下载文档原格式
6SIGMA培训内容一、6sigma的概念1. 6sigma是一种测量每100万次谨慎操作所犯错误的计量单位，它不仅适用于制造业，而且适用于所有的业务。
错误的次数越少，质量越高，6sigma是最高目标（99.9999998%）如我们现在的99.6%，PPM为4000（百万分之4000次错误）；DPPM4000。
我们的水平在2.5 sigma左右（99.6%=2.878172∑）。
2.SIGMA在数学上的定义是基于正态分布中的标准偏差S（或σ），其计算公式如下：nS= Σ(X i-X )2n-1I=1S（或σ）反应了一组数据中的各个值与中心值的偏差，S值越大，数据越分散，产品质量波动性越大，S值越小，数据越集中，产品质量越稳定。
例如：某款电脑产品的噪音质量用户的要求是小于36db。
我们随机从生产线抽取50台机器进行测量：计算出平均值：X=30db标准偏差：S=2db即：X +3 S=36db，由于产品落于±3S的概率是99.73%，可以判断出我们目前的产品必有：0.27%/2=0.135%即1350 PPM的不良品流入用户手中，这就是3 SIGMA的管理水平。
要达到6SIGMA的管理，就必须降低SIGMA或X平均值，假设经过一段时间的改进，数据如下：平均值：X=30db标准偏差：S=1db即：X +6 S=36db，由于产品落于±6S的概率是99.9999998%，可以判断出我们目前的产品只有：0.002 PPM的不良品流入用户手中，这就意味这没有不良品，达到了零缺陷。
这就是6 SIGMA的管理水平。
二、 6 sigma 的起源20世纪80年代末至90年代初，摩托罗拉首倡6 Sigma行动，并且通过这一行动将其产品的残次品率从4 Sigma减少到 5.5 Sigma的水平，节约了2.2亿美元。
至今已有相当数量的公司已经通过采用6 Sigma方案获得了惊人的成就，甚至由此在美国已产生了一个专事6 Sigma咨询顾问传播业务的分支行业。
六西格玛培训教程简介六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，其目标是通过减少错误和缺陷的数量，提高组织或流程的效率和质量。
六西格玛是由美国通用电气公司于20世纪80年代开发的，现在已经成为全球范围内广泛应用的质量管理方法。
六西格玛培训教程将引导您了解六西格玛的基本概念、工具和技术，以帮助您成为一名合格的六西格玛专业人员。
目录1.六西格玛的概述2.六西格玛的原则3.六西格玛的工具和技术4.六西格玛的阶段5.六西格玛的实施步骤6.六西格玛的案例研究7.六西格玛的培训和认证1. 六西格玛的概述在本节中，将介绍六西格玛的定义、目标和核心原则。
六西格玛是一种基于数据和统计分析的质量管理方法，旨在通过减少产品或流程的变异性，提高质量和效率。
它将错误和缺陷控制在每一百万个机会中不超过3.4个，达到极高的质量水平。
2. 六西格玛的原则六西格玛的成功依赖于以下几个核心原则：•客户导向：六西格玛的目标是满足客户的需求和期望，通过提供高质量的产品和服务来增加客户满意度。
•数据驱动：六西格玛使用数据和统计分析来支持决策和改进过程，确保基于事实而不是主观意见。
•过程优化：六西格玛关注的是整个流程，而不仅仅是局部优化，通过优化流程中的每个环节来提高整体效率和质量。
•团队合作：六西格玛强调团队合作和跨部门合作，通过共同努力实现质量目标。
3. 六西格玛的工具和技术六西格玛使用了大量的工具和技术来收集和分析数据，识别问题的根本原因，并制定改进措施。
以下是一些常用的六西格玛工具和技术：•流程图：用于描述流程步骤和活动的图表，帮助识别潜在的问题和瓶颈。
•直方图：用于显示数据分布的图表，帮助了解数据的特性和变异性。
•散点图：用于显示两个变量之间关系的图表，帮助确定是否存在相关性。
•控制图：用于监控过程稳定性和变异性的图表，帮助识别特殊因素。
•因果图：用于分析问题的根本原因的图表，帮助确定改进的方向和措施。
4. 六西格玛的阶段六西格玛的实施通常包括五个阶段，称为DMC（定义、测量、分析、改进和控制）：1.定义阶段：明确问题的范围和目标，确定关键的业务过程。
六西格玛管理的基础知识培训1. 什么是六西格玛管理？六西格玛管理（Six Sigma）是一种以数据和统计为基础的管理方法，旨在通过优化和改进业务流程，减少和控制过程的变异性，以提高产品质量和客户满意度。
六西格玛管理源于20世纪80年代的美国，最初由摩托罗拉公司提出，并在通用电气公司得到广泛应用。
它采用了一系列严谨的分析工具和方法，以帮助组织实现高效、稳定和可持续的业务运作。
2. 六西格玛的核心原则六西格玛管理遵循几个核心原则，包括：•数据驱动决策：六西格玛强调利用数据和统计分析来作出决策，而不是仅凭经验和直觉。
通过收集、分析和解释数据，组织可以更准确地了解问题的根本原因，从而制定有效的解决方案。
•过程改进：六西格玛的目标是通过优化和改进业务流程来提高质量和效率。
它强调对现有业务流程的深入了解，并通过消除不必要的环节、改进关键步骤以及优化资源配置来提高整体流程效果。
•客户导向：六西格玛管理注重客户需求和期望。
组织需要理解客户的需求，并通过提供高质量的产品和服务来满足这些需求。
只有了解和满足客户期望，组织才能取得竞争优势并实现长期成功。
•持续改进：六西格玛管理是一个持续改进的过程。
它不只是一次性的项目，而是一种长期的承诺，要不断提高组织的绩效和业务流程。
组织需要建立一个持续改进的文化，鼓励员工参与到改进活动中，不断追求卓越。
3. 六西格玛的关键概念在六西格玛管理中，有一些关键概念需要理解和应用，包括：- DMC循环DMC循环是六西格玛管理工具中最基本的方法。
它由以下五个阶段组成：1.Define（定义）：明确问题的范围和目标，确定客户需求和关键业绩指标。
2.Measure（测量）：收集和测量相关数据，以评估当前业务流程的性能和变异性。
3.Analyze（分析）：通过分析数据，找出业务流程中的问题和根本原因。
4.Improve（改进）：基于分析结果，制定和实施改进方案，并进行验证和测试。
5.Control（控制）：确保改进措施的可持续性和稳定性，并建立监控系统来持续监测业务流程的性能。
质量管理五大工具SPC培训一、引言随着市场竞争的日益激烈，企业对于产品质量的要求也越来越高。
为了确保产品质量，企业需要采用科学的质量管理方法。
统计过程控制（SPC）作为质量管理五大工具之一，能够帮助企业有效监控和改进产品质量，提高生产效率，降低成本。
本培训将介绍SPC的基本概念、原理、方法和应用，帮助学员掌握SPC工具，提升质量管理水平。
二、SPC概述1. SPC的定义SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种利用统计方法对生产过程中的数据进行实时监控和分析，以判断过程是否处于受控状态，并采取措施使过程保持稳定的方法。
2. SPC的核心思想SPC的核心思想是通过对生产过程中的数据进行实时监控和分析，及时发现异常波动，采取纠正措施，使过程保持稳定，从而提高产品质量和生产效率。
3. SPC的作用（1）实时监控生产过程，及时发现异常波动；（2）分析原因，采取纠正措施，使过程保持稳定；（3）降低不合格品率，提高产品质量；（4）降低生产成本，提高生产效率。
三、SPC的基本方法1. 控制图控制图是SPC的核心工具，用于实时监控生产过程中的数据变化。
通过控制图，可以直观地判断过程是否处于受控状态，及时发现异常波动。
2. 过程能力分析过程能力分析是对生产过程稳定性的评估，通过计算过程能力指数，判断过程能否满足产品质量要求。
3. 变差分析变差分析是分析生产过程中各种因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，从而采取措施降低变差，提高产品质量。
4. 实验设计实验设计是一种系统化的方法，通过设计实验方案，优化生产过程，提高产品质量和生产效率。
5. 统计推断统计推断是利用统计方法对生产过程中的数据进行推断，评估产品质量和生产过程的稳定性。
四、SPC的应用1. 生产过程中的实时监控在生产过程中，利用控制图对关键质量特性进行实时监控，及时发现异常波动，采取纠正措施，确保产品质量。
2. 产品质量改进通过过程能力分析和变差分析，找出影响产品质量的主要因素，采取措施降低变差，提高产品质量。
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；7、过程能力与缺陷率的关系1、考试大纲题型练习；2、重点、难点题型练习第3天：Analyze--六西格玛分析阶段一、多变量分析1、变异类别；2、变异来源；3、多变量图（过程能力分析）；4、多变量图（量具重复性和再现性研究）；5、多变量图（方差分析）；6、多变量分析案例讲解与练习二、置信区间与假设检验的基础知识1、点估计；2、区间估计；3、何谓假设检验？；4、假设检验的步骤；5、假设检验的两类风险；6、检验结果的三种判断方法；7、检出力三、检验方法1、单个正态总体均值检验（Z检验,t检验）；2、单个正态总体方差检验(卡方检验)；3、两个正态总体均值检验（双样本t检验，F检验）；4、两个正态总体方差检验（F检验）；5、多总体均值检验（单因子方差检验，两因子方差检验）；6、多总体方差检验（等方差性检验）；7、单比率检验；8、多比率检验；9、配对数据检验四、相关分析与回归分析1、相关系数的检验；2、一元线性回归；3、多元线性回归；4、残差分析；5、计算预测区间和置信区间五、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4天：Improve--六西格玛改善阶段一、实验设计介绍1、什么是试验设计；2、试验因素及水平；3、试验类别及选择；4、试验结果分析；5、试验设计案例分析；6、试验设计现场练习及结果分析二、全因子实验设计1、创建因子设计；2、分析因子设计（包括模型效果分析、失拟分析、弯曲分析、多元全相关系数分析，s值分析，各项效应的显著性分析，残差分析）；3、模型修正；4、因子图；5、等值线图/曲面图；6、响应优化器；7、预测置信区间和预测区间三、部分因子实验设计1、创建因子设计方法（删节实验法，增补因子法）；2、生成元；3、分辨度；4、混杂分析；5、利用Minitab默认生成元设计；6、自定义生成元设计；7、部分因子设计实际案例分析四、最速上升法1、利用最速上升法寻找最优区域；2、进入响应曲面设计五、响应曲面设计1、中心复合序贯设计(CCC);2、中心复合有界设计（CCI）;3、中心复合表面设计(CCF)；4、BoX-Behnken设计；5、利用Minitab 分析做出四种设计；6、响应曲面设计实际案例分析六、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5天：Control--六西格玛控制阶段及精益生产一、SPC理论1、控制介绍；2、统计思想及控制图；3、虚发报警错误和漏发报警错误；4、八种判异原则；5、分析用控制图；6、控制用控制图；7、控制图种类及选用；8、使用控制图前的准备二、计量型数据SPC1、计量值数据控制图的种类及用途；2、计量值数据控制图的制作与应用；3、计量值数据控制图的过程能力分析；4、四类计量值数据控制图（I-MR图，Xbar-R图，Xbar-s图，EWMA图）；5、计数型控制图制作练习与讲解；6、工作中常见控制图的使用与注意事项分析三、计数型数据SPC1、计数值数据控制图的种类及用途；2、计数值数据控制图的制作与应用（P图，np图，u图，c图）；3、计数值数据控制图的过程能力分析；4、工作中常见控制图的使用与注意事项分析四、精益六西格玛1、六西格玛的优缺点；2、精益生产的优缺点；3、精益生产工具分析；4、精益与六西格玛的有机结合；5、拉动式生产；6、快速换型调整；7、标准作业；8、7S和目视管理；9、自働化和差错预防；10、TPM与OEE;11、价值流图五、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。
SPC统计根底培训教材1. 简介SPC〔Statistical Process Control〕统计过程控制是一种基于统计原理的质量管理方法，旨在通过对过程的常规监控，实时识别和纠正过程中的变异，以到达持续改良和稳定的生产品质。
本文档将介绍SPC统计根底的概念、应用和分析方法，帮助读者理解和应用SPC技术，提高生产质量和效率。
2. SPC根本概念2.1 变异性在SPC中，我们关注的是过程中的变异性。
变异性是指同一过程在不同时间或不同条件下产生的差异。
它可以分为两种：一是常见因素引起的普通变异性，二是特殊因素引起的非常见变异性。
2.2 过程稳定性过程稳定性是指当没有特殊原因影响时，过程的输出是稳定的。
稳定的过程有助于预测未来的结果，并减少产品缺陷的发生。
SPC通过控制过程中的变异性，实现过程的稳定性。
2.3 控制图控制图是SPC的核心工具之一，用于监控过程中的变异性。
常用的控制图包括：X-Bar图、范围图、P图和C图等。
通过在控制图上绘制过程的样本数据，我们可以判断过程是否处于控制状态，是否存在特殊原因引起的变异。
3. SPC应用3.1 数据收集和测量在SPC中，准确和可靠的数据收集是关键。
本章将介绍数据收集的方法和技巧，以及测量设备的选择和校准要求。
我们还将讨论如何进行数据的采样和记录。
3.2 变异性分析在SPC中，我们使用统计工具来分析过程中的变异性。
本章将介绍常见的变异分析方法，包括范围分析、方差分析、均值分析等。
我们还将讨论如何使用控制图来判断过程的稳定性和能力。
3.3 过程改良SPC不仅仅是一种监控工具，它还可以指导过程改良。
本章将介绍SPC在过程改良中的应用，包括PDCA循环、六西格玛等质量管理方法。
我们还将讨论如何使用SPC技术来解决常见的生产问题。
4. SPC实践案例本章将以实际案例为例，介绍SPC在不同行业中的应用。
我们将结合实际数据，演示如何进行SPC分析和改良，以及取得的效果。
6sigma【培训大纲】第一部分：六西格玛管理概述1．六西格玛概述●质量发展简史（戴明、朱兰、休哈特、石川馨、田口等）六西格玛起源和发展●六西格玛改善策略简介－－DMAIC2．六西格玛推行策略●组织的角色和责任●六西格玛成功推行要素3.制定六西格玛推行战略目标●企业环境分析●优先考虑客户以及利益相关者的期望●六西格平衡计分●标杆分析●SWOT分析（包括对优势、劣势、机遇、威胁的分析）●战略目标与分解4.项目选择与评估●主要业务过程分析●顾客之声识别与分析●确定重大影响的改善机会●项目初选●项目评估和风险分析5.六西格玛项目管理●项目特许任务书和计划●项目管理工具，如PERT图、甘特图、策划树等●项目控制●项目评估与移交6.六西格玛团队建设第二部分：六西格玛改善模型DMAIC1.六西格玛改进方法和工具－－界定阶段：计划（PLAN）●问题识别工具：VOC、柏拉图、流程图●供应链分析和管理●问题重要性分析工具：卡诺图、CTQ、优先矩阵图、矩阵图●问题测量指标：质量、周期和成本●问题基线和目标2.六西格玛改进方法和工具－－测量阶段：执行（DO）●统计学基础知识●MINITAB应用基础●测量系统分析●SIPOC分析●过程能力分析●数据收集与管理3.六西格玛改进方法和工具－－分析阶段：检验（CHECK）●图形分析●相关性和回归分析●假设检验和区间估计●FMEA。
●多变量分析●方差分析4.六西格玛改进方法和工具－－改善阶段：改善（ACTION）●回归分析和相关性●全因子DOE ●分部因子DOE ●RSM（响应曲面优化DOE●田口试验设计5.六西格玛改进方法和工具－－控制阶段：控制（CONTROL）●统计控制过程（SPC）●抽样检验与风险分析●防错法应用●作业和流程标准化●最终项目评审与报告。
SPC和6σ基础知识培训试题部门: 姓名: 分数: 一、填空题：（每空3分，共54分）5. Ca (Capability of Accuracy)6. Cp (Capability of Precision)8. PPM时指百万分之不良数；9.影响过程的主要因素有人、机、料、法、环、测；二、判断题：（每小题2分，共20分）1. 所有的特殊特性均应使用统计过程控制。
（×）2. 特殊原因都是恶性的，都应该进行剔除。
（√）3. 当过程能力较高时，为降低成本，采取方法使之降低，这与持续改进相矛盾，不可取。
（×）4. 控制图中的上下控制限可以由产品的公差带压缩而来。
（×）5. 只有超出USL和LSL才需要采取措施。
（×）6. 对于SPC课程中所讲授的法则，在公司实际应用中可以全部套用这些法则。
（×）7. SPC只能选择一个关键质控点。
（×）8. 控制图中的控制线应由技术人员根据每张图上的数据计算出来。
（√）9. Sigma指的是标准差（√）10. 1.33 ≤ Cpk时的处理原则是维持现状（×）三、选择题：（每小题4分，共20分）1.Sigma指的是（A）A.标准差B.方差C.公司标志D.极差2. 贯彻是现代质量管理的核心与精髓。
(A)A. 预防原则B. 产品质量监督检查C. 质量管理体系认证D. 严格质量检验3.当1.33 ≦ Cpk ＜ 1.67时的处理原则是：（B）A.无缺点，考虑降低成本B.状态良好，维持现状C.改进为A级D.支撑能力差4. 6σ组织中没有如下哪种称为：(D)A.黑带大师B.绿带C.黑带D．蓝带5.受控状态是指：（B）A）没有变差 B）只有普通原因的变差C）只有特殊原因的变差 D）变差在技术规范允许范围内四．问答题：（6分）你认为我们公司应不应该做SPC，请简述理由？。
