Learning Objectives 学习目的
Upon completion of this chapter, the participants will be able to: 结束对本章节的学习后，学员将可以：
Simple Linear Regression 一般线性回归分析
? Explain what regression analysis is 解释什么是回归分析
https://www.doczj.com/doc/987688197.html,
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Simple Linear Regression
Learning Objectives 学习目的
Regression Analysis 回归分析
Definition: Regression is a method of determining the statistical relationship between a response (or output) and one or more predictor (or input) variables. 回归是确定一个响应变量（或输出）与一个或 多个因变量（或输入）之间的统计关系的方法。
? Perform Simple Linear Regression and explain 进行一般线性回归分析与解释
– Assumptions – Coefficient of Determination ( R2 and adjusted R2) – Regression Diagnostics – Confidence Bands – Influential Observations – Standard Error of Estimates 假设 测定系数 (R2 与调整过的 R2) 回归诊断 置信区间 有影响的观测数据 估计标准误
Y = ? (X1, X2, . . .Xn)
where其中: Y is the response Y是响应变量 X1 to Xn are the predictors X1 到 Xn是因变量
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Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
Correlation 相关
Definition: Correlation is a method of determining the linear relationship between two responses (or outputs) from different sources 决定两个来自不同变量源的响应（或输出）之间线性关系的方 法。 It also represents the degree of linear relationship between two variables. The strength of association between the two variables is measured by a Coefficient of Correlation (R), where -1 ≤ R ≤ 1. 也代表两个变量间的线性关联程度。由一个相关系数（R）来 衡量两个变量间的联系强度，在这里-1 ≤ R ≤ 1 。 Conventionally, R denotes the true Coefficient of Correlation. R denotes our best estimate. 按照惯例， R 表示 真实的 系数， R 表示我们的最佳估算。
5 Simple Linear Regression
Regression VS Correlation 回归与相关
Regression Analysis 回归分析 Establish an estimating equation (formula) that relates the predictor to the response. 回归分析建立关于因变量 与响应变量之间关系的估 计方程式(公式)。
Correlation Analysis 相关分析
vs
Quantifies the degree to which two variables are linearly related, i.e. how well the estimating equation fits. 量化两个变量之间的线性 关系的程度, 即等式的适合 性如何?
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Simple Linear Regression
A 08- 1
Applications of Regression 回归的应用
? Prediction 预测
Simple Linear Regression 一般线性回归
The simple linear regression (SLR) model 一般线性回归 (SLR) 数学模型 Where 其中 :
X is the predictor (independent) variable 是预测（独立）变量
? System Modeling
系统模型
Y is the response (dependent) variable 是响应（非独立）变量
? Factor Screening
因子筛选
Y = a + bX
a is the Y-intercept 是Y-轴上的截取值 b is the slope 是斜率
? Parameter Estimation
参数估算
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Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
Method of Least Squares 最小平方的方法
The residual (or error) is denoted by ei = Yi - (a + bXi) 残差 (或误差) 由 ei = Yi - (a + bXi) 表示 The best fitting straight line is the line for which the sum of the squared residuals is a minimum. 最适合的直线即是残差平方和最小的那条线。 Σ ei2 is a minimum Σ ei2 是最小值
Method of Least Squares 最小平方的方法
In Minitab, the Simple Linear Regression model (best fitted line) can be determined through: 在Minitab中, 可通过以下两种方法得到一般线性回 归模型(最佳拟合线):
统计 回归 统计 回归
回归 拟合线图
This method assumes X has no error 本方法假设 X 无误差）
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Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
Example 1 例1
A Black Belt is seeking to study the relationship between the purity of oxygen produced in a chemical distillation process (Y) and the percentage hydrocarbons that are present in the main condenser of the distillation unit(X). A 黑带想了解一化学蒸馏过程中氧气的纯度(Y)与冷凝 器中的炭氢化合物的%之间的关系.
Data is in Oxygen purity.mtw 数据在文件Oxygen purity.mtw中 Please determine the linear regression model between the Oxygen purity (Y) vs Hydrocarbon %(X). 建立Oxygen purity 对Hydrocarbon %(X)之间的 一般线性回归模式.
Simple Linear Regression
Example 1A 例1A
Minitab 统计 → 回归 → 回归
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Simple Linear Regression
A 08- 2
Example 1A: Minitab Session Window 例1A： Minitab的对话窗口
回归分析: Oxygen purity % 与 Hydrocarbon % 回归方程为 Oxygen purity % = 74.3 + 14.9 Hydrocarbon % 系数标 自变量 系数 准误 T P 常量 74.283 1.593 46.62 0.000 Hydrocarbon % 14.947 1.317 11.35 0.000 S = 1.08653 R-Sq = 87.7% R-Sq（调整） = 87.1%
Coefficient of Determination -- R2 测定系数-- R2定义
The coefficient of determination, R2 is the amount of the variation in y that is explained by the regression line. 测定系数，R2是由回归线代表y中变异数量 SSR
R2=
87.7% of the variability in y values is explained by the relationship to Hydrocar. 与Hydrocar的关系解释了y 值87.7%的变异，要求70% 以上
^ SSR = Σi (Yi - Y)2 –回归产生的平方和，预测值 ^ SSE = Σi (Yi - Y)2 –残差的平方和 SST = Σi (Yi - Y)2---总的平方和 SST=SSR+SSE
SST
R-回归 T-总 E-残差
方差分析 来源 自由度 回归 1 残差误差 18 合计 19
SS 152.13 21.25 173.38
MS F P 152.13 128.86 0.000 1.18 The F - test shows that the 87.7% explained by the
regression relationship is statistically significant. F测试显示测定系数87.7%，具备统计显著性
R2 = 1 means the regression equation provides a perfect fit for the sample data. R2 = 1表示回归等式与抽样数据完全吻合
14 Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
Overall Significance 整体显著性
Example 1B 例 1B
Minitab gives a P-value that is a measure of the overall significance of the regression equation. 在Minitab中P数值是对回归等式的整体显著性的测量 P-value < 0.05 means the regression relationship is statistically significant. 表示在统计上回归关系显著 R2 = 87.7% P-value = 0.000
Minitab 统计→ 回归 → 拟合线图
87.7% of variability in y explained by the regression relationship is statistically significant. 回归关系所表达的Y的变异的87.7% 在统计上是显著的
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Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
Example 1B: Fitted Line Plot 例1B：拟合线图
拟合线图
Oxygen purity % = 100 98 Oxygen purity % 96 94 92 90 88 86 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 Hydrocarbon % 1.4 1.5 1.6 74.28 + 14.95 Hydrocarbon %
S R-Sq R-Sq（调整） 1.08653 87.7% 87.1%
Example 2: Residual Analysis 例2：残差分析
From Oxygen purity.mtw, determine the linear regression model between the Oxygen purity (Y) vs Hydrocarbon % (X) and then perform Residual Analysis. 从文件Oxygen purity.mtw中，建立Oxygen purity 对Hydrocarbon %(X)之间的一般线性回归模式 并进行残差分析
Fitted line with Regression model & overall significance 回归模型拟合线 与整体显著性
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Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
A 08- 3
Example 2: Minitab Residual Graphs 例2：Minitab的残差图表
Minitab 统计→ 回归 → 回归
Example 2: Minitab Residual Graphs 例2：Minitab的残差图表
与顺序
（响应为 Oxygen purity %） 2
99
正态概率图
（响应为 Oxygen purity %）
95
1
90 80 70
百分比
0
60 50 40 30 20
残差
-1
10 5
-2 2 4 6 8 10 12 观测值顺序 14 16 18 20
1
-3
-2
-1
0 残差
1
2
3
与拟合值
（响应为 Oxygen purity %） 2
5
直方图
（响应为 Oxygen purity %）
1
4
残差
0
频率
3
2
-1
1
-2 86 88 90 92 拟合值 94 96 98
0 -2 -1 0 残差 1 2
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Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
Example 2 例 2
Example 2: More Residual Graphs 例2：更多的残差图
O xy ge n pu ri t y % 残差图
Minitab 统计→ 回归 → 图形 → 四合一图
百分比
正态概率图
99 90 50 10 1 -2 -1 0 残差 1 2 2 1 残差 0 -1 -2 87 90
与拟合值
Normality
controlable
93 拟合值
96
直方图
4.8 3.6 频率 2.4 1.2 0.0 2 1 残差 0 -1 -2 -2 -1 0 残差 1 2 2 4 6 8
与顺序
Normality
Random
10 12 14 观测值顺序
16
18
20
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Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
Confidence Bands 置信区间
? Confidence Interval 置信区间(CI)均值的跳动范围 An interval for the mean of the Y distribution for a given _ X. For value of X close to X, the interval is much _ narrower than or X values more distant from the X. 对于一个给出的 X，Y的平均值的分布区间 。该区间在 _ _ X=X处最窄； X 值离 X 越远其区间宽度越大。 ? Prediction Interval 预测区间 (PI)均值的跳动范围 An interval for individual Y values for a given X value. This interval is wider than the Confidence Internal because it applies to an individual value. 对于与一个给出的X值相应的个别的Y值的区间。由于其 应用个体值，该区间比置信区间宽。
23 Simple Linear Regression
Example 3 例 3
From Oxygen purity.mtw, determine the 95% Confidence Interval and Prediction Interval for the linear regression model obtained. 从文件Oxygen purity.mtw中，测定对于已获得的 线性回归模型的95%置信区间和预测区间。
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Simple Linear Regression
A 08- 4
Example 3: Minitab 例 3
Minitab 统计→ 回归 → 拟合线图
Example 3: Minitab Graph of CI & PI 例3： Minitab的 CI & PI 图
拟合线图
Oxygen purity % = 100.0 97.5 Oxygen purity % 95.0 92.5 90.0 87.5 85.0 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 Hydrocarbon % 1.4 1.5 1.6 74.28 + 14.95 Hydrocarbon %
回归 95% 置信区间 95% 预测区间 S R-Sq R-Sq（调整） 1.08653 87.7% 87.1%
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Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
Predictions Using the Regression Model 利用回归模型进行预测
We can predict two quantities: 我们可以预测两个数 Predict the mean value for y, μy, at a given x value. 给出x值，预测y的均值μy Predict the y value at a given x value. 给出 x值，预测y数值
We do not use the model to predict μy or y for x values that fall outside the range of the data. The model has been validated only within the range of the data. 我们不可以用此模型预测数据范围以外的μy 或y。 此模型只是在数据范围内才被验证为有效。
Example 4: Predictions 例4： 预测
From Oxygen purity.mtw, for a given X value 1.15 determine the 95% Interval for μy and y. 从文件Oxygen purity.mtw中，给定X的值为1.15, 确定μy 和y的95%区间.
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Simple Linear Regression
Example 4: Predictions 例4： 预测
Minitab 统计→ 回归 → 回归
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Simple Linear Regression
te No 意 注
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Simple Linear Regression
Example 4: Minitab Output 例4： Minitab 输出
新观测值的预测值 新观 测值 1 拟合值 91.473 拟合值 标准误 0.250 95% 置信区间 (90.947, 91.999) 95% 预测区间 (89.130, 93.815)
新观测值的自变量值
新观 测值 1 Hydrocarbon % 1.15
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Simple Linear Regression
A 08- 5
Influential Observations 具有影响的数据点
Influential Observations are Observations that: 具有影响的数据点包括下列现象 1) lie outside of general patterns of the data set 在正常数据模式以外的数据 2) significantly influence the regression results (i.e. significantly change the slope or y-intercept) 强烈影响回归结果的数据 （也就是显著改变斜率或y轴截取值）
Influential Observations 具有影响的数据点
These observations are not necessarily bad, therefore you may not need to censor them. 这些现象并不一定是坏现象，因此你不一定 要删除他们。
However, they should be identified and their impact evaluated before analyzing the regression results. 不管怎样，在分析回归结果之前应该识别 这些数据点并评估其影响。
Simple Linear Regression
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Simple Linear Regression
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Influential Observations 具有影响的数据点
Influential observations could be censored for the following reasons: 具有影响的数据可由于下列原因而被删除： ? Measurement error ? Data entry error ? Violation of a known physical law
Note 注意
Influential Observations : Outliers 具有影响的数据现象：界外点
Outliers 界外点-Y方向比较偏远 Observations that have large residual values. 具有很大的残差数值的现象数据。
Y
测量误差 数据输入误差 违反物理定律
All regression equations that contain an obviously false value will be considered invalid! 包含明显的虚假值的回归方程式会被视为无效！
34 Simple Linear Regression
Outlier 界外点
X
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Simple Linear Regression
Influential Observations: Leverage Points 具有影响的数据现象：杠杆点
Leverage Points 杠杆点--X方向比较偏远 Extreme high values in the X-direction and account for a high proportion of the sum of squares. X方向的高数值数据，它对于平方占有很高的比例
Y
Influential Observations 具有影响的现象数据
Y
Y
Y
X (a) Y Y (b)
X (c)
X
Y
Leverage Point
影响点
(d) X (e) X (f) X
X
35 Simple Linear Regression 36 Simple Linear Regression
A 08- 6
How To Handle Outliers 界外点的处理方法
We can remove outlier points under two situations: 对于如下两种情况，可以取消界外点： 1) There is a good reason for not including in the analysis (e.g. input error) 对不将其纳入分析中有合理的解释（例如：输 入错误） 2) These points will make reasonable interpretation of the regression invalid. 若纳入这些数据，会令回归分析的合理的解释 失效。
37 Simple Linear Regression
How To Handle Outliers 界外点的处理方法
However, points removed under situation 2 must be reported together with the regression results, either as a count or as a percentage called “bogus” values. Such points are often a source of lowered performance, and as such, they must not be “hidden.” 但是，因原因#2被撤消的点必须和回归分析结果同时报 告，要麽作为一次计数要麽作为一个称为“虚假”数值 的百分比。这些点通常是一个造成问题的根源，因此， 一定不可被“隐藏”。
Note 注意 The above outliers should be reported for all types of analysis 所有分析都应报告上述界外点
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Simple Linear Regression
Example 5 例 5
From Oxygen purity.mtw, determine if there is any influential observation within the data set. 从Oxygen purity.mtw文件中，测定在数据组内部是否存在 具有影响的数据点。
拟合线图
Oxygen purity % = 100.0 74.28 + 14.95 Hydrocarbon %
回归 95% 置信区间 95% 预测区间 S R-Sq R-Sq（调整） 1.08653 87.7% 87.1%
Oxygen purity %
超出预测带 的点要做调 查
97.5 95.0 92.5 90.0 87.5 85.0 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 Hydrocarbon % 1.4 1.5 1.6
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Simple Linear Regression
A 08- 7
精益六西格玛绿带培训心得 精益六西格玛绿带培训心得 IT质量——宋天宇 在学习中成长，在成长中实践。每一次的学习算是一次成长，每一次的实践算是一次挑战。首先，我特别谢谢公司提供此次精益六西格玛绿带培训，我也十分珍惜这次学习机会。这体现了公司对职员的自我提升的重视，与公司共同成长进展使我与有荣焉。 整整一天的培训，内容详实、紧凑。六西格玛是基于数据和事实的治理，强调对数据的应用和对过程的度量，这体如今DMAIC（六西格玛治理中流程改善的重要工具）过程的各个环节。在定义时期确认顾客要求时，需要将顾客要求转化为过程输出的关键质量特性，六西格玛办法别不过简单进行定性说明，而是采取了矩阵模型，依据重要度、相关性等对特性进行量化分析，最后聚焦于关键特性进行改进，正是基于过程的量化，才干得到正确的过程输出，正是基于数据的分析，才能够识别改进的机会。六西格玛是一套系统办法，它别是一些简单工具的组合，而是一套基于DMAIC流程，系统的应用相关工具进行分析的办法。六西格玛是一种聚焦于过程的办法，经过过程的优化实现质量提升和竞争力的提高。众所周知，过程是一组将输入转化为输出的活动，六西格玛项目实施过程算是别断地揭示过程输入与输出的关系，经过对过程的分析和理解进而识别咨询题的原因。从顾客要求到确定项目，从测量到分析，从分析到改进，我们应用假设检验、方差分析、回归分析和实验设计这一系列工具正是确定关键输入变量和输出的关系，正是聚焦与过程，才干识别该机机会，确定改进方向。 此次培训别仅学习到专业的流程治理思维，更让我对自身有所考虑。 一、广泛学习，在专业素质方面求突破。 歌德曾说过"人别光是生来就拥有一切，而是靠他从学习中得到的一切来造就自己".作为一名QA人员，别但要掌握相关的专业知识，还要熟悉前沿的项目治理思维；别但要掌握软件开辟工作流程，还要学习流程治理思维。充分发挥六西格玛的流程治理思维的作用，改变流程，提高客户中意度。惟独广泛学习，别断的"充电",提升学习能力、提高自身修养，才干胜任本职工作。否则即使是一具知识渊博的人，假如停留在原有的水平上，很快就会被时代淘汰；即使是一具工作上尽心竭力的人，假如别同意新的知识，也难以胜任新形势、新事情下的岗位。 学习要立脚于工作进步和专业素质提高，广泛学习有所裨益的知识。既学习与自己业务有关的专业知识，提高履行岗位职责能力，也要广泛涉猎政治、经济、法律、科技、文化、历史等基本知识，并把这些方面的学习同自身的工作实际密切结合起来，做到"专"与"博"相结合，求知与修身共进步，使知识结构更加合理，个人修养全面提高。 二、自我加压，在工作方面求突破 人一辈子需要知道得自我加压，过分的安逸会使人变得懈怠，变得"弱别禁风",经别起日子的击打，惟独别断地自我加压，勇敢地挑起日子的重担，人一辈子的步履才会迈得更坚实、更稳健、更有力。我刚刚参加工作，正是需要经过学习，结合自身从事的监督检查工作，把学习的收获化为谋划工作的思路，促进工作的措施，开展工作的本事。 1、克服消积情绪。"物竞天择，适者生存".要生存、要进展、要成功，学历、资力、某个时期的能力早已别是决定性的因素，起决定作用的是别断修炼自己、勇攀高峰的意识，有了这种意识，我们才干跟上时代的步伐。 2、明确奋斗目标。没有明确的工作目标，就没有工作压力，也就很难产生工作动力，没有动力很难取得工作实效，惟独自我加压，才会制造无穷动力。 3、坚决理想信念。只要思想别滑坡，方法总比困难多。自我加压、自强别息是一种工作的办法，更是一种对待工作的态度。做好工作离别开自我加压、自强别息的精神。态度端
6西格玛培训教材 绪言 在当前激烈的市场竞争中，质量已成为企业功败垂成的关键，争夺市场，争夺顾客归根结底也还是质量战。好的质量是低成本、高效率、低损耗、高收益的保证，也是长期赢得顾客忠诚度，企业获得可持续发展的基石。在今天，全球一体化经济趋势日益加深，市场的地域藩篱逐渐淡化，企业都在重新调整自己的经营战略和措施目标，有众多企业追求“零缺陷”和确立“有缺陷的产品都是不合格品”的思想，以提高自身的质量管理水平和竞争能力。 二十世纪末美国质量的迅速提高和近几年来美国产品在世界地位的提高证明了 6 西格码理论 在企业质量管理中的巨大作用。近几年来国有关介绍 6 西格码知识和推广 6 西格码的管理理念的书籍和材料很多，也悄然兴起了学习 6 西格码的热潮，相信过不了廿年， 6 西格码质量管理理论必将在中国大放光彩。 目前 ISO9000 质量管理体系已经在公司逐步实施和开展，相对于 9000 标准， 6 西格码管理理论提出了更高、更严、更系统、几乎达到完美的要求。从目前企业所处的发展阶段来看，我们与其相差甚远，但企业要想在激烈的竞争中站稳并发展壮大，要想立足世界，要想冲刺世界 500 强，我们必须首先在管理方法上占先机，作为质量管理工作者不断掌握和接受新的管理理念和知识应是对人员能力的一项基本要求。为满足学习的需要，也为了逐步向先进的管理思想靠拢，我们搜集并整理了有关国学者对 6 西格码理论的认识、理解的文章并编辑成册。力求以简洁、通俗易懂的语言，系统的对“什么是 6 西格码，为什么要实施 6 西格码和如何实施 6 西格码”作简明扼要的阐述，以期帮助更好的理解和全面的了解 6 西格码，同时我们也收集了有关 6 西格码和 ISO9000 标准之间关系比较等多篇文件，对更好的实施和运用 9000 标准将有很大的促进和帮助作用。 6 西格码质量管理理念对我们的质量管理工作提出了更高的目标，掌握和了解 6 西格码知识，将促使我们重新审视自身工作的不足，尤其是克服思想认识上的障碍和误区。但由于编者水平所限及材料的不完善，其中有很多方面的欠缺，我们将在以后的工作中不断补充和完善，也欢迎大家对其中的不足和错误之处给予批评和指正。 二〇〇七年九月 第一章 6 西格码概述 六西格玛起源与发展
单位姓名工号 2015年度江汽股份黄带基础知识培训测试（B卷） 适用范围： __________出题教师：__________ 试卷满分 100分，考试时间 120分钟；英文字母书写要清楚、规范、正确。 一、单选题，以下各题有多个选项，其中只有一个选项是正确的，请选择正确答案并填写在答题卡上(本大题满分80 分,每小 题1分) 1．六西格玛管理是一项自上而下的管理活动，的支持和参与程度直接决定六西格玛管理的成败。 A ．黑带大师B．高层领导C．绿带D．黑带 2．在确认卷烟制造过程中烟丝水分与加工时间之间是否具有相关关系时，以下哪种方法最有效？ A ．直方图B．控制图C．散点图D．排列图 ○ --------------------------------------3．下列哪项准确地描述了精益生产的核心理念？ 装 A ．尽可能提高作业的全自动化程度B ．持续不断地识别和消除浪费 C．加强对产品关键特性的检验和测试，减少顾客抱怨D ．数据驱动解决问题 4．以下关于顾客抱怨和顾客满意的说法，不正确的是： A ．顾客抱怨是一种满意程度低的常用表达方式 B ．顾客期望得到满足则顾客满意 C．顾客不抱怨代表顾客满意D ．顾客满意程度会随时间变化 5．朱兰的质量管理三部曲是指： A ．质量策划 -质量控制 -质量改进 B ．质量目标 -质量策划 -质量改进 C．质量战略 -质量目标 -质量控制D ．质量分析 -质量策划 -质量改进 6．下述关于项目目标 SMART 原则的解释，正确的是： A ．具体的、可测量的、可行的、相关的、有时间限制的 B．挑战的、可测量的、可行的、满足管理要求的、有时间限制的 --------------------------------------- C．具体的、满足顾客要求的、可行的、相关的、有时间限制的 ○ 订 D ．具体的、可测量的、可行的、相关的、满足顾客要求的 7．关于企业推行六西格玛管理的意义，不正确的是： A．六西格玛管理是一种统计工具，其强化了产品检验中抽样技术的应用 B．六西格玛管理将强化组织以顾客（包括内部顾客）为关注焦点 C．六西格玛管理将提升组织基于数据决策的能力 D．六西格玛管理倡导的是持续改进的文化，将推动组织文化变革 8．精益生产推行过程中，一项重要的工作是持续开展价值流分析（VSM ），关于价值和价值流相关概念的叙述中，不正确 的是： A．有价值的活动就是能为客户增加效用、客户认可的、愿意付费的产品、服务等流程活动 B．正确的确定价值就是指企业从顾客的观点来确定从设计到生产到交付的全部过程，实现顾客需求的最大满足 ------------------------------------- C．价值流是指从原材料转化为成品并给它赋予价值的全部活动 线 D ．价值就是产品或者服务的标价，是成本和利润的总和 9．六西格玛管理最早由哪个公司提出？ ○ B ．霍尼韦尔C．索尼 D ．摩托罗拉 A ．通用电气 10．某六西格玛项目团队声称其项目关键质量特性水平已达到6σ水平，理论上其每百万次缺陷数为： A ．6210B． 233C． 3.4D．0 11．在六西格玛管理的学习过程中，黄带需要知道用来表征准确度的特征参数是： A ．中位数 B ．偏倚C．标准差 D ．众数 12．某黄带项目团队测得某产品的质量特性值数据如下：9、 5、8、 9、4、6，它们的众数为： A．4B．5C．9D．8 13．在六西格玛黄带知识的学习中，我们能够知道六西格玛管理改进的阶段和步骤分别是： -------------------------------------A．4,10B．5,10C．6,9 D ．5,9 14．在六西格玛管理中，针对新产品/新流程设计的模式为： 第 1页（共 12页） A ．DMAIC B ． SIPO C C．DFSS D． PDSA 15．幸运的嘉年华转盘：玩这个游戏先要交10 元钱，然后选择一个转盘，转动指针，指针指 如果你期望赢到最多的钱，那么应选择哪个转盘？ ￥16￥4 ￥ 20￥10￥ 1 ￥10 ￥0 ￥20 ￥8￥6 A ． B ．C． D ． 16．零缺陷的质量管理理论是由以下哪位质量专家提出的？ A ．费根堡姆 B ．朱兰C．戴明D．克劳斯比 17．某公司正在全面推进六西格玛管理，人力资源部将降低车间一线流失率作为改进项目。在项 的表述有不同意见，以下最恰当的是： A ．半年内将某车间一线员工的流失率降低50%B．提高某车间一线员工的 C．将某车间一线员工的工资提高50%，使流失率为零D．签订长期雇佣协议，保 18．在谈到激励技巧时，常常会提到马斯洛（Maslow ）的“人的五个基本需求”理论。马斯 最低层次的需求，当这个需求被满足后，激励便来自于下一个层次的需求。那么，按照马斯洛理 的顺序是： A．安全需要→生存需要→尊重→归属感→成就或自我实现 B．生存需要→安全需要→尊重→归属感→成就或自我实现 C．生存需要→安全需要→归属感→尊重→成就或自我实现 D．生存需要→安全需要→归属感→成就或自我实现→尊重 19．精益生产强调要“正确地确定价值”。以下对“价值”理解正确的是： A．价值大小是以制造工序的复杂程度来衡量的 B．价值大小是以活动花费的时间和成本来衡量的 C．价值大小是以顾客认为有必要、为顾客增加效用、顾客愿意为其付款来衡量的 D．价值大小是以公司对活动的战略定位来衡量的 20．鱼骨图中的鱼头代表什么？ A ．关键的 X B ．主要原因C．次要原因 D ．结果 21．当要了解两个连续变量间的相关关系时，应做以下哪种图？ A ．散点图 B ．控制图C．因果图D．直方图 22．某租赁公司规定：租赁某设备顾客必须至少提前 3 天进行预订，租赁费用1000 元。 但仍要支付 1000元；如果没有下雨，顾客使用建筑设备完成工作可获得收入5000 元(纯 设备获得收益的期望值是多少？ A ．1000 元B．3200 元C．4000 元D． 5000 元 23．某受控过程的质量特性服从正态分布N（ 53,3 2 ）（注：均值 =53，方差 =3 2 ），上下规 的过程能力指数Cpk 为： A ．0.67 B ．1C． 1.33 D ．1.67 24．在某轴棒生产过程中，轴棒的长度是关键质量特性。己知长度服从均值为50，标准 [49.4 ，50.6]，则过程能力指数 Cp 为： A ．0.1B．0.5C．1 D ．2 25． 5S 是现场管理的基础工作，包括按顺序进行的五个步骤，则这五个步骤正确的顺序是： A ．清扫 (SEISO) 、清洁 (SEIKETSU) 、整理 (SEIRI) 、整顿 (SEITON) 、素养 (SHITSUKE) B ．清洁 (SEIKETSU) 、清扫 (SEISO) 、整理 (SEIRI) 、整顿 (SEITON) 、素养 (SHITSUKE) C．整理 (SEIRI) 、整顿 (SEITON) 、清扫 (SEISO) 、清洁 (SEIKETSU) 、素养 (SHITSUKE) D ．整理 (SEIRI) 、整顿 (SEITON) 、素养 (SHITSUKF) 、清洁 (SEIKETSU) 、清扫 (SEISO) 第2页（共 12页）
网址：https://www.doczj.com/doc/987688197.html, 一、考察温度对烧炭产品得率的影响，选了四种不同的温度进行实验，在同一温度下进行了5此实验，希望在显著性水平α=0.05，判读温度对烧炭产品得率是否有显著影响。 温度60度65度70度75度 得率90 95 96 91 得率92 93 96 90 得率88 91 97 93 得率89 92 94 89 得率92 95 92 88 问： 因子是什么？水平数是多少？衡量指标是什么？ m=?,r=? 总的自由度是多少？因子的自由度是多少？误差的自由度是多少？
因子是什么？水平数是多少？衡量指标是什么？ 因子是：温度，有4水平，衡量指标（即Y）是得率 m=?,r=? r代表水平数为4，m代表实验次数：为5 总的自由度是多少？因子的自由度是多少？误差的自由度是多少？总的自由度：n-1=m*r-1=5*4-1=19 因子的自由度：r-1=3 误差的自由度：n-r=20-4=16
二、 DF,SS,MS代表什么意思？ 因子、误差、总的自由度分别为？ 因子、误差、总的偏差平方和分别为？ 因子、误差均方和为？ F=? F1-α（df A,df e）=？ 温度对烧炭产品得率是否有显著影响？ 温度为60度，65度，70度，75度对得率均值和标准差的估计分别是多少？如果得率越高越好，哪个温度最好？
DF,SS,MS代表什么意思？ DF:自由度，SS:偏差平方和，MS:均方和 因子、误差、总的自由度分别为，3，16，19 因子、误差、总的偏差平方和分别为84.15，56.40，140.55 因子、误差均方和为28.05，3.52 F=7.96 F1-α（df A,df e）=3.24 温度对烧炭产品得率是否有显著影响？有显著影响 温度为60度，65度，70度，75度对得率均值和标准差的估计分别是多少？如果得率越高越好，哪个温度最好？70度最好
六西格玛绿带培训的重要性（详细版） 目录： 一、什么是六西格玛绿带 二、六西格玛绿带培训的目的 三、六西格玛绿带培训的作用 四、六西格玛绿带与黑带的区别 五、获得六西格玛绿带认证证书需要哪些条件 六、六西格玛绿带培训机构哪家强，有何优势 七、如何报名参加天行健公司六西格玛绿带培训 一、什么是六西格玛绿带？ 六西格玛项目成功的重要因素是取得团队的共识和团队的领导(黑带或绿带)的 选择。这两个工作自然是密切相关的，管理者设法选择团队的成员：具有好的工作知识背景但又不因强调这一点而成为问题的一环。那么什么是六西格玛绿带呢？ 六西格玛绿带，又称GB（Green Belt），六西格玛绿带是六西格玛中一个的 角色，在公司中仍在自己的岗位工作，其个人或在一个更大团队中接受过实施六西格玛改进项目所需的工具、方法和技能的培训。是相对黑带项目而言，范围略小一些的项目团队负责人，有些绿带也作为黑带项目团队的主要成员，协助黑带领导项目。 六西格玛绿带是直接与作为跨专业项目领导者的精益六西格玛黑带协作，六西格玛绿带是完成指定改进项目的实施者。因此，六西格玛绿带需要能够使用所有精益六西格玛工具和具备在必要时独立领导专业项目的实施能力。六西格玛绿带提供在与跨专业团队合作过程中所必需的重要支持，包括确立和权衡问题，分析根本原因，实施改进措施并在新的层次进行调控，并为实施精益六西格玛作好准备。
二、六西格玛绿带培训的目的 如今六西格玛绿带是企业管理人员学习的大热门课题，许多企业都要求在品质、生产以及技术人员具备一定的6sigma绿带（GB）/6sigma黑带（BB）的资格。 1、熟悉质量对于企业的含意 2、熟悉六西格玛方法论的发展背景及其能够为企业带来什么 3、熟悉六西格玛项目改善课题的甄选流程与标准，熟悉项目课题的描述方法 4、理解六西格玛方法论之DMAIC改进路径及各阶段核心输出 5、理解统计方法在DMAIC改进流程中的应用，包括： SPC、MSA、DOE、ANOVA、假设检定、相关与回归等 6、能够独立带领团队实施项目改善 六西格玛绿带经过培训对六西格玛质量管理的知识有了较深的理解，并能运用 一些简单的工具到实际的工作中去，因此，参加六西格玛绿带培训达到了绿带 资质，是有助于实际工作和求职的。 三、六西格玛绿带培训的作用 由于绿带直接分布在生产和管理的一线，培养一支高素质的绿带队伍对于六西 格玛理念自上而下贯彻和持续推进起着关键作用。下面天行健咨询谈谈六西格 玛绿带培训的作用： 1、六西格玛绿带的作用是把六西格玛的新概念和工具带到企业的日常活动中去。在六西格玛管理中，绿带的人数相对黑带要多一些，他既是项目团队中最基本 的力量，同时也是项目的领导者和先行人。 2、经过六西格玛绿带培训能够使用所有精益六西格玛工具和具备在必要时独立领导专业项目的实施能力。这一个为期5天的六西格玛绿带培训课程，能为学 员提供在与跨专业团队合作过程中所必需的重要支持性培训，包括确立和权衡 问题，分析根本原因，实施改进措施并在新的层次进行调控的能力训练，并帮 助他们为实施精益六西格玛突破作好准备。 3、经过六西格玛绿带培训可以清晰地定义问题之所在并确立改进目标；以计量方法明确问题的影响范围和性质；快速归纳导致问题发生的可能原因；分析问 题并找到根本原因，并开发并实施有效的补救方法；在改进的新的层次建立调 控机制。能够利用DMAIC方法论及相关流程分析工具改进本职工工作流程的 人员，通常作为六西格玛项目改进小组的成员参与项目活动，推进项目开展或 支持黑带完成改进项目。
六西格玛黑带培训教材 【导言】 自上世纪80年代中期以来，随着六西格玛管理给摩托罗拉、联合信号、通用电气带来巨大经济利益和稳定的市场地位，越来越多的企业家、管理学者逐渐深入地了解继而加以实施，并以此作为企业核心效力的经营战略。 黑带，是六西格玛管理中最重要的角色，对实施六西格玛项目承担主要责任，是项目的技术骨干，也是六西格玛的核心力量。他们的努力程度决定着六西格玛管理的成败。除了掌握足够的专业知识外，还必须拥有多项技能，包括：管理和领导能力、决策能力、沟通、团队建设和谈判、项目管理、全局观念、人际交往能力等 【课程目的】 —系统全面的撑握六西格玛方法论 —理解并能灵活运用相关流程分析及改善工具 —能识别及应用正确的工具完成改善项目 —培养精益六西格玛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， 【时长】 本课程20天，6小时/天；于四个月内完成，每月授课5天 【课程大纲】 第一篇概述 1 六西格玛管理的概念 2 六西格玛管理的现实意义 3 六西格玛理论产生的历史背景和历史条件 3 1 历史背景 3 2 历史时机和条件 4 六西格玛管理的发展历程
5 六西格管理管理组织 5 1 六西格玛管理的一般组织结构和组织成员 5 2 黑带在六西格玛管理中的地位和作用 6 改进模式(DMAIC) 与设计模式(DESS) 的区别与联系 第二篇DMAIC流程
注:以上步骤可依据具体情形作适应性选择；常用工具仅作参考。 第三篇精益生产(JIT)与六西格玛设计(DESS) 1 精益生产 1.1 精益生产概述 1.2 精益生产的五大基本原则和十大工具 1.3 精益生产的主要内容 1.4 精益生产与六西格玛设计的有机融合 2 通用DESS方法 2.1 DMADOV方法（定义、测量、分析、设计、优化、验证）2.2 概念介绍：面向X的设计（DFX）和面向成本的设计（DTC）
精益六西格玛学习 一、六西格玛 1、客户实施六西格玛的主要目的是什么？ 为了生存，不会被淘汰。 为了发展，赶上世界一流企业。一般六西格玛管理方法可以保证5-10倍的回报率，所以企业一般把它看作一种投资而不只是培训。 2、六西格玛与ISO9000、TQM是什么关系？ ISO9000是一套质量管理体系，企业按照ISO9000标准体系框架建立企业质量管理系统，保证基本的质量。TQM则是一种理念，强调“三全”质量管理，具体操作方法往往以QC小组为依托。ISO9000和TQM以谈质量而质量。但六西格玛是以客户需求和关心的问题——“利润”为出发点进行质量活动。是ISO9000和TQM基础上的一种整合。 3、六西格玛与零缺陷是什么关系？ 零缺陷理论由美国于上世纪六十年代提出，在日本制造业中得到发扬。提出“第一次就把事情做对”的观点，认为质量管理主要因素在于人的主观态度。六西格玛秉承了零缺陷的部分理念和观点，加进一些客观因素，认为80%的缺陷来自于系统变异，控制变异才能消除缺陷。而人只是产生变异的其中一个因素。 4、六西格玛与SPC是什么关系？ SPC即统计过程控制。是一种持续改进工具。通过收集数据进行分析，发生问题前消除问题的隐患。在六西格玛控制阶段要用到SPC对过
程进行控制。SPC是六西格玛管理方法之一。 5、六西格玛与BPR、ERP是什么关系？ BPR（业务流程重组）和ERP（企业资源计划）都是于1990年出现。BPR强调对企业流程进行根本性重组，但没有得到理论化，在实践中存在许多问题。而六西格玛恰可以在实践中检验与丰富BRP的理论与工具。 ERP立足于控制企业的物流、信息与现金流，核心是提供了全面可靠的信息，与特长在于测量分析改进的六西格玛相配合。所以实施ERP 的企业再实施六西格玛可以达到事半功倍的效果。 6、何谓底线收益和顶线收益？ 底线收益：缩减企业的质量成本，获得短期及长期降低成本而得到的利益。底线收益来自于质量成本减少—COPQ，COPQ指产品和服务的质量低下造成的不应发生的成本。 顶线收益：由于质量的提升、信誉度的提高，营销能力提高等带来的销售额的增长和利润的提高。 7、发起人的作用？ 发起人（sponsor）在六西格玛推进过程中起着选择项目、选定人员、对项目进行指导、对结果进行监控等承上启下的作用。 8、请解释：DPMO、CTQ/树、VOC、Kano图、缺陷DPMO：每百万机会的缺陷数，Defects per Million Opportunities CTQ树：利用此树有助于团队由粗到细考虑问题，确保对客户需求有全面认识。
六西格玛绿带培训笔记FMEA： 失效模式：流程输入失效的方式，没被检查出造成的阻碍 阻碍：对客户的阻碍 缘故：导致失效的缘故 风险优先系数：RPN=严峻度*发生频率*侦测度 Y的阻碍缘故操纵 1=容易侦测到10=专门不容易侦测到 多变量分析（Multi-Vari study） 收集数据的方法是“不阻碍流程的”，在自然状态下分析流程Analyze 被动观看------多变量分析 Improve 主动调整------DOE 确定目标 确定要研究的Y和X（KPOV,KPIV） KPIV可控，Noise不可控 测量正确输出输入 不可控噪音变量：三种典型噪音变异来源 位置性：地点对地点，人对人 周期性：批量对批量 时刻性：时刻对时刻 确定每个变量的测量系统 选择数据抽样的方法 总体抽样：简单随机抽样，分层抽样，集群抽样 流程抽样（与时刻有关）：系统抽样，子群抽样 确定数据收集、格式及记录的程序：数据收集打算 流程运行的程序和设定描述 组成培训小组
清晰划分责任 确定数据分析的方法 运行流程和记录数据 数据分析：按照数据类型确定图形及统计分析工具（书2-24） 主效应图：统计-----方差分析-----主效应图（多个X对Y的阻碍）看均值差异 多变异图 交互作用图：两条线平行，表明无交互作用 12．结论 13. 报告结果提出建议 应用统计学分类： 描述性统计学：样本分析 推论性统计学：样本对总体进行估量 参数估量：点估量 区间估量（置信区间） 假设检验 中心极限定理： 均值标准差小于单值标准差(笔记) 置信区间：（笔记，书4-5） CI=统计量±K*（标准偏差） 统计-----差不多统计量----------1t单样本 Z值，t值 假设检验（5-18） 5%以下为小概率事件
绿带培训笔记（第一周） 参考书： 六西格玛管理 六西格玛统计指南---MINITAB使用指导 1.组名：成长 组长：倪军 书记：彭洪亮 2.组名：北京遇上南京 组长：栾峰 书记：李雯 什么是六西格玛？与质量标准的差异，提高质量 什么是精益？减少浪费 两者的差异？解决问题的方式不同，工具不同。 Q质量QUALITY---六西格玛 C成本COST---六西格玛&精益 D交付期DILIVERY---精益（LEAN） DMIC来源于六西格玛 企业运营管理 DO RIGHT THING/DO THINGS RIGHT 当前组织----组织的远景和经营目标 领导力，执行力 市场流程 研发流程 采购流程 生产流程 交付流程 销售流程 服务流程 ISO 项目管理 合理化建议 客户关系管理 ERP
精益六西格玛管理是一种卓越运营管理模式，是建立并维护一个坚实而长久的桥梁。质量管理发展简史 1.质量检验阶段：19世纪末---20世纪30年代末“事后把关” （1）泰勒：美国人，20世纪初科学管理之父---流程的概念，流水线 （2）休哈特：美国人，贝尔实验室过程控制组，1920’---SPC （3）道奇，罗米格：美国人，贝尔实验室产品控制组，抽样 （4）费希尔（Fisher）：英国人，统计学家ANOVA（方差分析），DOE（实验设计）2.统计质量控制阶段（SQC）：20世纪40年代~50年代末“工序控制” 理论由休哈特提出 戴明，朱兰：完善SQC 3.全面质量管理阶段（TQC---TQM）：20世纪60年代~80年代末 “系统工程”：质量问题是有机整体，全员全流程全企业参与 （1）费根堡姆：美国人，GE公司，56年提出TQC （2）戴明：美国人，日本国家质量大奖（51年） （3）朱兰：美国人 （4）石川馨：TQC---TQM （5）田口玄一：田口实验 4.六西格玛质量管理：20世纪80年代末~今 六西格玛 一、六西格玛起源（书2-6） 1987年，摩托罗拉MAIC，88年美国质量大奖：波多里奇奖 联合信号（Allied Signal）DMAIC 通用电气GE 1.测量指标 六西格玛：百万分之3.4 五西格玛：百万分之233 9.97% 四西格玛：百万分之6210 99.37% 三西格玛：百万分之66807 93.31% ?值：标准差----------数据的离散程度，变异大小，值越大离散程度越大，变异越大 ?水平：在一半规格内，容纳几个?值，就是几?水平（不考虑中心值1.5?偏移） 规格线范围变大，不会影响?值，只会使?水平变高。
国内外知名六西格玛培训公司排行 六西格玛培训课程重点面向各企业的中高层技术及管理人员，由具有长期实际运作经验和深厚理论造诣的专家主讲，结合实际案例系统阐述六西格玛管理D-M-A-I-C的模型、组织结构、项目管理、突破策略和文化变革策略。并结合了制造业及服务业的实际案例贯穿始终。 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。使学员能够利用DMAIC方法论及相关流程分析改善工具改进本职工作流程，并能作为六西格玛项目改进小组的成员参与项目活动，推进项目开展或支持黑带完成改进项目。六西格玛培训公司排行。 六西格玛培训公司排行，在中国如果企业要做六西格玛咨询六西格玛培训，还是找天行健管理咨询（深圳市天行健企业管理顾问有限公司）这样熟悉中国国情，了解我们中国企业特点，中国企业文化的公司来合作更容易成功。下面看看六西格玛培训公司排行国内外咨询公司有哪些： 国际著名咨询公司：麦肯锡、罗兰贝格、科尔尼、波士顿、毕博、埃森哲、锡恩、安达信 国内著名咨询公司：天行健管理咨询、远卓、新华信、汉普、北大纵横 另外还有：叶茂中策划（广告）、麦肯特（营销传播网） 中国优秀的市场调研公司：艾瑞市场咨询iRearch 、中智库玛（中国著名在线市场调研公司） 国外著名的市场调研公司：
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六西格玛学习心得 六西格玛学习心得篇1 精益六西格玛是系统地解决问题的方法和工具，是基于数据的决策方法，强调用数据说话，而不是凭直觉、凭经验行事。六西格玛通过对真实数据进行科学分析得出结论，告诉我们问题的症结所在。可以有力地指导现场生产，提高产品质量。 我们所在的企业往往有着诸多领域需要或值得改进，然而目前我们拥有的资源有限，决定了我们必须将重点放在那些顾客最关注、对企业影响最大的地方，不断提高顾客的满意度，同时提高我们企业的市场竞争力。曲毅中航工业黎明管理与创新部主管工程师近一年的六西格玛培训结 束了，经历痛苦与艰辛的历程，解答了我心中对于六西格玛、精益、平衡计分卡、EVA、现代生产管理等多种管理工具并存于管理体系中的疑惑。心得概括起来即是两个“中心”、一种方法、一个精神：以顾客为中心; 以过程为中心，
追求持续改进;科学的问题解决方法;以黑带为龙头，发挥团队作用。 温学兵中航工业西航车间工艺室主任精益六西格玛需要处理整个系统的问题，同时要分析和解决的问题也更复杂，需要与不同的部门进行沟通，需要得到更多资源的支持，所以没有领导的支持是不可能成功的。领导的支持应该是实实在在的支持，而不是仅仅有口头上的承诺，所以这就要求领导也要参与到精益六西格玛管理变革中去，只有参与其中，才能发现问题，有力地推动精益六西格玛。王贵春中航国际北京公司经理部主管业务经理黑带学习是一次 超越自我的过程，意味着需要不断地追求，顽强地奋斗。黑带意味着走前人没有走过的路，不断在工作中寻找新的起点。今天无论是否能取得黑带资格，我都会把今天作为新的起点、新的开端，黑带并非结束。邰炳芳中航工业吉控工程技术部工艺员自从学习六西格玛后，我深深地感到六西格玛对现代企业不可估量的作用。 作为一种管理工具，六西格玛可以帮助企业改善流程、降低废品率、提高工作效率、减少浪费等等。而作为一种
还记得第一次听到“六西格玛管理”这个专业术语的时候，自己一脸的茫然，一不小心就会念错。通过在公司的学习，渐渐的对这项管理制度有了一些浅显的了解。很感谢公司提供张驰国际管理咨询公司主办的一星期六西格玛绿带培训课程，让我更加系统学到了很多专业知识，对以后的工作有很大的帮助。下面，简单的谈谈这次六西格玛绿带培训的心得。 首页，这次培训让我更加深刻系统的理解了什么是六西格玛，怎样选择六西格玛项目，怎样更好的推行六西格玛，六西格玛管理对企业有什么意义，这些都是一些基本的知识，但是却必须是要了解清楚的。如果连六西格玛概念都不清楚，如何能在真正实施项目的时候有一个明确的方向呢？ 另外，我还接触了一些六西格玛常用工具，其中，印象最深刻是MINITAB的操作。培训老师说：不会使用MINITAB工具，就不可能做好六西格玛项目。六西格玛高度重视依赖统计数据，所以统计数据是实施六西格玛管理的重要工具，以数字来说明一切，所有的生产表现、执行能力等，都量化为具体的数据，成果一目了然。也就是说以实际数据说话，而不是以个人主观经验为准。项目实施者可以从各种统计报表中找出问题在哪里，真实掌握产品不合格情况和顾客抱怨情况等，而改善的成果，如成本节约、利润增加等，也都以统计资料与财务数据为依据。很多对六西格玛感兴趣的朋友会愿意专门去学习这个软件操作课程，以便自己在做项目的时候可以做好数据统计，得到清晰明确的统计结果，从而推进项目的发展。 MINITAB培训的主要内容包括：MINITAB操作系统概述，常见QC图表工具应用和MINITAB 操作，QC七大基本质量图表在Minitab中应用，相关统计控制图在MINITAB中的应用，MSA 测量系统分析及其在MINITAB中的应用，假设检验与回归及其在MINITAB中的应用，多变量分析技术在MINITAB中的应用等。 最后不得不提的还有团队的重要性。六西格玛项目是由团队配合完成的，而不是单单靠某个人的聪明才智。团队是否成功运作直接影响到整个项目的成功与否。在培训的时候，我们做了一些小实验，然后发现，大家齐心协力的时候，不仅仅能出色的完成任务，还能在其中得到很多知识和乐趣。这次培训的成员，很多都有一定的理论基础，大家也都慷慨的分享自己的知识，彼此交流的非常愉快。 MINITAB培训有哪些收益： 1、掌握基本统技技术的Minitab操作方法。 2、进一步理解和巩固SPC\DOE\MSA\QC常见工具。 3、能结合六西格项目和质量管理需要选择适用的统计工具。 4、掌握相关工具的minitab操作、数据和图形结果的分析与判定。 当然，我们在运用这些六西格玛专业理论知识的时候，必须要结合实际，从自己的情况出发，才能达到最佳效果。如果只是根据理论按部就班，很容易走进死胡同，六西格玛项目需要灵活谨慎的思维方式，更需要团队的紧密配合。这一点，我觉得不单单是在做六西格玛项目需要具备的，对我们的生活和工作中也尤为重要。 以上是我十月份六西格玛绿带培训心得，希望能和对六西格玛感兴趣的朋友一起研究讨
六西格玛管理培训教材(DOC 61页)
目录 1.质量管理水平的四个等级及其管理特征与质量业绩 3 2.六西格玛简介 6 历史 6 发展 6 概念 6 追求六西格玛7 3.6σ管理对企业文化的影响8 4.6σ管理的六个主题9 真正关注顾客9 以数据和事实驱动管理9 采取的措施应针对过程9 预防性的管理9 无边界的合作10 力求完美；容忍失败10 5.领导在实施6σ管理中的职责11 强有力的倡导者11 阐明推行道理，使组织树立坚定的信念11 亲力亲为11 制定发展战略，设立目标11 与成效直接挂钩。11 保证结果的度量真实12 定期沟通。12 6.倡导者(Champion),黑带(Black Belt)及黑带大师(Master BB) 13 确定13 地位13 条件14 标准14 7.人员培训与教育机制16 教育训练16 确认成效指标17 建立预警式管理系统17 建构6σ系统架构18 8.6σ管理及项目选择基本原则19 质量经济性19 质量经济性原理19 6σ质量20 管理原则21
实施23 9. 6σ中所用的DMAIC业绩改进模型25 定义—测量—分析—改进—控制 10.6σ管理的计划和实施26 实施条件26 管理三部曲26 测量阶段32 测量业绩并描述过程32 数据的收集36 验证测量系统37 测量过程能力37 分析阶段38 收集并分析数据39 提出并验证假设40 确定决定因素41 附件: a.6σ管理中几个常用指标43 偏差σ43 过程能力PC与过程能力指数Cp：43 长期过程能力指数与短期过程能力指数44 单位产品的平均缺陷数DPU 45 每个机会的缺陷数DPOM与百万个机会的缺陷数DPMO 45 流通合格率RTY 45 b.六西格玛相关术语47 11.6σ活动中经常会遇到的障碍48 缺少激励机制48 评审与授权不足48 推动与拉动48 财务支持48 形式主义或者仅仅使用6σ的一些工具49 来自部门间的壁垒或人为的抵触49 开源与节流并存49 必要的投资49 附1: 6σin Motorola 51 附2: 常见问题解答61
六西格玛黄带培训 前言 蓝草咨询的目标：为用户提升工作业绩优异而努力，为用户明天事业腾飞以蓄能！蓝草咨询的老师：都有多年实战经验，拒绝传统的说教，以案例分析，讲故事为核心，化繁为简，互动体验场景，把学员当成真诚的朋友！ 蓝草咨询的课程：以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点，通过学习达成不仅当前岗位知识与技能，同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型，而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景：卓越的培训是获得知识的绝佳路径，同时是学员快乐的旅程，为快乐而培训为培训更快乐！目前开班的城市：北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波，行万里路，破万卷书！ 蓝草咨询的增值服务：可以提供开具培训费的增值税专用发票。让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员，会员可以免费参加（某些活动只收取成本费用）蓝草club定期不定期举办活动，如联谊会、读书会、品鉴会等。报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”，分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源，感受朋友们的成功快乐。培训成绩合格的学员获颁培训结业证书，某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书（学员仅仅承担成本费用）。成为“蓝草club”会员的学员，报名参加另外蓝草举办的培训课程的，可以享受该培训课程多种优惠。 课程介绍 《六西格玛黄带课程培训》是六西格玛系列培训的基础课程之一，本课程主要通过介绍
SIXSIGMA介绍并对SIXSIGMA的步骤进行详细的讲解，并通过案例剖析每个步骤所用到的基础的品质工具，让学员熟悉SIXSIGMA的基本内容，并应用解决基础的问题。 培训对象 品质现场的班组长，现场的品质工程师，品质检验员；生产的管理人员，现场的技术员；设备管理和维护人员等；其他非品质岗位的管理人员 课程目标 1.了解和认识SIXSIGMA 2.熟悉并掌握SIXSIGMA的具体步骤 3.熟悉并掌握品质七大工具 4.学员会应用品质七大工具结合SIXSIGMA解决实际问题 课程内容 第一章认识SIXSIGMA就是不一样 1.了解不良数与缺陷数的区别 2.SIXSIGMA所代表的品质状态 3.品质的改善对应的质量成本的关系 4.SIXSIGMA分析问题的基本流程 第二章六西格玛分析改进步骤一：定义问题 1.组建团队，选择好成员及注意事项 2.如何发掘与团队能力相匹配的问题 1）维持与改进 2）突破性改进项目 3.确定需要具体改进的问题
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） A. 项目过程管理 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
奥咨博六西格玛绿带培训内容 第1天：Define--六西格玛定义阶段 一、6 Sigma管理综述（原理、模型、组织、资源与活动） 1、什么是六西格玛； 2、为何需要六西格玛？； 3、如何应用六西格玛？； 4、六西格玛的组织模型 二、如何启动和界定一个6 Sigma项目 1、项目小组； 2、项目来源； 3、项目选择标准； 4、制作项目计划； 5、小组成员职责 三、六西格玛项目管理工具 1、亲和图； 2、关联图； 3、树图； 4、矩阵图； 5、优先矩阵图； 6、过程决策程序图； 7、网络图 四、统计学的基本原理 1、变异； 2、总体和样本； 3、参数和统计量； 4、描述统计； 5、常用的离散分布：0-1分布，二项分布、泊松分布、超几何分布； 6、常用的连续分布：正态分布、均匀分布、指数分布、对数正态分布、威布尔分布 五、品质成本分析 1、质量损失函数； 2、品质成本与利润的关系； 3、预防成本； 4、鉴定成本；
5、缺陷成本 六、中质协/美质协考题解析 1、考试大纲题型练习； 2、重点、难点题型练习 第2天：Measure--六西格玛测量阶段 一、MINITAB介绍 1、MINITAB的作用； 2、MINITAB的视窗； 3、MINITAB的基本操作； 4、MINITAB实际操作演练 二、测量系统分析 1、测量误差的组成； 2、测量系统分析的目的； 3、测量系统分析步骤； 4、连续数据测量系统分析； 5、分辨力； 6、稳定性； 7、偏倚； 8、偏倚的线性； 9、重复性和再现性； 10、精度； 11、精度的线性； 12、Gage R&R及P/T Ratio 三、变异源分析 1、变异源分析-交叉关系； 2、变异源分析-嵌套关系； 3、交叉嵌套相结合 四、过程能力分析 1、过程变异； 2、过程能力； 3、过程能力指数； 4、短期能力和长期能力； 5、过程绩效； 6、过程绩效指数；