六西格玛绿带应用培训（6天·苏州）-食品培训中心

六西格玛绿带应用培训（6天·苏州）

培训时间： 2024-07-12 至 2024-09-21结束

培训地点：苏州市姑苏区宝带西路1177号世茂广场（6天，7月12-13日+8月23-24日+9月20-21日，详情咨

培训机构：深圳市方之见实业有限公司苏州分公司（KCF CONSULTING，简称KCF）

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培训简介

课程目标：

1、正确理解DMAIC解决问题的逻辑，学会DMAIC各阶段解决问题的流程；

2、理解并掌握六西格玛各阶段问题分析的分析工具，如：六西格玛项目选择、正态分析、数据收集计划制订、测量系统分析、过程能力分析、假设检定与置信区间、相关回归、DOE、统计过程控制；

3、以Minitab为平台，掌握统计软件的基本用法的基础上，进一步掌握应用Minitab进行测量系统分析、假设检验、实验设计及统计过程分析等；

4、能应用DMAIC方法，结合统计分析工具独立完成六西格玛绿带项目。

课程特色：

1、课堂教学：课堂采用课堂培训，沙盘演练，案例分析及小组讨论四位一体的人才培养模式。理论教学50%、案例分析20%、实务演练20%、学员作业10%；

2、深化理解：分2个次教学，每个阶段布置课后作业，讲解课后作业、关键知识点

3、附加价值：学员可以选择公司需要解决问题，作业六西格玛项目，作为自己的课后作业完成项目定义（D）、测量数据收集（M）、测量数据分析（A）、实验计划与解析（I）各阶段作业。

培训内容

进度安排：

项次	阶段	总时数（天）	备注
一	定义、测量、分析（上）	3	/
二	分析（下）、改进、控制	3	/
合计时数（天）		6

各阶段课程内容展开

1、定义、测量阶段、分析阶段课程内容

日期	时段	授课内容	作业与项目进度
第1天	上午	六西格玛愿景展望 ---什么是六西格玛 ---六西格玛的关注焦点 ---六西格玛项目的底线 ---六西格玛突破性改进 ---DMAIC或DMADV ---六西格玛的组织六西格玛项目流程介绍基础统计原理与正态分布 ---数据分布与统计分析 ---正态分布及其原理 ---标准正态与Z值	标准正态转换练习 Z值与不良率分析练习
第1天	下午	Minitab应用 ---Minitab基础应用 ---Minitab表格数据处理 ---Minitab基本图形制作分析定义阶段实务 ---定义阶段的主要工作 ---定义阶段的主要工具 ---绿带项目的选择要点 ---项目CTQ与项目Y ---定义项目的五个要素 ---以标杆或短期能力确定目标 ---如何制订项目计划书 ---绘制高级流程图定义阶段总结、布置课后作业	Minitab表格设计练习 Minitab数据处理练习 Minitab图形制作练习项目定义练习高级流程图绘制练习项目计划书制订练习
第二天	上午	& 头天作业讲解	确定你的项目Y 组间因素与组内因素列表制订数据收集计划 Minitab测量系统分析制订测量系统分析计划
	上午	测量阶段实务 ---测量阶段的六个步骤 ---确定项目Y ---项目Y的性能指标数据收集计划制订 ---长期能力与短期能力 ---四区块定位 ---合理的子组 ---制订数据收集计划计量型测量系统分析 ---测量系统分析的步骤 ---一般计量型测量系统分析 ---GRR与NDC值接收准则 ---Minitab测量系统分析 ---破坏性测量系统分析计数型测量系统分析 ---计数型测量系统分析的步骤 --- Minitab测量系统分析	确定你的项目Y 组间因素与组内因素列表制订数据收集计划 Minitab测量系统分析制订测量系统分析计划
	下午	11、连续数据过程能力分析 ---数据的正态性检验 ---数据正态转换 --- Minitab过程能力分析 12、离散数据过程能力分析 ---DPU、TOP、DPO ---缺陷类型过程能力分析 ---YFT、YRT、YNA ---合格率型过程能力分析 --- Minitab过程能力分析 13、测量阶段总结、布置课后作业	5、数据正态检验与正态转换练习 6、连续数据过程能力分析 7、DPU、TOP、DPO课堂练习 8、缺陷型项目Y过程能力分析 9、合格率型项目Y过程能力分析

2、分析阶段课程内容

日期	时段	授课内容	作业/项目进度
第三天	上午	& 上一次课后作业讲解、小测验分析阶段概述 ---分析的四个步骤 ---数据分析路线图正态分布与置信区间 T分布及置信区间分析 ---什么是T分布 ---自由度与风险率 ---如何求T值 ---T值置信区间的计算 ---Minitab置信区间分析假设检验基本原理 ---假设检验的九个步骤 ---检验的二种风险 ---原假设与对立假设 ---单边检验与双边检验 ---P值的含义	T分布置信区间计算
第三天	下午	单样本T检验 ---箱线图 ---单样本检验的实际意义 ---Minitab单样本T检验 ---检验结果分析与结论 6、2T检验 ---双本检验的实际意义 ---Minitab双样本T检验 ---检验结果分析与结论	Minitab单样本T检验练习 Minitab双样本T检验练习 T检验仿真练习 Minitab单方差检验练习 Minitab双方差检验练习 Minitab P检验练习方差检验仿真练习
第四天	上午	7、成对T检验 ---成对检验的实际意义 ---Minitab成对T检验 ---检验结果分析与结论 8、单方差检验 ---单方差检验的实际意义 ---Minitab单方差检验 ---检验结果分析与结论 9、双方差检验 ---双方差检验的实际意义 ---Minitab双方差检验 ---检验结果分析与结论 10、P检验 ---P检验的实际意义 ---Minitab P检验 ---检验结果分析与结论 11、2P检验 ---双P检验的实际意义 ---Minitab单方差检验
第四天	下午	12、单比率检验 ---单比率检验的实际意义 ---Minitab单比率检验 13、双比率检验 ---双比率检验的实际意义 ---Minitab双比率检验 14、方差分析 15、回归分析 ---单变量回归分析 ---多变量回归分析 16、分析阶段小结，布置课外作业	9、Minitab单比率检验练习 10、Minitab双比率检验练习 11、Minitab方差分析练习 12、Minitab回归分析练习

二、改进与控制阶课程导内容

日期	时段	授课内容	作业/项目进度
第五天	上午	& 分析阶段作业讲解、小测验改进阶段的二个大步骤 ---设计实验 ---找出关键因子实验设计概述 ---实验设计的三个阶段 ---实验设计的九个步骤一般因子实验设计 ---单因子实验设计 ---数据结构分解 ---因子显著性分析 ---最适参数区间的评价准则 ---双因子实验设计	1、一般因子实验设计练习
第五天	下午	4、2水平因子实验设计 ---双因子2水平实验设计 ---角点仿行 ---主效应图分析 ---交互作业图分析 ---立方体图分析 ---因子显著性分析全因子实验设计 ---全因子实验设计 ---实验的重复与反复 ---重复实验数据的处理 ---实验数据平均值分析 ---实验数据标准差分析 ---选择最适的参数组合 ---实验因子的三种类型	双因子2水平实验设计练习主效应图、交互作用图、立方体图分析练习 Minitab全因设计练习 Minitab回归方程优化练习 Minitab响应优化练习 Minitab残差诊断练习
第六天	上午	部分因子实验设计 ---什么是部分析因 ---直交配列表 ---部分析的分辨率 ---合并误差项的方法 ---回归方程优化的原则 ---残差诊断 ---响应优化器的应用 ---最佳响应预测
	下午	控制阶段三步骤 ---建立控制计划 ---项目文档整理 ---机会转化与持续监控统计过程控制 ---过程变异控制原理 ---过程解析与过程控制 ---Xbar-R控制图的制作 ---Xbar-R控制图的判读 ---P控制图的制作方法 10、文档整理与分享	Minitab Xbar-R 控制图制作练习 Minitab P 控制图制作练习 Minitab Xbar-R 仿真判读练习