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  • 分类: 人力资源
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6sigma   2008-3-21

背景:在竞争空前激烈、全球一体化加剧的21世纪,企业如何把握先机、立于不败之地?无数企业在苦苦追寻,六西格玛管理做为最优秀的管理实践,正被越来越多有远见卓识的企业所认识和实践,帮助实施企业取得巨大的竞争优势

 

六西格玛的定义及好处

 

从微观上讲,它是以统计学为基础,通过对数据的采集和分析,进而找出问题的根本原因,并对其加以控制和改进,从而最终解决问题的一种管理方法,而从宏观上讲,它是当今最优秀的质量管理体系和企业管理体系… 

 

 

 

管理需要变革 在此我们能帮助您确定机遇 ...

 

六西格玛方法不仅包括以生产制造为重点的质量管理,更重要的是它着重于所有业务 领域的几乎所有过程, 例如财务,贸易,市场,销售, 信息技术,人力资源, 维修等等。 已经有许多被证明的解决方案是通过六西格玛完成的; 并且, 六西格玛方法关注改变人的观念: 改变过程和人是保持改善结果所必需的,这是具有创造力地改善文化的关键。

 

培训内容:

 

1. Six Sigma 总体介绍:

 

   1.1 Six Sigma 是什么?

 

   1.2 谁在应用Six Sigma?

 

   1.3 Six Sigma 的两大流派及其各自主要特点;

 

   1.4 Six Sigma 的两大类方法的介绍及其主要阶段和各阶段需要完成的主要任务;

 

   1.5 Six Sigma 的组织结构;

 

   1.6 Six Sigma 的战略推广;

 

   1.7 Six Sigma ISO/TQMTotal Quality Management - 全面质量管理)的区别;

 

2. Six Sigma 的统计学基础:

 

   2.1 数据分类: 连续型数据和离散型数据;

 

   2.2 缺陷(标准),单元,机会的定义: DPU DPO 的概念和区别;

 

   2.3 正态分布的由来;

 

   2.4 正态分布的重要统计量“u”(均值)和“?”(标准方差);

 

   2.5 正态分布的重要特性及“Z”值的计算;

 

   2.6 Mean( 均值), Median(中位数) Mode()

 

3. Six Sigma 各阶段的详细介绍:

 

   3.1 定义阶段 (Define)

 

   3.1.1  质量功能展开(QFD-Quality Function Deployment)

 

   3.1.2  立项资格五要素:业务方面、问题和目标陈述、项目范围、项目进程计划、

 

          团队成员及角色;    

 

   3.2 测量阶段 (Measure)

 

   3.2.1  确定项目的Y:连续型数据和离散型数据、实际项目中连续型数据和

 

        离散型数据之间的合理变换;

 

   3.2.2  确定项目的缺陷(标准),单元,机会;

 

   3.2.3  测量系统的分析(MSA)

 

- 偏差的构成:可重复性和可再生产性;

 

- 连续数据:快速方法和方差分析法(ANOVA-ANalysis Of VAriance)

 

- 离散数据:表格法;

 

   3.2.4  Y和可能的Xs收集数据

 

- 流程图(PM-Process Map)

 

- 因果图即鱼骨图或称为石川图(C&E-Cause & Effect Diagram)

 

- 标准操作规程(SOP-Standard Operation Procedure)

 

   3.2.5  Y的基本图形分析及统计分析:

 

- 柏拉图(Pareto Chart)

 

- 直方图(Histogram)

 

- 盒形图(Boxplot)

 

- 验证正态性(Normality Test)

 

- 歪斜分布(Skewed Distribution)

 

- 尖峰分布(Kurtosis Distribution)

 

- 多模式分布(Multi-Mode Distribution)

 

- 非正态分布的处理;

 

- 描述性统计(Basic Statistics)

 

  3.2.6  计算Z值:

 

- Y是离散型数据: Product Report

 

- Y是连续型数据:Process Report

 

- Zst ZltZshift的关系;

 

  3.3 分析阶段 (Analyze)

 

  3.3.1  图形分析:离散图或散布图(Scatter Plot/Diagrams)

 

  3.3.2  假设检验分析(Hypothesis Analysis)

 

F检验、T检验和卡方检验(F-testT-test ChiSquare-test)

 

  3.3.3  方差分析(ANOVA)

 

  3.3.4  回归分析(Regression)

 

  3.3.5  通用线性模型(GLM-General Linear Model)

 

  3.4 改进阶段 Improve

 

  3.4.1  样本数量检验(Sample Size Testing):连续数据和离散数据;

 

  3.4.2  改进真实性检验:T检验和卡方检验(T-test ChiSquare-test)

 

  3.5 控制阶段 Control

 

  SPC及控制图(Control Chart)

 

  - 什么是控制图和SPC

 

- 控制图的用途;

 

- 控制图的类型;

 

- 控制图原理;

 

- 控制图的解释;

 

4. DMADV的内容简单介绍:

 

    D-定义(Define)M-测量(Measure)A-分析(Analyze)D-设计(Design)

 

V-验证(Verify)

 

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