六西格玛绿带培训笔记

六西格玛绿带培训| 个人总结
非常感谢公司提供的珍贵的六西格玛绿带培训实践机会，感谢天行健咨询老师的专业引领，充分领略了六西格玛的威力。

通过几个月的学习和实践，我对已经印在我脑子里的这句话有了更深入的理解和体验。

“六西格玛是一种以事实为基础，以数据为驱动，以减少变异和浪费的一套系统的方法论”。

以前感觉这只是一句话而已，现在感觉它就是我真正的感受。

六西格玛强调用数据说话，而不是凭直觉、凭经验或者“应该是”、“差不多”。

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并实现突破性改进，从而帮助企业改善流程、降低废品率、提高工作效率、减少浪费等等，以最终提升企业产品竞争力为目的。

经过六西格玛D和M阶段的学习，我了解到如何选择和定义六西格玛项目以及如何测量评估当前状态。

通过学习，第一次感受到一个好的项目的选择和定义有多么重要。

它不仅是项目成功的基础，更是公司战略决策的体现。

我带着对D和M阶段学习后的巨大激情和极具挑战的目标开启了A-I-C阶段的深入学习和无限探索，心情激动不已。

A-I-C阶段，随着方法论的继续探讨和大量工具（各种常用图示工具，统计推断，假设检验，方差分析，回归分析，DOE，SPC等）的学习和使用，由开始的激动到困惑直到最后的笃定，各种滋味应有尽有，体验多收获多。

尤其对假设检验和DOE，让我对很多问题的分析和改善充满了好奇和干劲。

2024年精益六西格玛绿带培训心得在2024年的精益六西格玛绿带培训中，我有幸参与了这个全面提升组织绩效的培训课程。

通过一个长时间的学习和实践过程，我对精益六西格玛的理念和方法有了更深入的了解，也取得了实质性的进步。

在这篇心得中，我希望能够分享我在培训过程中的收获和体会。

首先，我想谈谈对精益六西格玛的理解。

精益六西格玛是一种管理方法论，旨在通过降低流程中的变异性和缺陷率，来提高组织的质量和效率。

它强调数据驱动的决策，以及不断改进的文化和方法。

在培训中，我们学习了测量、分析、改进和控制（DMAIC）的方法，这是一个具体的实施精益六西格玛项目的步骤。

通过深入理解DMAIC的步骤和工具，我能够更好地应用精益六西格玛的方法来解决实际问题。

其次，我认为培训中最有价值的一点是，我们通过实际案例和模拟练习来应用所学的方法。

这让我们能够更加深入地理解理论知识，并在实践中获得经验。

实际案例涵盖了各个行业和领域，包括生产制造、服务业和医疗保健等。

我特别记得一个案例是关于某家公司在生产过程中出现的缺陷问题。

我们利用学到的工具，如数据收集和分析、流程图和根本原因分析等，识别了问题的关键因素，并提出了改进方案。

通过这个案例的学习，我明白了精益六西格玛可以帮助我们在实际工作中解决问题，并取得显著的效果。

另外，培训课程也强调了沟通和团队合作的重要性。

精益六西格玛项目通常涉及多个部门和岗位之间的协作，需要大家共同努力，达成共识并合作解决问题。

在培训中，我们进行了很多小组讨论和合作练习，这让我们更好地理解了团队合作的重要性，并学会了如何有效地沟通和协调。

我发现，只有当团队成员能够共享信息、相互支持和共同努力时，精益六西格玛才能发挥最大的效果。

最后，我想谈谈对于精益六西格玛的持续学习和实践的重要性。

培训课程只是一个起点，需要我们在日常工作中不断应用和完善所学的知识和技能。

通过持续的学习，我们可以不断提高自己，并为组织带来更大的价值。

六西格玛绿带知识考试要点一、什么是六西格玛绿带六西格玛绿带是企业中经过六西格玛管理方法与工具培训的、结合自己的本职工作完成六西格玛项目的人员。

这就好比是在一个超级英雄团队里，绿带们虽然不是最厉害的那批，但也是不可或缺的力量哦。

他们懂得不少专业知识，能在自己的小天地里大显身手。

二、六西格玛绿带知识的基础部分1. 六西格玛的概念六西格玛其实就是一种追求几乎完美的质量管理方法啦。

它致力于减少缺陷，提高质量，让产品或者服务尽可能地接近完美状态。

就像我们做手工一样，总是希望自己做出来的东西又好看又精致，没有什么瑕疵。

2. 六西格玛的历史发展这可是个有故事的概念呢。

它起源于摩托罗拉公司，那时候大家就发现如果能把质量控制得非常好，公司就能发展得更好。

后来这个概念就传播开啦，像通用电气等很多大公司都开始采用这种方法。

这就像是一个流行的时尚元素，从一个小圈子慢慢走向了大众视野。

三、六西格玛绿带需要掌握的工具1. 统计过程控制（SPC）这是个很实用的工具。

它能帮助我们监控生产过程，看看这个过程是不是稳定的。

比如说我们生产小饼干，通过SPC就能知道每一批饼干的质量波动情况。

要是波动太大，那肯定是哪个环节出问题啦。

2. 测量系统分析（MSA）这个工具呢，主要是用来评估测量数据的准确性和可靠性的。

就好比我们用尺子量东西，如果尺子本身不准，那量出来的结果肯定也不对呀。

所以这个工具就是来保证我们测量工具没问题的。

四、六西格玛绿带项目的管理1. 项目定义首先要清楚自己的项目是做什么的。

比如说要提高某条生产线的效率，那就要明确目标是提高多少效率，范围是什么样的，就像我们写作文要先确定主题一样。

2. 项目测量要找到合适的方法来衡量项目的现状。

就像我们要减肥，得先知道自己现在多重，体脂率是多少一样，这样才能知道自己有没有进步。

五、六西格玛绿带的角色和职责1. 在团队中的角色绿带在团队里就像是个技术骨干，要负责一部分的技术工作，同时也要和其他成员配合。

六西格玛绿带培训内容
嘿，家人们！今天咱来聊聊超厉害的六西格玛绿带培训内容！你们知道吗，这就像是一场刺激的冒险之旅！
先说说那些数据分析的部分，哇塞，就好像是在挖掘宝藏一样！比如说，在企业生产中，面对一堆杂乱的数据，我们得像侦探一样，通过各种方法去找出关键信息。

就好比有一次，我们在分析产品缺陷率的数据，那真的是要睁大双眼，仔细琢磨呀！
然后呢，流程改进可太重要啦！这就好比给一辆老车做大整修，让它重新焕发生机。

我们得找到那些卡顿的环节，想办法让它们顺畅起来。

之前我们遇到一个生产流程，简直像个肠梗阻似的，经过大家一起努力改进，哇，那效果，简直太棒啦！
还有团队合作呀，这绝对不是一个人能搞定的事儿！大家一起头脑风暴，就像一群小伙伴为了攻克一个游戏难关一样，齐心协力。

记得那次讨论改进方案，每个人都出谋划策，那种氛围，真的让人热血沸腾！
六西格玛绿带培训内容真的丰富又实用，它能让你变得超级厉害！难道你不想试试吗？赶紧加入吧！。

六西格玛绿带手册1.第一章六西格玛管理概述1.1.六西格玛管理的发展1.1.1.1986年起源于摩托罗拉（20世纪90年代末在联合信号、通用电气等企业实施）•四点计划•全球竞争力•参与式管理•质量改进•摩托罗拉培训与教育中心1.1.2.解决两大问题（企业为何使用？使用的好处？）•通过快熟的业务改进项目达到短期的财务目标•在关键人才和核心流程方面为未来的发展积蓄能力1.1.3.六西格玛方法的领导力原则•整合•调动•加速•控制1.1.4.20世纪90年代联合信号和通用公司成功实施1.1.5.美国质量大师•休哈特•创立统计过程控制理论（SPC）•1924年5月16日提出世界上第一张控制图•1931年出版《制成品质量的经济控制》•理论•变异是不可避免的•单一的观测几乎不能构成客观决策的依据•引起变异的原因•偶然原因•系统原因•PDCA循环（休哈特提出，戴明推广）•戴明•给日本民众讲解（SQC）统计质量控制•1951年日本设立戴明奖•戴明本奖•奖励在统计质量管理理论研究和应用研究方面，或统计质量管理的理论普及方面做出突出贡献的个人•由戴明本将委员会推荐产生•戴明实施奖•奖励在开展统计质量管理方面取得显著成绩的企业•由企业提出申请，经实施奖委员会审查通过后授予•戴明主要思想•朱兰•1928年出版《生产问题的统计方法应用》•1937年将帕累托图原理概念化并应用与质量改进•1945年作为独立的咨询师开展工作•1951年出版《朱兰质量手册》•质量三部曲•质量策划•质量控制•质量改进•《朱兰质量手册》对质量的定•能够满足客户的要求从而使客户感到满意的产品特性•质量意味着免于不良-没有需要重复工作和会导致现场失效客户不满投诉等差错•费根堡姆•TQC--全面质量管理•克劳斯比1.1.6.瑞典质量大师•桑德霍姆1.1.7.日本质量大师•石川馨•因《质量控制》获得戴明奖•出版《质量控制指南》•因果图发明者•质量管理小组的奠基人之一•全面质量管理就是全公司范围的质量管理1.所有部门参加质量管理2.全员参加质量管理3.综合性质量管理，以质量管理为中心同时推进成本管理•田口玄一•数理统计应用方面的著名学者•田口方法的创始人（田口方法四大技术）•线外质量控制•线内质量控制•计量管理技术•实验设计技术•戴明本奖获得者•新产品开大过程中三阶段设计思想•系统设计•系统地考虑问题•参数设计•选择参数间最有水平组合•公差设计•最恰当的公差1.2.六西格玛的概念和核心理念1.2.1.六西格玛的概念•六西格玛是一套系统的、集成的业务改进方法体系，是持续改进企业业务流程，实现客户满意度的管理方法。

绿带考试知识点汇总一、知识概述1. 《六西格玛绿带》①基本定义：六西格玛绿带就像是一个在质量改善项目里挺厉害的小能手。

在六西格玛管理法中，绿带是一个中级的角色，负责领导或参与一些小项目以提高产品或服务的质量。

简单说，就是要通过各种数据啊，方法之类的，找到问题解决问题，让东西做得更好。

②重要程度：在六西格玛体系里，绿带是很重要的一环。

如果把整个体系比作一个军队，绿带就是基层军官，他们直接做事，把领导（黑带等高级成员）的策略执行下去，而且好多改进的实际工作都是绿带去做的，没绿带还真不行。

③前置知识：得先对一些基本的统计知识有点了解，像均值、标准差这些概念。

而且基本的办公软件也要会用一些，至少得能做个表格分析分析数据吧。

另外像质量管理的一些基本原则也最好知道一点。

以我自己为例，我一开始就因为对一些统计术语似懂非懂，弄得焦头烂额的。

④应用价值：在实际生产企业里面，就比如汽车制造吧，绿带通过这个方法能找到生产环节中的小毛病，像零部件组装时有些小缝隙超差，用绿带掌握的工具和方法就能改进这个问题，提高汽车整体的质量，减少维修成本，客户满意度也会提高。

二、知识体系①知识图谱：在六西格玛这个大知识网络里，绿带知识处于中间的位置。

它是建立在黄带基础上，又朝着黑带知识迈进的一个阶段。

②关联知识：和质量管理这块关联很大，因为六西格玛本身就是质量管理方法的延伸。

还和项目管理有关，像绿带自己要带小项目，安排时间、人力和资源这些都得和项目管理知识配合。

就像我之前参与的一个产品包装改进项目，就又用到质量管理在包装环节的标准又用到项目管理安排进度的方法。

③重难点分析：- 掌握难度：要说难度，对小白来说还是不小的，中间这个数据统计部分挺难理解的，像假设检验这些。

而且要确保在实际项目里用对方法，这就需要很多练习。

- 关键点：对于数据的理解和处理是关键。

必须准确地收集数据，然后正确地分析。

还有能够发现企业process （流程）里潜在的问题这个也关键。

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 Improve 被动观看 ------多变量分析主动调整 ------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Ho=原假设 /零假设 /非明显性假设 /归无假设（没变化，相同，无有关，没成效）Ha=备择假设 /对立假设 /明显假设（有变化，不一样，有关系，明显，有阻碍）P值=Ho 为真，概率值拒绝 Ho 犯错的概率α 值：明显性水平P.大于α：不能拒绝 HoP 小于α：拒绝 Ho，Ha 成立步骤：陈述“原假设” Ho /Ha定义α（按照（ 6）之后引发的风险成本来决定）收集数据选择和应用统计工具分析，运算P 值决定证据表明？拒绝 Ho------P 小于α不拒绝 Ho，P 大于α若拒绝 Ho，所采取的行动（统计 ----- 实际）I 类错误降低，则II 类错误提升I类错误：制造者风险，误判II类错误：客户风险，漏判Z值或 T 值大， P 值小， Ho 被拒绝Z 值或 T 值小， P 值大，不能拒绝Ho风险成本α 值低0.10无所谓中0.05不明白高0.01输不起做实验的情形，把α 值调的高些量产的情形，把α 值调的低些一样α值为 0.05工具路径图：按照数据不同类型，判定用何种图分析T检验：对均值进行检验非参数检验：中位数进行检验单一 X（离散）与单一Y（连续）分析法：X 的水平数目的工具备注1与标准值比较1Z（总体已知）1t（总体未知）2相互比较2t（水平间独立）Tt（水平间不独立）2 以上两两比较一元ANOVA单一样本的检验路径1T：（书 6-12）SPC图（ I-MR ）检验数据形状（概率图）研究中心趋势（差不多统计量-----2t ）双样本分析路径图2T：（书 6-23）针对每个水平分不研究SPC图（ I-MR ）研究数据形状（概率图）研究离散度 (等方差检验，书6-22)研究中心趋势（差不多统计量-----2t ）作业： dining,分析 2t 检验（笔记）配对 T：同一个被测单元，在不同条件下，进行了两次的测量结果差异----配对T（两组数据有关联、样本量相等）例子： SHOES 文件Delta=C1-C2统计 ----差不多统计量 ----配对 T配对 T 检验路径：稳固性分析：对差值正态检验中心趋势检验：对差值：用 1T 与 0 比较用原始数据： T-T（正态）例子：P 值<0.05，拒绝 Ho作业：（golf —score）（1）05 年比 04 年打得好Ho： 05 与 04 年无差异， Ha:05 年与 04 年有差异 I-MR 图（分时期）概率图 ---正态等方差图2T 图双样本 2T：04 年均值 93.17，,05 年均值 93.60（样本量 04 比 05 年多）P 值=0.866>0.05 ，讲明 05 与 04 年无差异（2）前 9 洞比后 9 洞打得好双边：Ho:前 9 洞与后 9 洞无差异， Ha:前后不等I-MR 图概率图 ----正态配对 T：P 值小于 0.05，明显的 ,拒绝 Ho,均值后比前大，前 9 洞比后 9 洞好单边：Ha:前 9 洞比后 9 洞打得好备择：选小于P 值=0.04< 0.05,拒绝 Ho单因子方差分析（ Oneway ANOV A）：（书 7-9）X 大于 2 个水平以上样本检验路径：稳固性：针对每个水平（样本量小的话，能够省略此步）数据形状（样本量小的话，能够省略此步）离散程度：等方差检验中心趋势：若P<α，要研究哪个不等，多重比较（ Fisher）残差检验ε2 检验（实际的明显性）单因子方差分析：比较 ----FISHER--- 区间跨过 0 的表示差异不大，不跨过0 表示差异大一元 ANOVA 原理：（笔记，书 7-14）F=MSB/MSF=(SSF/a-1)/(SSE/N-a)F 值越大， P 值越小概率分布图：分子自由度 2分母自由度 87输入常量 F=44.6P 值=0<0.05，拒绝 Ho残差：单因子方差分析残差正态分布好的拟合图，三个拟合值相似（笔记）好的时序图：随机波动因子变异占总变异的百分比R-Sq = 50.72%非参数检验：（非正态，或不等方差）P=0，三人的均值不等作业： (DM ONEWAY ANOVA)等方差检验：置信区间差不多重叠，方差没有明显差异P值=0.92>0.05，数据正态单因子方差分析：Fisher 95% 两水平差值置信区间x水平间的所有配对比较同时置信水平 = 73.57%x= 15 减自 :x下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-16 1.855 5.6009.345(----*----)17 4.0557.80011.545(----*---)188.05511.80015.545(----*---)19 -2.745 1.000 4.745(---*----)--------+---------+---------+---------+--8.00.08.0 16.015 和 19 没有明显差异x = 16 减自 :x下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-17-1.545 2.200 5.945(----*---)18 2.455 6.2009.945(----*---)19-8.345-4.600 -0.855(---*----)--------+---------+---------+---------+--8.00.08.0 16.016 和 17 没有明显差异x = 17 减自 :x下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-180.255 4.0007.745(----*----)19-10.545-6.800-3.055(----*---)--------+---------+---------+---------+--8.00.08.0 16.0无x = 18 减自 :x下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-19-14.545-10.800-7.055 (----*---)--------+---------+---------+---------+-无-8.00.08.016.0单因子方差分析 : y 与 x来源自由度SS MS F Px4475.76118.9414.760.000误差20161.208.06合计24636.96S = 2.839R-Sq = 74.69%R-Sq（调整）= 69.63%平均值（基于合并标准差）的单组95%置信区间水平N平均值标准差------+---------+---------+---------+---1559.800 3.347(-----*----)16515.400 3.130(----*----)17517.600 2.074(----*----)18521.600 2.608(----*----)19510.800 2.864(-----*----)------+---------+---------+---------+---10.015.020.025.0合并标准差= 2.839P 值=0，拒绝 HoR-Sq = 74.69%，变异因子占总变异74%以上，证明焊接强度对电流强度有阻碍残差分析：作业：稳固性：高中低三个部分差异较大，稳固性还能够数据形状：Bottom 正态分布Middle&top 不正态分布等方差检验：三组数据有非正态的，看 LEVENE 检验的 P 值=0.824>0.05置信区间有重叠，方差无太大差异中心趋势：（非正态，等方差）单因子方差分析 : sales 与product placement来源product placement 误差合计自由度SS MS2 2398.2 1199.1 46.9187 2223.925.689 4622.1F0.000PS = 5.056 R-Sq = 51.89% R-Sq（调整） = 50.78% P=0，平均销量不同平均值（基于合并标准差）的单组95%置信区间水平N平均值标准差--------+---------+---------+---------+-bottom3062.867 4.281(---*--)middle3075.367 4.846(---*--)top3067.467 5.906(---*---)--------+---------+---------+---------+-65.070.075.0 80.0合并标准差 = 5.056Middle=75 ，最多Top=67，其次Bottom=62，最少两个蓝色点阻碍正态性，去掉两个点非参数检验：（非正态）Kruskal-Wallis 检验 : sales 与 product placement在sales 上的 Kruskal-Wallis 检验productplacement N中位数平均秩Zbottom3063.0023.3-5.70middle3077.0070.3 6.36top3068.0043.0-0.65整体9045.5H = 48.90 DF = 2 P = 0.000H = 49.10 DF = 2 P = 0.000（已对结调整）Middle=77 ，最多Top=68，其次Bottom=63，最少单一 X（离散）与单一Y（连续）统计分析法总结：X 的水平数目的路径中心趋势离散度均值中位数与标准值比较T 检验（书 6-12）1Z（总已知） /1t（未知）1w 图形化汇总，看σ 的CI相互比较水平间独立： t 检验（ 6-23），σ相等： 2t 或一元 ANOV A/ σ不相等： 2t， M-W正态：F检验水平间不独立： t 检验（6-12）t-t/1t（对差值）1W不正太： LEVENE 检验2 个以上两两比较一元ANOVA（7-9）σ 相等：一元 ANOVA K-W正态：Bartlett检验M-M不正太：Levene检验卡方独立性检验： XY 关联性强弱（ 8-10）自由度 DF=（X 水平数 -1）* （ Y 水平数 -1）例题：（书 8-11）卡方检验 : BAD, GOODBAD GOOD 12162726.21621.791.0370.044合计64823346750020.23479.778.0650.34031042443417.56416.443.2530.137合计641518 1582卡方 = 12.876, DF = 2, P 值 = 0.002 2的单元格卡方高1,3 良率好2不良品多例题：（credit card）银行拒绝信用卡频率卡方检验 : Rejected, ApprovedRejected Approved合计19273612.0024.000.7500.3752821299.6719.330.2870.144311253612.0024.000.0830.04247243110.3320.671.0750.538525234816.0032.005.063 2.531合计60120180卡方 = 10.888, DF = 4, P 值 = 0.028P值-0.028<0.05，拒绝 Ho，不同工作日之间有差异，周五拒绝率高例题：（ TRGB-MULTI VARI 文件）交叉分组表和卡方（未汇总数据）汇总统计量 : Invoice Type, Error?行: Invoice Type列: Error?No Yes全部EDI5996853.8614.1468.000.4913 1.8708*72.8619.1492.000.04770.1816*Mail68229071.2818.7290.000.15090.5747*全部19852250198.0052.00250.00***单元格内容 :计数期望计数对卡方的奉献Pearson 卡方 = 3.317, DF = 2, P 值 = 0.190 似然率卡方 = 3.548, DF = 2, P 值 = 0.170P值>0.05，发票类型对错误率无明显差异有关与回来分析（书9-5）变量间关系：确定性关系（科学关系，函数关系）非确定性关系：统计上称为有关关系回来是研究有关关系的一种常见的数理统计方法，得出数学表达式（体会公式），用于推测与操纵有关系数 r：-1≤r≤1确定性关系： r=1 或 -1∣r∣≥ 0.8 有关性强r越大， P 越小0≤ R2 ≤100%在直线性有关条件下：r2 =R2回来分析是连续水平的ANOVA一个 X 值对应一个 Y 值只能用于内推法决定系数：（书 9-12）R2 值---0%-100%之间通常为 60%，R2 值越高有关性越强注意：注意 XY 是否有因果关系其他潜在变量造成XY 的改变作业：1.GOLF不同花纹之间，打得距离差不，省去一二步2.银行网点数据 1不同类型业务，对等待时刻和办理时刻是否有差异不同柜员对等待时刻和办理时刻是否有差异回来分析 : Supplier 与 Customer回来方程为Supplier = - 144 + 1.46 Customer自变量系数系数标准误T P常量-143.6583.33-1.720.101 Customer 1.45910.2218 6.580.000S = 23.7288 R-Sq = 69.5%R-Sq（调整） = 67.9%方差分析来源自由度SS MS F P回来1243732437343.290.000残差误差1910698563合计2035071R 值 27.2%，不高散点分布弯曲，需要升阶选择“二次“Flight 文件：有关 : y, xy 和 x 的 Pearson 有关系数= -0.869（有关性强）P 值 = 0.001回来分析 : y 与 x回来方程为y = 430 - 4.70 x自变量系数系数标准误T P常量430.1972.15 5.960.000x-4.70060.9479-4.960.001S = 18.8872 R-Sq = 75.5%R-Sq（调整） = 72.4%方差分析来源自由度SS MS F P 回来18772.68772.624.590.001残差误差82853.8356.7合计911626.4专门观测值拟合值标准化观测值x y拟合值标准误残差残差9 91.418.000.5515.9017.45 1.71 X X 表示受X 值阻碍专门大的观测值。

【关键字】心得六西格玛绿带培训心得体会篇一：六西格玛绿带培训心得六西格玛绿带培训心得XX年6月我参加了品质共享部组织的六西格玛绿带培训，通过近十天的培训让我学习并了解了六西格玛，体会到了六西格玛在质量改进业绩提升中的重要作用，它的核心思想是从定义顾客要求开始，从过程入手，用数据量化客户的关键要求和各个流程问题，通过严密的DMAIC流程模式对影响产品质量和经营过程关键问题进行突破性改善。

在本次培训中我有以下较深的三点体会。

一．六西格玛是基于数据和事实的管理，强调对数据的应用和对过程的度量，这体现在DMAIC过程的各个环节。

在定义阶段确认顾客要求时，需要将顾客要求转化为过程输出的关键质量特性，六西格玛方法不只是简单进行定性说明，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，才能得到正确的过程输出，正是基于数据的分析，才可以识别改进的机会。

在分析阶段则采用了探索性的假设检验方法、方差分析法等对数据和过程进行分析。

如判定“引入新工艺后产品不良率下降”，“燃气喷嘴孔径变更前后后燃烧效率提升”等问题，六西格玛过程使用了严谨的假设检验方法进行判定，而不是简单的依靠百分比，平均值等统计量进行定论。

正是这些分析工具的应用才能保证分析的严谨和可靠，才能在改进中聚焦与关键的过程。

二．六西格玛是一套系统方法，它不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方法。

例如在进行假设检验，对数据决策前，需要对数据来源的测量系统进行分析评价，这就保证了数据来源的可靠性和决策的正确性。

测量系统分析综合考虑了测量设备、测量人员、产品和人员的交互作用等要素，在判定测量系统性能的同时也可以提供改进的方向。

又如在进行因果分析时，六西格玛方法不是简单应用头脑风暴列举各要因和次因，而是在分析过程中充分考虑了各种因素相互关联和考察了各因素的权重，应用因果矩阵对列举的各因素进行定量分析，最后聚焦于得分较高的重点项目。

精益六西格玛绿带培训心得
精益六西格玛是一种管理方法和工具集，通过减少浪费、提高效率和质量来改善业务
流程。

在参加绿带培训后，我对其有了深刻的理解和体验。

首先，精益六西格玛培训让我意识到了企业中存在的浪费和低效问题。

在课程中，我
们学习了各种浪费类型，如过度生产、等待、缺陷等，以及通过各种工具和方法来减
少这些浪费。

这让我开始关注并思考我工作中可能存在的浪费，并尝试找到解决方案。

其次，培训中着重强调了数据分析和问题解决的重要性。

精益六西格玛强调基于数据
来做出决策，并使用一系列统计工具来分析问题并找到根本原因。

通过学习和实践这
些分析方法，我掌握了更多解决问题的技巧和方法。

此外，培训中还注重了团队合作和沟通的能力培养。

在精益六西格玛中，团队合作和
跨职能协作是至关重要的。

培训中，我们进行了大量小组练习和项目案例分析，这帮
助我们提高了协作和沟通能力。

最后，通过绿带培训，我还加强了对质量管理的认识和实践。

精益六西格玛注重质量
的持续改进和控制，这对于提高生产效率和客户满意度至关重要。

我学到了一些质量
管理工具和技术，如Pareto图、控制图等，并应用于实际工作中。

总的来说，精益六西格玛绿带培训给我提供了全面的管理方法和工具，让我更好地理
解和应用于工作中。

通过这个培训，我能够更好地识别和解决问题，提高效率和质量，并通过团队合作和沟通来实现持续改进。

六西格玛培训总结报告很荣幸能被公司委派去广州曼顿培训机构为期六天的六西格玛绿带培训。

虽然在以前的工作或多或少接触及学习过相类似的分析统计工具，但系统的学习六西格玛项目管理及使用Minitab编制各种分析统计工具还是头一次，为此，十分感激公司领导给予我提供的这个提升发展平台。

以下是我这六天来的心得体会：一六西格玛的意义：六西格玛作为一种科学问题解决方法体系，不同于我以前所接触过的8D、DIVE及5C等简单问题分析解决方法。

它不只是一种工具，更是教给我们一种思维方法，通过一系列分析软件来验证问题的真因以便达到彻底改善并标准固化的目的。

六西格玛的核心价值观是“以顾客的需求为驱动”，客户的需求才是我们成立六西格玛项目的原始动力。

“什么是客户？”客户包括我们外在的终端客户及内在的下一工序客户，所以，六西格玛改善在整个公司无处不在。

二六西格玛改进项目的五个阶段（DMAIC）:1.项目界定阶段（D）对于一个新项目而言，项目界定这块尤为重要，通过分析客户需求，收集顾客数据，通过标杆管理，找出公司现在与以前最好时段的差异，或者与其它同行相对比，找出突出典型的问题，确立改进的方向与目标。

什么样的项目才是好项目？首先，应与公司的战略目标相符，然后是改进空间大，预期收益高的项目。

毕竟我们的存在就是为公司创造价值，以最小的投入创造最大的价值是我们的追求。

2.测量阶段（M）首先收集过程输入与输出的数据，确认并量化问题，然后对过程数据进行分析，确定输出的波动规律，为查找原因提供数据支持。

在测量阶段有一个非常重要的步骤：测量系统分析，“工欲善其事，必先利其器。

“合理的测量工具及方法是我们获得准确的数据及合理改善方向的重要基础。

3.分析阶段（A）分析阶段是DMAIC各个阶段中最难以预见的阶段。

在这个阶段，我们的项目团队应详细的研究资料，增强对过程和问题的理解，进而识别产生问题的原因，同时使用各种分析方法寻找问题根源。

在分析的过程中使用各类工具（头脑风暴法、因果图、方差分析法、假设检验、回归分析等），通过一系列的分析统计验，找到过程中影响问题Y的关键因素，为过程改进找到有效的方向。

第二周笔记FMEA：失效模式：流程输入失效的方式，没被检查出造成的影响影响：对客户的影响原因：导致失效的原因现行控制：预防失效模式或原因风险优先系数：RPN=严重度*发生频率*侦测度Y的影响原因控制1=容易侦测到10=很不容易侦测到多变量分析（Multi-Vari study）收集数据的方法是“不影响流程的”，在自然状态下分析流程Analyze 被动观察------多变量分析Improve 主动调整------DOE1.确定目标2.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（1）位置性：地点对地点，人对人（2）周期性：批量对批量（3）时间性：时间对时间3.确定每个变量的测量系统4.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（与时间有关）：系统抽样，子群抽样5.确定数据收集、格式及记录的程序：数据收集计划6.流程运行的程序和设定描述7.组成培训小组8.清楚划分责任9.确定数据分析的方法10.运行流程和记录数据11.数据分析：根据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的影响）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：1.描述性统计学：样本分析2.推论性统计学：样本对总体进行推测参数估计：点估计区间估计（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-----基本统计量----------1t单样本Z值，t值假设检验（5-18）5%以下为小概率事件Ho=原假设/零假设/非显著性假设/归无假设（没变化，相同，无相关，没效果）Ha=备择假设/对立假设/显著假设（有变化，不一样，有关系，显著，有影响）P值=Ho为真，概率值拒绝Ho犯错的概率α值：显著性水平P.大于α：不能拒绝HoP小于α：拒绝Ho，Ha成立步骤：（1）陈述“原假设”Ho /Ha（2）定义α（根据（6）之后引发的风险成本来决定）（3）收集数据（4）选择和应用统计工具分析，计算P值（5）决定证据表明？拒绝Ho------P小于α不拒绝Ho，P大于α（6）若拒绝Ho，所采取的行动（统计-----实际）I类错误降低，则II类错误提高I类错误：制造者风险，误判II类错误：客户风险，漏判Z值或T值大，P值小，Ho被拒绝Z值或T值小，P值大，不能拒绝Ho风险成本α值低 0.10 无所谓中 0.05 不知道高 0.01 输不起做实验的情况，把α值调的高些量产的情况，把α值调的低些一般α值为0.05工具路径图：根据数据不同类型，判断用何种图分析T检验：对均值进行检验非参数检验：中位数进行检验单一X（离散）与单一Y（连续）分析法：X的水平数目的工具备注1 与标准值比较 1Z（总体已知）1t（总体未知）2 相互比较 2t（水平间独立） Tt（水平间不独立） 2以上两两比较一元ANOVA单一样本的检验路径1T：（书6-12）1.SPC图（I-MR）2.检验数据形态（概率图）3.研究中心趋势（基本统计量-----2t）双样本分析路径图2T：（书6-23）针对每个水平分别研究（1）SPC图（I-MR）（2）研究数据形态（概率图）（3）研究离散度(等方差检验，书6-22)（4）研究中心趋势（基本统计量-----2t）作业：dining,分析2t检验（笔记）配对T：同一个被测单元，在不同条件下，进行了两次的测量结果差异----配对T（两组数据相关联、样本量相等）例子：SHOES文件Delta=C1-C2统计----基本统计量----配对T配对T检验路径：（1）稳定性分析：对差值（2）正态检验（3）中心趋势检验：对差值：用1T与0比较用原始数据：T-T（正态）例子：P值<0.05，拒绝Ho作业：（golf—score）（1）05年比04年打得好Ho：05与04年无差异，Ha:05年与04年有差异I-MR图（分阶段）概率图---正态等方差图2T图双样本2T：04年均值93.17，,05年均值93.60（样本量04比05年多）P值=0.866>0.05 ，说明05与04年无差异（2）前9洞比后9洞打得好双边：Ho:前9洞与后9洞无差异，Ha:前后不等I-MR图概率图----正态配对T：P值小于0.05，显著的,拒绝Ho,均值后比前大，前9洞比后9洞好单边：Ha:前9洞比后9洞打得好备择：选小于P值=0.04< 0.05,拒绝Ho单因子方差分析（Oneway ANOV A）：（书7-9）X大于2个水平以上样本检验路径：稳定性：针对每个水平（样本量小的话，可以省略此步）数据形态（样本量小的话，可以省略此步）离散程度：等方差检验中心趋势：（1）若P<α，要研究哪个不等，多重比较（Fisher）（2）残差检验（3）ε²检验（实际的显著性）单因子方差分析：比较----FISHER---区间跨过0的表示差异不大，不跨越0表示差异大一元ANOVA原理：（笔记，书7-14）F=MSB/MSF=(SSF/a-1)/(SSE/N-a)F值越大，P值越小概率分布图：分子自由度2分母自由度87输入常量F=44.6P值=0<0.05，拒绝Ho残差：单因子方差分析残差正态分布好的拟合图，三个拟合值相似（笔记）好的时序图：随机波动因子变异占总变异的百分比 R-Sq = 50.72% 非参数检验：（非正态，或不等方差）P=0，三人的均值不等作业：(DM ONEWAY ANOVA)等方差检验：置信区间基本重叠，方差没有显著差异P值=0.92>0.05，数据正态单因子方差分析：Fisher 95% 两水平差值置信区间x 水平间的所有配对比较同时置信水平 = 73.57%x = 15 减自:x 下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-16 1.855 5.600 9.345 (----*----)17 4.055 7.800 11.545 (----*---)18 8.055 11.800 15.545 (----*---)19 -2.745 1.000 4.745 (---*----)--------+---------+---------+---------+- -8.0 0.0 8.0 16.0 15和19没有显著差异x = 16 减自:x 下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-17 -1.545 2.200 5.945 (----*---)18 2.455 6.200 9.945 (----*---)19 -8.345 -4.600 -0.855 (---*----)--------+---------+---------+---------+- -8.0 0.0 8.0 16.016和17没有显著差异x = 17 减自:x 下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-18 0.255 4.000 7.745 (----*----)19 -10.545 -6.800 -3.055 (----*---)--------+---------+---------+---------+- -8.0 0.0 8.0 16.0无x = 18 减自:x 下限中心上限 --------+---------+---------+---------+- 19 -14.545 -10.800 -7.055 (----*---)--------+---------+---------+---------+- 无 -8.0 0.0 8.0 16.0 单因子方差分析: y 与 x来源自由度 SS MS F Px 4 475.76 118.94 14.76 0.000误差 20 161.20 8.06合计 24 636.96S = 2.839 R-Sq = 74.69% R-Sq（调整） = 69.63%平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间水平 N 平均值标准差 ------+---------+---------+---------+---15 5 9.800 3.347 (-----*----)16 5 15.400 3.130 (----*----)17 5 17.600 2.074 (----*----)18 5 21.600 2.608 (----*----)19 5 10.800 2.864 (-----*----)------+---------+---------+---------+---10.0 15.0 20.0 25.0合并标准差 = 2.839P值=0，拒绝HoR-Sq = 74.69%，变异因子占总变异74%以上，证明焊接强度对电流强度有影响残差分析：作业：1.稳定性：高中低三个部分差异较大，稳定性还可以2.数据形态：Bottom正态分布Middle&top不正态分布3.等方差检验：三组数据有非正态的，看LEVENE检验的P值=0.824>0.05置信区间有重叠，方差无太大差异4.中心趋势：（非正态，等方差）单因子方差分析: sales 与 product placement来源自由度 SS MS F Pproduct placement 2 2398.2 1199.1 46.91 0.000误差 87 2223.9 25.6合计 89 4622.1S = 5.056 R-Sq = 51.89% R-Sq（调整） = 50.78%P=0，平均销量不同平均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间水平 N 平均值标准差 --------+---------+---------+---------+- bottom 30 62.867 4.281 (---*--)middle 30 75.367 4.846 (---*--)top 30 67.467 5.906 (---*---)--------+---------+---------+---------+- 65.0 70.0 75.0 80.0合并标准差 = 5.056Middle=75，最多Top=67，其次Bottom=62，最少两个蓝色点影响正态性，去掉两个点非参数检验：（非正态）Kruskal-Wallis 检验: sales 与 product placement 在 sales 上的 Kruskal-Wallis 检验productplacement N 中位数平均秩 Zbottom 30 63.00 23.3 -5.70middle 30 77.00 70.3 6.36top 30 68.00 43.0 -0.65整体 90 45.5H = 48.90 DF = 2 P = 0.000H = 49.10 DF = 2 P = 0.000（已对结调整）Middle=77，最多Top=68，其次Bottom=63，最少单一X（离散）与单一Y（连续）统计分析法总结：X的水平数目的路径中心趋势离散度均值中位数1与标准值比较 T检验（书6-12） 1Z（总已知）/1t（未知） 1w 图形化汇总，看σ的CI 2相互比较水平间独立：t检验（6-23），σ相等：2t或一元ANOVA/σ不相等：2t， M-W 正态：F检验水平间不独立：t检验（6-12） t-t/1t（对差值） 1W 不正太：LEVENE检验2个以上两两比较一元ANOVA（7-9）σ相等：一元ANOVA K-W 正态：Bartlett检验 M-M 不正太：Levene检验卡方独立性检验：XY关联性强弱（8-10）自由度DF=（X水平数-1）*（Y水平数-1）例题：（书8-11）卡方检验: BAD, GOODBAD GOOD 合计1 21 627 64826.21 621.791.037 0.0442 33 467 50020.23 479.778.065 0.3403 10 424 43417.56 416.443.253 0.137合计 64 1518 1582卡方 = 12.876, DF = 2, P 值 = 0.0022的单元格卡方高1,3良率好2不良品多例题：（credit card）银行拒绝信用卡频率卡方检验: Rejected, ApprovedRejected Approved 合计1 9 27 3612.00 24.000.750 0.3752 8 21 299.67 19.330.287 0.1443 11 25 3612.00 24.000.083 0.0424 7 24 3110.33 20.671.075 0.5385 25 23 4816.00 32.005.063 2.531合计 60 120 180卡方 = 10.888, DF = 4, P 值 = 0.028P值-0.028<0.05，拒绝Ho，不同工作日之间有差异，周五拒绝率高例题：（TRGB-MULTI VARI文件）交叉分组表和卡方（未汇总数据）汇总统计量: Invoice Type, Error?行: Invoice Type 列: Error?No Yes 全部EDI 59 9 6853.86 14.14 68.000.4913 1.8708 *Fax 71 21 9272.86 19.14 92.000.0477 0.1816 *Mail 68 22 9071.28 18.72 90.000.1509 0.5747 *全部 198 52 250198.00 52.00 250.00* * *单元格内容: 计数期望计数对卡方的贡献Pearson 卡方 = 3.317, DF = 2, P 值 = 0.190 似然率卡方 = 3.548, DF = 2, P 值 = 0.170P值>0.05，发票类型对错误率无显著差异相关与回归分析（书9-5）变量间关系：确定性关系（科学关系，函数关系）非确定性关系：统计上称为相关关系回归是研究相关关系的一种常见的数理统计方法，得出数学表达式（经验公式），用于预测与控制相关系数r：-1≤r≤1确定性关系：r=1或-1∣r∣≥0.8相关性强r越大，P越小0≤ R²≤100%在直线性相关条件下：r²=R²回归分析是连续水平的ANOVA一个X值对应一个Y值只能用于内推法决定系数：（书9-12）R²值---0%-100%之间通常为60%，R²值越高相关性越强注意：1.注意XY是否有因果关系2.其他潜在变量造成XY的改变作业：1.GOLF不同花纹之间，打得距离差别，省去一二步2.银行网点数据1不同类型业务，对等待时间和办理时间是否有差异不同柜员对等待时间和办理时间是否有差异回归分析: Supplier 与 Customer回归方程为Supplier = - 144 + 1.46 Customer自变量系数系数标准误 T P常量 -143.65 83.33 -1.72 0.101 Customer 1.4591 0.2218 6.58 0.000S = 23.7288 R-Sq = 69.5% R-Sq（调整） = 67.9% 方差分析来源自由度 SS MS F P回归 1 24373 24373 43.29 0.000残差误差 19 10698 563合计 20 35071R值27.2%，不高散点分布弯曲，需要升阶选择“二次“Flight文件：相关: y, xy 和 x 的 Pearson相关系数 = -0.869（相关性强）P 值 = 0.001回归分析: y 与 x回归方程为y = 430 - 4.70 x自变量系数系数标准误 T P常量 430.19 72.15 5.96 0.000x -4.7006 0.9479 -4.96 0.001S = 18.8872 R-Sq = 75.5% R-Sq（调整） = 72.4% 方差分析来源自由度 SS MS F P回归 1 8772.6 8772.6 24.59 0.001残差误差 8 2853.8 356.7合计 9 11626.4异常观测值拟合值标准化观测值 x y 拟合值标准误残差残差9 91.4 18.00 0.55 15.90 17.45 1.71 XX 表示受 X 值影响很大的观测值。

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SQC3.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GE1.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%Ơ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Ơ水平：在一半规格内，容纳几个ơ值，就是几ơ水平（不考虑中心值1.5ơ偏移）规格线范围变大，不会影响Ơ值，只会使Ơ水平变高。

中质协六西格玛绿带知识要点总结
一、基本概念
质量六西格玛（Quality Six Sigma，简称6S），是一种整合了管理
和技术手段，以满足消费者要求，提高企业产品性能的强有力的运营管理
模式。

通过循序渐进的步骤，它不仅探索了企业质量管理的本质，而且为
企业提供了一种系统方式来分析和改善质量问题。

此外，采用6S管理模式还能大大降低企业的运营成本，提升企业的
竞争力，极大地改善企业的业绩。

二、基本原则
质量六西格玛是建立在定量的质量控制理论上的，以满足消费者要求，提高企业产品性能为核心而构建的模型。

它把质量控制与企业的活动紧密
结合起来，确保他们在任何时候都能达到最佳水平。

总而言之，质量六西格玛的基本原则包括：
1．实现“零缺陷”的目标，通过改进工艺，提高产品质量；
2．有效的质量控制，通过检查，保持每一部件质量的稳定性；
3．实时的质量控制，通过预防和错误检测有效地提高产品的质量；
4．完善的质量改进，通过针对质量问题的实时改进，不断提高产品
质量；
5．量化管理，通过确定其定义、度量和改进指标，不断提高企业的
质量水平；
6．实施质量保证。