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六西格码培训计划一、培训目标1. 熟悉六西格玛的基本概念和原理2. 掌握六西格玛的核心工具和方法3. 理解如何运用六西格玛提高产品质量和生产效率4. 培养员工的团队合作和问题解决能力二、培训内容1. 六西格玛基本概念（1）质量管理的概念和发展历程（2）六西格玛的定义和特点（3）DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）方法论2. 六西格玛核心工具（1）流程图、因果图、直方图、散点图等（2）假设检验、方差分析、回归分析等统计工具（3）控制图、FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）等质量工具3. 六西格玛实践案例分析（1）汽车制造行业的六西格玛实践（2）医疗器械行业的六西格玛实践（3）电子产品行业的六西格玛实践4. 六西格玛在企业中的应用（1）六西格玛的部署和推广（2）六西格玛的团队建设和培训（3）六西格玛的效果评估和持续改进5. 六西格玛实践技能培养（1）团队合作的重要性和技巧（2）问题解决的方法和流程（3）沟通与协调的能力培养三、培训方式1. 理论讲解通过讲师讲解和互动讨论，帮助学员理解六西格玛的核心概念和方法。
2. 实践操作通过案例分析、角色扮演、小组讨论等方式，培养学员运用六西格玛工具解决实际问题的能力。
3. 实地考察组织学员到一些应用了六西格玛的优秀企业进行实地考察，让学员亲身感受六西格玛的运作和效果。
四、培训考核1. 理论考核学员需要参加闭卷考试，测试其对六西格玛理论知识的掌握情况。
2. 实践考核学员需要完成一个六西格玛项目实施，并提交相关的报告，展示其应用六西格玛解决实际问题的能力。
五、培训师资1. 具有丰富教学经验的六西格玛专家2. 曾在企业中成功应用六西格玛的实战经验3. 拥有相关资质认证的教师和培训师六、培训效果评估1. 培训后的知识技能测验2. 学员的满意度调查3. 培训后的六西格玛项目效果评估七、培训周期和安排1. 培训周期：一般为3个月至半年2. 培训安排：一周2-3天，每次培训6-8小时通过以上的六西格玛培训计划，可以使企业员工全面了解六西格玛方法，掌握其核心工具和技能，并能够应用到实际工作中去，从而提升企业的质量水平和竞争力。
北京六西格玛黑带（SSBB）培训专题北京六西格玛黑带（SSBB）培训开课日期：随到随学/常年招生北京六西格玛黑带（SSBB）培训方式：面授课程北京六西格玛黑带（SSBB）培训学校：深圳天行健管理咨询有限公司通过为期4个月的培训（培训共20天分4期完成每期5天），为企业培养六西格玛黑带专家，使其能够持续为企业完成项目并获得突破性的财务效益。
北京六西格玛黑带（SSBB）培训内容：第一天：Define--六西格玛定义阶段：发现、确认问题第一讲：6sigma管理综述1、什么是六西格玛？ ---六西格玛的系统概念！2、为何需要六西格玛？---企业推行六西格玛的必要性分析3、如何应用六西格玛？---企业推行六西格玛可行性分析4、六西格玛的组织模型---企业推行六西格玛的组织架构分析5、六西格玛的发展复制---我国采用六西格玛的趋势6、六西格玛适合我们吗――从六西格玛的角度看问题第二讲：如何启动和界定一个6 SIGMA项目1、项目小组---如何组建项目团队？2、项目来源---什么是项目，项目从哪里来？3、项目选择标准---如何评选合适的六西格玛项目？4、制作项目计划第三讲：劣质成本分析（企业成本的种类与构成）1、质量损失函数、品质成本与利润的关系2、预防成本、鉴定成本、缺陷成本3、能力值与品质成本的对应关系4、统计学的基本原理与专业术语介绍第四讲：D阶段实用方法分析法与工具1、因果图、因果矩阵的概念、用途及、制作方法和步骤2、柏拉图的概念、用途及、制作方法和步骤3、QFD的概念、用途及、制作方法和步骤4、SIPOC图的方法与运用5、风险分析与SWOT分析的方法与运用6、六西格玛项目报告第五讲：定义阶段的中国企业注意事项1、六西格玛项目选择与筛选2、设置项目指标与目标（如质量、周期、成本等）3、陈述问题，设置括基线和改进目标4、中国企业定义阶段的注意事项与难点第二天：Measure--六西格玛测量阶段：现状测量第六讲：量测阶段的质量概念1、中心极限定理及样本均值的分布2、数据收集整理3、描述性统计4、过程能力分析5、非正态数据的变换（非正态数据的过程能力）6、偏度、峰度、7、正态概率图8、分辨力、稳定性、9、偏倚、偏倚的线性10、精确度、准确度11、重复性和再现性第七讲：MSA测量系统分析：确保所收集数据的真实性1、测量误差的组成2、测量系统分析的方法和步骤3、连续数据测量系统分析方法、离散数据测量系统分析方法、破坏性试验数据测量系统分析方法4、实例5：测量系统分析案例讲解与练习第八讲：六西格玛专用软件MINITAB基础介绍1、MINITAB的作用、视窗、基本操作2、MINITAB统计分析方法和工具第九讲：潜在失效模式及效果分析（FMEA）1、FMEA的定义、用途、背景与类型2、FMEA制作的方法和步骤3、FMEA运用和使用技巧第十讲：M阶段工具的运用1、AQL定义、用途、方法和背景与类型2、检查表定义、用途、方法和背景与类型3、流程分析技术定义、用途、方法和背景与类型4、其他基本统计学的方法与运用5、M阶段工具与方法练习及讲解第十一讲：量测阶段运行案例剖析1、中国工厂如何做量测阶段2、量测阶段注意事项3、中国企业在量测阶段难点和误解第三天：Analyze--六西格玛分析阶段：查找关键原因第十二讲：分析阶段的质量概念与理解1、点估计和区间估计2、假设检验3、多变量分析4、置信区间与假设检验5、相关与回归分析6、样本量计算7、回归分析的方法和运用8、方差分析的方法和运用第十三讲：多变量分析技术1、变异与质量2、多变量图及变量分析●过程能力分析●量具重复性●再现性研究●方差分析第十四讲：置信区间与假设检验1、何谓假设检验？2、假设检验的步骤、种类3、连续数据假设检验方法与工具、离散数据的假设检验立方法与工具第十五讲：DOE实验设计介绍1、试验设计概念、试验因素及水平2、试验类别及选择与试验结果分析3、试验设计分析方法与工具实例：试验设计现场练习及结果分析第十六讲：DOE全因子及分部因子实验设计1、全因子/分布因子设计概述2、主要影响图、交互作用图、方差分析、优化设3、田口方法的运用第十七讲：A阶段工具和方法运用1、层别法定义、用途、方法和运行1、散布图定义、用途、方法和运行3、亲和图定义、用途、方法和运行4、假设检验方法和运用5、回归分析方法和运用6、A阶段案例制作练习及讲解第十八讲：企业实际中A阶段问题分析与解决1、中国企业实际中问题分析方法和工具2、中国企业在分析阶段的难点与问题第四天：Improve--六西格玛改善阶段：改善关健原因，优化相关参数第十九讲：改进阶段质量概念讲解1、试验设计2、单因素试验3、随机化和区组4、交互作用5、田口方法6、离散和集中第二十讲：改进阶段质量概念讲解1、试验设计2、单因素试验3、随机化和区组4、交互作用5、田口方法6、离散和集中第二十一讲：SPC统计过程控制理论1、改善与优化的介绍2、改善思想及改善思路3、改善工具种类及选用4、改善前的准备第二十二讲：I阶段思维方法1、IE定义、IE手法用途、背景与类型和方法2、VE定义、用途、背景与类型和方法3、SDCA定义、用途、背景与类型和方法案例:I阶段案例制作练习及讲解第二十三讲：改进阶段的工具和方法1、检出力和样本量、平衡、重复、顺序、有效性、随机化和区组、交互作用2、单因素试验的设计和分析3、多因素全析因试验的设计和分析4、两水平部分析因试验的设计和分析5、带区组实验设计6、含离散变量的实验设计7、多响应变量实验设计8、响应变量需要做变换的实验设计9、最速上升法10、田口方法11、混料试验12、调优运算第二十四讲：企业实际中改善1、中国企业实际中问题改善方法和工具2、中国企业实际中问题结案方法和工具3、中国企业在改善阶段的难点与问题案例:某企业在改善阶段失败的原因一、第五天：Control--六西格玛控制阶段：改善成果控制与横向扩展第二十五讲：控制阶段质量概念理解1、正态分布2、数据3、控制图4、精益与六西格玛5、容差设计6、六西格玛设计第二十六讲：控制阶段质量概念理解1、正态分布2、数据3、控制图4、精益与六西格玛5、容差设计6、六西格玛设计第二十七讲：控制阶段的工具和方法1、统计过程控制的方法与运用2、质量控制计划的方法与运用3、控制阶段方法和工具4、用于控制的精益生产工具（防错、TPM、标准作业法等）5、精益的概念、战略及实施（价值、价值链、流动、拉动、完美等）6、非正态数据控制图7、标准化控制图第二十八讲：SPC统计过程控制理论1、控制介绍2、统计思想及控制图3、控制图种类及选用4、使用SPC前的准备5、使用SPC的方法第二十九讲：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实例：计数型控制图制作练习与讲解第三十讲：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3、计数值数据控制图的过程能力分析4、四类计数值数据控制图实例：计数型控制图制作练习与讲解天行健咨询第三十一讲：CP K过程能力分析1、直方图的作成与过程能力2、过程变异与过程能力3、过程能力指数（短期能力、长期能力、非正态分布数据的过程能力）4、实例：过程能力分析案例讲解与练习第三十二讲：企业实际中六西格玛问题1、中国企业实际中问题2、中国企业实际中应如何做六西格玛3、中国企业推行六西格玛的难点与问题。
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。
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。
