《研发六西格玛设计(DFSS)高级应用》
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六西格玛设计DFSS
将客户需求转化 为CTQ
确定客户需求以增加满意 度与特性 “客户声音VOC”
从“有用的很多”中 找出“关键的少数” 识别客户
一个项目的成功与否取决于CTQ是 否选择正确!
DFSS - Introduction 22
Kano模型
客户满意
单维
很高兴有 无功能 全功能
必须有
客户不满意
DFSS - Introduction 23
工具:
Kano图 客户调查方法
树状图 质量功能展开 (QFD)
DFSS - Introduction 21
确定CTQ路线图
确定CTQs : • QFD • 优先化 • 选择最重要的
收集整理数据: • 制订收集程序 • 客户声音程序 理解客户需求 : • Kano图 • 理解客户声音 客户优先化 : • 市场细分 建立商业案例 : • 团队章程
DFSS - Introduction 1
六西格码设计－DFSS 课程介绍及培训
DFSS - Introduction 2
议程 :
DFSS综述 – 什么是六西格玛设计 (DFSS)? – 为什么使用六西格玛设计 (DFSS)? – 什么时候使用 DFSS? – DFSS如何和 DMAIC相联系
六西格码商业设计 DFSS Commercial
DFSS - Introduction 18
流程概述
定义
确定服务,产品或流程
否
章程/ 范围 客户 调查 客户 需求图 QFD #1 客户需求 CTQ’s 定义
测量
是
确定 CTQ’s
和你的客户交谈 !
头脑风暴 选择 高阶 流程图 QFD #2 产品要求 优先 Pugh 矩阵 可行的 解决方案 否
6 sigma设计DFSS
公差设计的实现途径很多，比较常见的有以 下三类： ◆极值分析法（Worst Case） ◆统计平方公差法（Root-Sum-Squares） ◆模拟法（Simulation）
公差设计案例
在一个装配环中装入4个零件，如图一所示， 要求装配间隙Gap的目标值T=0.016，波动范 围尽可能小。已知现在的零件1~4服从技术规 范1.225±0.003，装配环服从技术规范 4.916±0.003。试问：该系统的的目标值是 否达到要求？公差范围是多少？
DOE (试验设计)
六西格玛设计（DFSS）另外一个重要的方法论试验设计 (DOE)：计划安排一批试验，并严格按计划在设定的条件下 进行这些试验，获得新数据，然后对之进行分析，获得所需 要的信息，进而获得最佳的改进途径。试验设计如今已经形 成较为完整的理论体系，试验设计方案大致可分为三个层次， 第一层次的试验设计是最基本的试验设计方案，包括部分因 子设计、全因子设计和响应曲面设计(RSM)等，第二层次的 试验设计包括田口设计（稳健参数设计）和混料设计。随着 现代工业的发展，这两个层次的试验设计方案已经不能满足 要求更高的和个性化的试验设计方案，于是第三层次的试验 设计方案便由此诞生，包括非线性设计、空间填充设计（均 匀设计）、扩充设计、容差设计、定制试验设计等。
公差设计案例
统计平方公差法 （Root-Sum-Squares）
这时候，在同一个机械系统的状况下，根据统计平方公差法 的定义公式，间隙的总公差= 间隙的最小值=0.016-0.0067=0.0093 间隙的最大值=0.016+0.0067=0.0227
也就是说，系统的公差范围变为[0.0093，0.0227]，相对于 极值分析法的结论，它显得更加接近现实情况。但是，统计 平方公差法也存在一个先天性的缺陷：当初始的假定理论不 成立，即零部件明显不呈正态概率分布，或者系统与各个零 部件呈非线性相关时，原先统计平方公差的计算公式也就不 成立了。
公差设计案例
在一个装配环中装入4个零件，如图一所示， 要求装配间隙Gap的目标值T=0.016，波动范 围尽可能小。已知现在的零件1~4服从技术规 范1.225±0.003，装配环服从技术规范 4.916±0.003。试问：该系统的的目标值是 否达到要求？公差范围是多少？
DOE (试验设计)
六西格玛设计（DFSS）另外一个重要的方法论试验设计 (DOE)：计划安排一批试验，并严格按计划在设定的条件下 进行这些试验，获得新数据，然后对之进行分析，获得所需 要的信息，进而获得最佳的改进途径。试验设计如今已经形 成较为完整的理论体系，试验设计方案大致可分为三个层次， 第一层次的试验设计是最基本的试验设计方案，包括部分因 子设计、全因子设计和响应曲面设计(RSM)等，第二层次的 试验设计包括田口设计（稳健参数设计）和混料设计。随着 现代工业的发展，这两个层次的试验设计方案已经不能满足 要求更高的和个性化的试验设计方案，于是第三层次的试验 设计方案便由此诞生，包括非线性设计、空间填充设计（均 匀设计）、扩充设计、容差设计、定制试验设计等。
公差设计案例
统计平方公差法 （Root-Sum-Squares）
这时候，在同一个机械系统的状况下，根据统计平方公差法 的定义公式，间隙的总公差= 间隙的最小值=0.016-0.0067=0.0093 间隙的最大值=0.016+0.0067=0.0227
也就是说，系统的公差范围变为[0.0093，0.0227]，相对于 极值分析法的结论，它显得更加接近现实情况。但是，统计 平方公差法也存在一个先天性的缺陷：当初始的假定理论不 成立，即零部件明显不呈正态概率分布，或者系统与各个零 部件呈非线性相关时，原先统计平方公差的计算公式也就不 成立了。
六西格玛设计方法在射流预冷装置设计中的应用
六西格玛设计方法在射流预冷装置设计中的应用刘旭峰，薛洪科，常鸿雯，佟尧（中国航发沈阳发动机研究所，沈阳110015）摘要：介绍了六西格玛设计（D F S S）方法在射流预冷装置上的应用，依据“I C D O V”的设计路径，完成了从顾客需求向产品实现的转换，实现了射流预冷装置的精细化设计。
规避了设计风险，保证了设计质量，具有一定的工程实用价值。
关键词：六西格玛设计；I C D O V；射流预冷装置；风险；质量中图分类号:V233.59文献标志码:粤文章编号：员园园圆原圆猿猿猿（圆园员8）0缘原园139原园3 Application of Design for Six Sigma（DFSS）in Mass Injection Pre-compressor Cooling Device DesignLIU Xufeng，XUE Hongke，CHANG Hongwen，TONG Yao（AECC Shenyang Engine Research Institute,Shenyang110015,China）Abstract院The paper introduces the application of Design for Six Sigma（DFSS）in Mass Injection Pre-compressor Cooling Device（MIPCC）Design,the stakeholder requirements are transformed into an effective MIPCC device according to the technical processes of"ICDOV".The risk of design is avoided and the expected design quality is achieved,it has practical value of engineering.Keywords院DFSS;ICDOV;MIPCC;risk;quality0引言六西格玛设计（DFSS）方法起源于系统工程领域，它是一种正向的精细化的设计方法，适用于新产品的设计和现有产品的改进工作。
航天军工行业导入六西格玛设计DFSS培训的必要性分析
航天军工行业导入六西格玛设计DFSS培训的必要性分析一、航天军工行业导入六西格玛设计DFSS培训必要性从以下几点进行分析1、六西格玛设计DFSS培训将决定产品的固有质量我们知道六西格玛改进是对现有流程的改进，主要针对产品/流程的缺陷产生原因从根本上予以消除，没完没了不断改进，使流程趋于完美，六西格玛黑带的全部心血和全部精力都放在流程改进上，为了追求完美、不断突破，黑带们经常寝食不安，但改进是有极限的，试想不论你如何改进，就算制造等后续过程一点都“不走样”，产品充其量也只能达到设计的固有质量。
据国外调查统计当改进使流程水平达到约4.8西格玛水平时，就再难以突破，我们经常说的“五西格玛墙”，就是指这个“突破极限”，此时即是你增加投入虽然可在一定程度上提高绩效，但可能会得不偿失，此时我们就应当选择六西格玛设计，对现有流程再设计。
这是指已存在流程的情况。
如果是开发新产品、新业务流程，那当然一开始就应该用六西格玛设计，以一个工业产品的质量形成为例，质量主要由需求分析质量和设计质量决定的，设计质量决定了产品的固有质量。
从产品研制的时间序列来看，产品设计、工艺设计、生产控制各不同阶段对产品质量的影响是不同。
因为一旦产品图纸和技术规范形成后，固有质量已基本形成；其后的工艺设计是为了保证设计要求的实现，生产控制则是为了达到技术规范的要求（符合性），在此阶段几乎没有进一步提高产品固有质量的可能。
我们目前进行的六西格玛改进活动大都集中在杠杆图中“控制阶段”，也就是对现有产品/流程进行测量、分析、改进并将改进成果固化（控制），以达到减少缺陷，保证质量符合要求。
如果在设计阶段就赋予产品很高的固有质量，产品才有可能实现高质量。
六西格玛设计就是在一开始赋予产品六西格玛、甚至七西格玛的固有质量水平，以保证产品实现真正意义上的六西格玛质量。
2、改进行动启动的越早，预防成本就降的越低在现实中同样一个问题，发现得越早，付出的代价越小，而越晚，则付出的代价越大。
刘泽锋简介_刘泽锋简历-中国讲师网
产品创新研发领域实战型咨询顾问----刘泽峰简介刘泽锋刘泽锋，产品创新研发领域实战型咨询顾问，毕业于复旦大学，曾就职飞利浦(Philips)、三星(Samsung)和通用汽车(GM)，先后担任制造技术经理，产品开发经理和质量可靠性耐久性（QRD）经理。
韩国三星六西格玛黑带（DMAIC BB）、通用汽车六西格玛设计黑带(DFSS BB)。
曾参与整车开发项目包括：雪佛兰、别克、凯迪拉克。
先后为一汽大众，博世，大陆汽车，长安福特马自达，飞利浦，西门子等众多世界500强及中航工业，东风汽车，长城汽车，比亚迪，奇瑞汽车等国内著名企业研发中心/部门提供了卓有成效的培训咨询服务并获高度认可。
中文名: 刘泽锋外文名：Julio Liu国籍：中国出生日期:1977年7月28日出生地：湖南毕业院校: 复旦大学职业：咨询顾问研究领域: R&D产品创新研发质量管理主讲课程：DFSS/FMEA/QFD/TRIZ/Taguchi/ Robust Design/DMAIC目录1 擅长领域2 工作经历3 主讲课程4 授课经验5 服务客户擅长领域汽车整车及零部件，航空，电子，机械自动化等工业产品创新设计开发领域卓越研发工具应用。
●产品创新稳健设计(Robust Design、DFSS、TRIZ、QFD、Taguchi DOE、Six-Sigma DMAIC)●产品创新风险预防(DFMEA、PFMEA、MFMEA、DRBFM 、GD3、APAT)卓有成效的六西格玛方法论（DMAIC+DFSS）集成应用方法体系的倡导者和实践者，深谙DMAIC+DFSS精髓和在企业推进过程中企业文化和管理障碍的突破之道。
不仅为所在企业员工提供出色的DMAIC+DFSS培训，同时还紧密结合企业经营目标和部门战略帮助员工开展DMAIC+DFSS项目指导实施，为企业创造价值。
擅长质量工具（DFMEA,QFD,TRIZ,田口Taguchi DOE等）在企业的高级实战应用培训和项目指导。
六西格玛设计DFSS中常用的软件
形成的内表和一个噪声因子形成的外表共同形成试验计划表，然后收集数据分析响应的稳健特性如何。
MINITAB有一个子菜单的名称叫"田口设计'，一定程度上可以实现这一功能，不过没有办法对设计的外表进行定制。
重复次数、噪声因子的设定的参考也比较少，JMP倒是能够提供完整的内表和外表以形成试验计划表，还提出了均值和信噪比的平衡优化方案，可以说算是一个创新。
第三，相对DMAIC而言，进行DFSS的过程遇到的纯管理类的问题越来越少，而技术类的问题越来越多，所以更可能遭遇复杂的数学建模难题。
以常规的线性统计模型为例，JMP可以在简单回归的基础上构造出分段拟合、样条拟合和正交拟合等多种模型，这样就可以更精确地发现业务问题中的隐患。
有的企业在做项目之前可能已有一些先验模型，这种情况下就可以用JMP 做"定制检验'而不是默认的"零检验'来解决一些特有的问题。
当然如果只需要做"零检验'，Minitab也是可以实现的。
如果需要了解输入因子的取值范围来控制输出响应的波动，JMP的"反向预测'会是一个不错的工具。
如果需要做模拟 (Simulation),前面提到JMP就有模拟的功能，而且与模型优化高效集成，速度也快，在普通电脑上(1.6G主频，512M内存)产生 1,000,000条随机数据的时间大约15秒左右。
说到模拟，一部分企业可能会购买crystal ball等模拟软件，不过这样成本会更高，而且出错的概率会大一些。
第四，企业在推行DMAIC时，往往处于发展初期，以培养员工的质量意识、普及质量工具的基本应用为主要目的。
一旦企业想推行DFSS，往往会对员工有更高的要求，不仅仅要掌握理论知识，而且强调理论联系实际，每次培训结束后要提供切实可行的解决方案。
这时候，软件工具在统计方法上的积累就开始显现。
拿六西格玛管理中最重要的工具DOE来说，MINITAB提供了从因子设计到混料设计的几种常用方法，不过这其中的每种方法都有一定的应用局限性。
工程机械液压缸DFSS研发简述
1、 缺乏主机工况了解， 2、 过程控制不全面， 3、 工艺布局不合理。
如何使前项”阻碍因素”消失？
1、 加强产品应用研究； 2、 优化制造工艺方法； 3、 增加零部件控制计划；
可以使用哪些资源建构环境？ 1、试验台 是否已有其它产业或研究能 1、* *油缸已有效应用； 解决此问题？
注:该表格内容仅供参考
2） 对标 参考调研行业内已有的经验，吸收转化& 3） TRIZ 运用阿奇舒勒矛盾矩阵，对40个发明原理进行筛 选，找到恰当的解法& 通过以上分析，会产生几组初步的方案，每组方案 在对每个指标来说，都有不同的相关性，需要采用普茨 矩阵分析打分，来选出综合性最优的方案。在进行详 细设计之前,需要做QFDII，将设计需求进一步转化为 具体的技术参数指标，为详细图纸设计提供依据。比 如，可靠性中内泄漏问题,进一步分解为与之相关的内 孔精度、内孔圆度、内孔粗糙度、密封材质、间隙水平、 壁厚水平等各项参数。这里有个问题，在我们通过小 组头脑风暴得到以上的相关技术参数时 ，无法进一步 确定哪一项或哪几项参数占决定因素 ，哪几项影响程 度很小可忽略不计。此时,可以通过DOE的试验手段 解决,通过设置几组不同因子不同水平的方案,进行试 验,再用软件模拟计算，识别出对内泄问题有显著影响 的因子是哪几个，影响的大/J、以及因子之间存在的相 互关系&不过很多情况下,这些试验的操作难度很大。 DFMA,进行失效模式的预测分析,针对所有可能 出现的产品失效问题，推导至最基本的设计参数上，并 通过严重度、频度、探测度三项得分值的高低，将对应 设计参数（可能是某处一个尺寸、或者一项技术要求 等）分出重要度类别:安全级别、重要级别以及一般级 别，并在后续的详细图纸设计中体现出来，对生产加工 及质量控制起到指导作用。
6σ流程改进的方法学-DMAIC和DFSS
6σ流程改进的方法学-DMAIC和DFSS当公司在管理或流程方面遇到问题时，一般会首先分析目前的状态，找到造成问题的根本原因，然后针对原因采取最适合的相应措施来解决问题。
但是在6 σ中，解决管理或流程问题的方法与普通的方法有所区别。
在6σ中，解决问题要经过一系列必要的程序，这些程序包括：弄清谁是客户以及客户的需求，问题到底是什么；衡量目前的状态；分析产生问题的原因；根据分析所得到的原因进行改进；加强对改进措施的控制，确保改进措施得到执行。
正因为这样，6σ才能如此有效地解决流程过程中所出现的各种问题。
【案例】通用电气公司内部流传着这样一个例子：某部门的一位职员在过道中碰到副总裁，两人开始交谈。
副总裁说最近销售订单为什么总上不去，并询问这名员工有什么看法。
该员工讲了自己的意见。
副总裁就告诉这名员工应该如何做。
但这名员工认为，根据实际情况不能按副总裁所说的去做。
但由于副总裁级别高，这名员工并不敢顶撞。
这时有一个黑带人员站出来说，用6σ的方法来解决，先弄清原因，再寻找解决问题的措施。
这样，副总裁认识到自己犯了个错误：遇到问题时，没有弄清楚问题产生的原因就贸然地采取行动，试图通过试验的方法解决问题。
这个例子说明了6σ方法与企业的一般管理方法的根本差别。
在6σ管理中，通过定义、测量、分析、改善和控制解决问题的方法学，被称为DMAIC。
在应用DMAIC的过程中，利用6σ提供的统计工具定义出最重要的因素，测量现状，分析错误原因，并加以改进和控制。
过去，人们解决问题大多是依赖于自身的经验，然而6σ则用科学的方法加以解决。
6σ通过数据来揭示流程内部的规律，使之上升到科学的层次。
人们知道，实验可以用来揭示物质的内在规律，然后再把规律应用到实践中为人们服务。
6σ用科学的分析来极有成效地代替以往常用的个人经验，揭示出了流程中的关键因素，帮助公司提高流程水平，使流程有突破性的改进。
6σ的工具并不都是6 σ本身发明的，而是质量大师们多年摸索出来的成果。
六西格玛设计(DFSS)在机载显示器设计中的应用
远 的角度 来看 ，这样 的流 程 的效率 其实 很高 ， 因为 每一 个项 目收集 的数据 都 是可 以复 用 的，历 史数 据不 但
是新 项 目设计 的基 础 ，也是 依据 。基于 足够 多 的历史 数据 进行 统计 分析 ，预先 发现 问题 并进行 相应 的设 计
Ｓｐｅ ｅ ０ ２Ｖ １ ３Ｎ ． ｓｒ ｌ ｏ１９ ｅ ｔｍｂ ｒ １ ｏ． ｏ３（ ｉ ． ） ２ ４ ｅａＮ ４
之间的关联性、技术要求与客户需求的相关性矩 阵、技术重要性分析和客户需求满足程度完整性检查等 。
识 别 阶段 的主 要工作 是 围绕 ＱＦ 进 行 的 。主要步骤 有 ：ａ ＤＩ ）客户识 别 ；ｂ ）客 户 需求确 定及 重要 度评估 ； Ｃ ）技术 要求及 互相 之 间 的关 联 性确 定 ；ｄ）技术要 求 与客户 需求 的相 关性 评估 ；ｅ ）根 据需 求重 要度 技术 重 要 度 和相 关性矩 阵进 行 技术重 要度 计算 和完 整性 检查 。 本项 目执 行过 程 中 ， 触最 深 的是客 户识 别 。 Ｆ Ｓ 在 感 Ｄ Ｓ 对 客 户 的定义 是 ：流 程 的下游 环节 就是 上游 环节 的客 户 。因此 ，我 们 的客户 不仅 包含 传统观 念 中 的上 级客 户 （ ： 主机 所、主 机 厂等 ） 如 ，还 包 括产 品 从投产 到 使用 ，到 寿 命终 结整 个产 品生命 周期 中的所有 部 门 、 环节 （ 如所 内的生产 、制 造 、试 验等 部 门） 因此在 需 求 收集 的过 程 中所 有 相 关客 户 的声音 都要 倾 听 ，并 。 结合 到设计 过程 中。另外，最 后形成 的 Ｑ Ｄ Ｉ 量屋 也是 一份 很有 价值 的文件 ，虽然 设 计该表 格花 费 了很 Ｆ 质 多 时 间 ，最后 的结 果也 还不 是很 完整 ，但 整 体框架 是 正确 的， 这就 为 以后 的项 目提 供 了基础 数据 。 同时 ，
是新 项 目设计 的基 础 ，也是 依据 。基于 足够 多 的历史 数据 进行 统计 分析 ，预先 发现 问题 并进行 相应 的设 计
Ｓｐｅ ｅ ０ ２Ｖ １ ３Ｎ ． ｓｒ ｌ ｏ１９ ｅ ｔｍｂ ｒ １ ｏ． ｏ３（ ｉ ． ） ２ ４ ｅａＮ ４
之间的关联性、技术要求与客户需求的相关性矩 阵、技术重要性分析和客户需求满足程度完整性检查等 。
识 别 阶段 的主 要工作 是 围绕 ＱＦ 进 行 的 。主要步骤 有 ：ａ ＤＩ ）客户识 别 ；ｂ ）客 户 需求确 定及 重要 度评估 ； Ｃ ）技术 要求及 互相 之 间 的关 联 性确 定 ；ｄ）技术要 求 与客户 需求 的相 关性 评估 ；ｅ ）根 据需 求重 要度 技术 重 要 度 和相 关性矩 阵进 行 技术重 要度 计算 和完 整性 检查 。 本项 目执 行过 程 中 ， 触最 深 的是客 户识 别 。 Ｆ Ｓ 在 感 Ｄ Ｓ 对 客 户 的定义 是 ：流 程 的下游 环节 就是 上游 环节 的客 户 。因此 ，我 们 的客户 不仅 包含 传统观 念 中 的上 级客 户 （ ： 主机 所、主 机 厂等 ） 如 ，还 包 括产 品 从投产 到 使用 ，到 寿 命终 结整 个产 品生命 周期 中的所有 部 门 、 环节 （ 如所 内的生产 、制 造 、试 验等 部 门） 因此在 需 求 收集 的过 程 中所 有 相 关客 户 的声音 都要 倾 听 ，并 。 结合 到设计 过程 中。另外，最 后形成 的 Ｑ Ｄ Ｉ 量屋 也是 一份 很有 价值 的文件 ，虽然 设 计该表 格花 费 了很 Ｆ 质 多 时 间 ，最后 的结 果也 还不 是很 完整 ，但 整 体框架 是 正确 的， 这就 为 以后 的项 目提 供 了基础 数据 。 同时 ，
刘泽锋简介_刘泽锋简历-中国讲师网
产品创新研发领域实战型咨询顾问----刘泽峰简介刘泽锋刘泽锋，产品创新研发领域实战型咨询顾问，毕业于复旦大学，曾就职飞利浦(Philips)、三星(Samsung)和通用汽车(GM)，先后担任制造技术经理，产品开发经理和质量可靠性耐久性（QRD）经理。
韩国三星六西格玛黑带（DMAIC BB）、通用汽车六西格玛设计黑带(DFSS BB)。
曾参与整车开发项目包括：雪佛兰、别克、凯迪拉克。
先后为一汽大众，博世，大陆汽车，长安福特马自达，飞利浦，西门子等众多世界500强及中航工业，东风汽车，长城汽车，比亚迪，奇瑞汽车等国内著名企业研发中心/部门提供了卓有成效的培训咨询服务并获高度认可。
中文名: 刘泽锋外文名：Julio Liu国籍：中国出生日期:1977年7月28日出生地：湖南毕业院校: 复旦大学职业：咨询顾问研究领域: R&D产品创新研发质量管理主讲课程：DFSS/FMEA/QFD/TRIZ/Taguchi/ Robust Design/DMAIC目录1 擅长领域2 工作经历3 主讲课程4 授课经验5 服务客户擅长领域汽车整车及零部件，航空，电子，机械自动化等工业产品创新设计开发领域卓越研发工具应用。
●产品创新稳健设计(Robust Design、DFSS、TRIZ、QFD、Taguchi DOE、Six-Sigma DMAIC)●产品创新风险预防(DFMEA、PFMEA、MFMEA、DRBFM 、GD3、APAT)卓有成效的六西格玛方法论（DMAIC+DFSS）集成应用方法体系的倡导者和实践者，深谙DMAIC+DFSS精髓和在企业推进过程中企业文化和管理障碍的突破之道。
不仅为所在企业员工提供出色的DMAIC+DFSS培训，同时还紧密结合企业经营目标和部门战略帮助员工开展DMAIC+DFSS项目指导实施，为企业创造价值。
擅长质量工具（DFMEA,QFD,TRIZ,田口Taguchi DOE等）在企业的高级实战应用培训和项目指导。
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《研发六西格玛设计(DFSS)高级应用》
课程背景：
提升研发质量，缩短开发周期，降低开发成本，确保企业持久技术竞争力
培训对象：
研发中心/部门研发设计工程师、研发质量工程师、试验验证工程师及管理层
课程时长：10天
课程收获：
提升研发质量，缩短开发周期，降低开发成本，确保企业持久技术竞争力
培训方式：
咨询式培训Workshop
课程大纲：
DFSS- Design for Six Sigma (六西格玛设计)-是目前世界上许多跨国公司研发中心在进行工业产品设计时广泛应用的一套先进研发质量工具和方法。
这门课程是根据国外顶尖研发中心设计工程师在进行工业产品研发设计时成功应用DFSS的经验和方法，并结合国内工程师的工科背景和众多行业实际成功应用案例开发的实战型课程。
DFSS课程将系统全面讲授：
QFD,Kano,TRIZ,DFMEA,Pugh,Taguchi DOE, Monte Carlo等系列Robust Design研发质量工具(Quality Tools)在产品开发流程从项目立项-概念设计-详细设计-优化验证等各个阶段中的集成实战应用;
极大提升研发工程师团队综合素质，创新开发能力和产品设计水平;
整体提升企业研发设计质量，降低开发成本，缩短开发周期，确保企业长久技术竞争力;
通过培训，您的工程师将能完全掌握这一套目前在一些跨国公司研发中心广泛应用于产品设计研发质量工具和方法。
同时学员通过实际演练DFSS- Design for Six Sigma (六西格玛设计)相关电子应用模板和众多实际应用案例，您的工程师可以非常快速地结合自己所负责的产品开发或现有产品设计改进项目进行实际应用获得价值回报。
一开始就把事情做对，完美地满足客户需求，这就是DFSS的制胜之道!
DFSS是目前世界众多顶尖研发中心设计工程最受欢迎的培训课程!
为什么要DFSS?
质量要从“前期”开始抓，“质量是设计出来的”这些质量观念已逐步被很多企业所认同，如何提升研发质量，有效解决以下问题成为很多企业研发中心/部门迫切关心的话题
如何提升设计的质量并看到其效果?
如何规范高效的开发流程统一广大设计工程师的思路;
如何提升设计的创新水平;
如何缩短产品开发周期同时又能确保设计的质量?
如何减少后期的设计更改降低开发成本?
如何减少开发“跟”产品的时间?
如何让设计工程师少“救火”，能在一开始就考虑得更周全一些?
如何开发出“又便宜又好”的产品满足客户的要求?
如何让开发设计确保“市场致胜-卖点!”?等等…...
我们的“研发六西格玛设计(DFSS)”课程，正是针对以上问题而特别提供的R&D领域强有力的咨询服务产品。
应用DFSS的好处:
开发具有一致的/稳健性能的产品
增加客户满意度
减少保修费用
提高可靠性，耐久性
增加市场占有额
增加赢利，赢得增长
DFSS并不神秘…它是一套非常好的，并且非常基本的工业产品研发方法
理解客户需求/期望
将客户需求/期望纳入工程指标
选择稳健概念
理解设计的原理和功能
优化设计，使其对于过程和环境的变化更稳健预测客户的不满意度进行设计验证。