虑分布中心相对公差中心漂移±1.5西格玛六西格玛的目标：研究影响过程输出的关键因素，使过程趋于目标值并减少波动，追求完美，追求零缺陷六西格玛管理的含义：1.获取竞争优势的战略：六西格玛的本质是通过管理创新和技术创新构建组织的核心竞争力2.持续改进的活动：并不一定要达到六西格玛水平的质量，而在于对过程进行突破性改进和创新3.科学的问题解决方法体系：是一整套业务改进方法体系4.六西格玛管理文化：企业实施六西格玛，需要打造顾客导向、持续改进、勇于变革、数据说话的六西格玛管理文化六西格玛管理的作用1.问题解决和成本降低：解决困扰组织的重要而复杂的难题，降低不良质量成本2.文化变革：建立持续改进和创新的组织文化，消除沟通壁垒3.战略实施：全面提升组织的核心竞争力和经营管理成熟度1.提高顾客的满意度2.减少缺陷错误，降低风险和成本3.改进产品及服务，使企业获得持续的成功4.加快改进的速度4.员工发展：培养下一代领导者，促进员工职业生涯发展六西格玛设计（Design for six sigma,DFSS ）DMAIC(界定define ，测量measure ，分析analyze ，改进improve ，控制control)消除过程缺陷和无价值作业六西格玛管理核心理念1.高层领导的作用（最关键的一点）：自上而下的管理活动基本职能：确定使命、愿景、价值观重要职能：领航和引导2.顾客驱动与顾客满意（最基本的价值观）：一切以客户满意和为顾客创造价值为中心3.组织和员工的学习4.基于数据和事实的管理（是现代管理与传统经验管理的分水岭）5.无边界合作与突破性过程改进：面向业务过程，聚焦于过程的突破性改进6.注重结果和价值创造六西格玛管理的组织与推进六西格玛领导力高层领导是决定其兴衰成败的关键使命愿景价值观（组织文化的核心）最高管理层的作用1.制定2-5年六西格玛的战略目标（包括财务、顾客、市场、关键业务流程、员工成长等方面）2.授权一个推进小组责任：定义并管理六西格玛在组织中的形象，以及如何将其要求和利益传递给他人重要工作：确定六西格玛推进的整体目标，编制预算，制定六西格玛推进政策和建立基础架构，确保与最高管理层的战略相吻合3.制定推进方案：推进小组由最高管理层负责管理（一般倡导者任组长）4.领导层亲身参与六西格玛管理的根本目的是改善组织经营业绩六西格玛价值观与企业文化价值观1.以顾客为中心：强调“倾听顾客的声音（VOC ）”2.基于数据和事实的管理：强调用数据和事实说话3.聚焦于过程改进：过程是采取改进行动的主要对象4.有遇见的积极管理5.无边界合作：消除职能、层级之间乃至合作伙伴之间的沟通壁垒6.追求完美，容忍失败高层领导应该将六西格玛价值观融入到企业原有的价值观，变革企业文化六西格玛战略战略是指组织为适应未来环境的变化，追求长期生存和发展而进行的整体谋划和决策。
六西格玛基础知识(6σ绿带)
六西格玛基础知识（6σ绿带）模块1 什么是六西格玛质量？0.六西格玛过程0.1 六西格玛是一个有助于企业成功的突破性质量改进过程。
企业使用六西格玛改进：——吸引和留住顾客——教育员工——获得更高的收入、降低成本0.2 六西格玛突破性改进过程的步骤：（六西格玛方法包含6个连续的步骤）a)界定阶段—— define确定某个严重的问题，一个项目团队为此成立，并被赋予相应的责任和资源来解决问题。
b)测量阶段—— measure收集和分析数据，以准确描述发生的情况：产生问题的当前过程的绩效水平。
同时，测量阶段初步得出引起问题的可能原因。
c)分析阶段—— analyze提出可能引起问题的原因的假设，通过对这些假设的分析，找到根本原因。
d)改进阶段—— improve对产生问题的过程设计并实施改进方案，以消除这些根本原因。
e)控制阶段—— control设计并实施新的控制手段，以阻止原问题的复发，并且保持改进带来的收益。
f)成果推广阶段—— replicate results and nominate new projects团队所获得的知识、洞察到的见解以及所获得技能都被用来改正其他质量问题和寻找其他质量改进项目。
1.质量1.1 质量的含义：质量包括两方面内容——产品特性（有形产品或服务）、避免缺陷。
1.2 产品特性：是满足顾客需求的产品或服务特征。
——设计优良的产品和服务能使顾客满意，因为它们提供了顾客所需要的特性和品质。
1.3 缺陷：是导致顾客不满的产品或服务的任何瑕疵或差错，无论它的特色多么吸引人。
——带有缺陷的产品会使顾客不满，同时也会使企业付出昂贵的代价，因此企业必须找出和纠正缺陷，必须使顾客满意。
2.顾客2.1 顾客的含义：顾客是你的工作的所能影响的所有人，所以质量最终由他们来定义。
2.2 顾客包含两类：外部顾客、内部顾客。
2.3 外部顾客：是那些使用产品或服务的人（不是企业的某个组成部分）。
我们直接的外部顾客并不总是我们的最终顾客。
六西格玛绿带课程大纲
六西格玛绿带课程大纲一、课程介绍六西格玛绿带课程是一门旨在提高组织内流程效率和质量水平的培训课程。
通过学习六西格玛绿带方法论，学员将掌握一系列工具和技术来分析和改进业务流程，以实现组织的质量和效率目标。
二、课程目标本课程旨在培养学员掌握以下能力：1. 理解六西格玛绿带的基本概念和原理；2. 掌握六西格玛DMAIC方法论及其在业务流程改进中的应用；3. 熟练运用六西格玛工具和技术进行数据分析和问题解决；4. 能够领导和参与组织内的六西格玛项目，并取得持续的改进成果。
三、课程内容1. 六西格玛概述- 六西格玛的定义和历史背景- 六西格玛与质量管理的关系- 六西格玛的核心原则和目标2. 六西格玛方法论- DMAIC方法论的阶段和目标- 每个阶段的具体步骤和工具- 如何制定项目目标和评估项目成功与否的标准3. 流程识别与定义- 如何识别和选择适合改进的业务流程- 流程定义的重要性和方法- 如何建立流程测量指标来评估流程的效率和质量4. 数据收集与分析- 数据收集的方法和技术- 数据整理和准备的步骤- 如何运用统计工具进行数据分析和问题诊断5. 流程改进与优化- 如何运用创新方法和工具来寻找流程改进机会 - 如何设计和实施改进方案- 如何监控和控制改进结果，确保持续的改善效果6. 六西格玛团队角色和技能- 六西格玛团队的组成和角色分工- 六西格玛团队成员所需的技能和素质- 如何培养和发展六西格玛团队四、学习方法1. 理论学习通过讲座、案例分析等形式，学习六西格玛的基本概念和方法论。
2. 实践演练学员将参与模拟项目或实际项目，应用所学的六西格玛工具和技术，进行问题解决和流程改进。
3. 小组讨论与交流学员将分组进行案例讨论、经验分享等活动，促进彼此的学习和成长。
五、评估与认证1. 课程考核学员将通过课程考核，包括理论知识的书面考试和实际项目的实操评估，来评估学员对六西格玛绿带课程的掌握程度。
2. 证书颁发成功完成课程并通过考核的学员，将获得六西格玛绿带证书，证明其在六西格玛方法论和工具应用方面的能力。
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•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.
•单样本的比例检验
•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 ◀
•• •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。
•• •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。.
•● 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
•散点图
•• •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
•
Y 因子的类型
•
连续形 •
离散形
• •连续形•
相关系数 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
•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
• • 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)？
•
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 • •B A •C •D
•A形不良
•B形不良 •C形不良 •D形不良
•< 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
•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
@ 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
• 1 •15 •21 •45 •13 • 2 •26 •31 •34 •5 • 3 •33 •17 •49 •20
•Chi-sq Test
•Chi-sq Test
•• 结论?
六西格玛绿带课程_分析 阶段
2020年6月2日星期二
•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
•
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
•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
•
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
•18
•Box Plot
•Pareto Chart