六西格玛绿带应用培训（6天·苏州）

项次

阶段

总时数（天）

备注

一

定义、测量、分析（上）

3

/

二

分析（下）、改进、控制

3

/

合计时数（天）

6

日期

时段

授课内容

作业与项目进度

第1天

上午

1. 六西格玛愿景展望

---什么是六西格玛

---六西格玛的关注焦点

---六西格玛项目的底线

---六西格玛突破性改进

---DMAIC或DMADV

---六西格玛的组织

1. 六西格玛项目流程介绍

2. 基础统计原理与正态分布

---数据分布与统计分析

---正态分布及其原理

---标准正态与Z值

1. 标准正态转换练习

2. Z值与不良率分析练习

下午

1. Minitab应用

---Minitab基础应用

---Minitab表格数据处理

---Minitab基本图形制作分析

1. 定义阶段实务

---定义阶段的主要工作

---定义阶段的主要工具

---绿带项目的选择要点

---项目CTQ与项目Y

---定义项目的五个要素

---以标杆或短期能力确定目标

---如何制订项目计划书

---绘制高级流程图

1. 定义阶段总结、布置课后作业

1. Minitab表格设计练习

2. Minitab数据处理练习

3. Minitab图形制作练习

4. 项目定义练习

5. 高级流程图绘制练习

6. 项目计划书制订练习

第二天

上午

& 头天作业讲解

1. 确定你的项目Y

2. 组间因素与组内因素列表

3. 制订数据收集计划

4. Minitab测量系统分析

5. 制订测量系统分析计划

1. 测量阶段实务

---测量阶段的六个步骤

---确定项目Y

---项目Y的性能指标

1. 数据收集计划制订

---长期能力与短期能力

---四区块定位

---合理的子组

---制订数据收集计划

1. 计量型测量系统分析

---测量系统分析的步骤

---一般计量型测量系统分析

---GRR与NDC值接收准则

---Minitab测量系统分析

---破坏性测量系统分析

1. 计数型测量系统分析

---计数型测量系统分析的步骤

--- Minitab测量系统分析

下午

11、连续数据过程能力分析

   ---数据的正态性检验

   ---数据正态转换

   --- Minitab过程能力分析

12、离散数据过程能力分析

   ---DPU、TOP、DPO

   ---缺陷类型过程能力分析

   ---YFT、YRT、YNA

   ---合格率型过程能力分析

   --- Minitab过程能力分析

13、测量阶段总结、布置课后作业

5、数据正态检验与正态转换练习

6、连续数据过程能力分析

7、DPU、TOP、DPO课堂练习

8、缺陷型项目Y过程能力分析

9、合格率型项目Y过程能力分析

日期

时段

授课内容

作业/项目进度

第三天

上午

& 上一次课后作业讲解、小测验

1. 分析阶段概述

---分析的四个步骤

---数据分析路线图

1. 正态分布与置信区间

2. T分布及置信区间分析

---什么是T分布

---自由度与风险率

---如何求T值

---T值置信区间的计算

---Minitab置信区间分析

1. 假设检验基本原理

---假设检验的九个步骤

---检验的二种风险

---原假设与对立假设

---单边检验与双边检验

---P值的含义

1. T分布置信区间计算

下午

1. 单样本T检验

---箱线图

---单样本检验的实际意义

---Minitab单样本T检验

---检验结果分析与结论

6、2T检验

---双本检验的实际意义

---Minitab双样本T检验

---检验结果分析与结论

1. Minitab单样本T检验练习

2. Minitab双样本T检验练习

3. T检验仿真练习

1. Minitab单方差检验练习

2. Minitab双方差检验练习

3. Minitab P检验练习

4. 方差检验仿真练习

第四天

上午

7、成对T检验

---成对检验的实际意义

---Minitab成对T检验

---检验结果分析与结论

8、单方差检验

   ---单方差检验的实际意义

---Minitab单方差检验

---检验结果分析与结论

9、双方差检验

   ---双方差检验的实际意义

---Minitab双方差检验

---检验结果分析与结论

10、P检验

   ---P检验的实际意义

---Minitab P检验

---检验结果分析与结论

11、2P检验

    ---双P检验的实际意义

---Minitab单方差检验

下午

12、单比率检验

    ---单比率检验的实际意义

---Minitab单比率检验

13、双比率检验

    ---双比率检验的实际意义

---Minitab双比率检验

14、方差分析

15、回归分析

    ---单变量回归分析

    ---多变量回归分析

16、分析阶段小结，布置课外作业

9、Minitab单比率检验练习

10、Minitab双比率检验练习

11、Minitab方差分析练习

12、Minitab回归分析练习

日期

时段

授课内容

作业/项目进度

第五天

上午

& 分析阶段作业讲解、小测验

1. 改进阶段的二个大步骤

---设计实验

---找出关键因子

1. 实验设计概述

---实验设计的三个阶段

---实验设计的九个步骤

1. 一般因子实验设计

---单因子实验设计

---数据结构分解

---因子显著性分析

---最适参数区间的评价准则

---双因子实验设计

1、一般因子实验设计练习

下午

4、2水平因子实验设计

   ---双因子2水平实验设计

   ---角点仿行

   ---主效应图分析

   ---交互作业图分析

   ---立方体图分析

   ---因子显著性分析

1. 全因子实验设计

---全因子实验设计

---实验的重复与反复

---重复实验数据的处理

---实验数据平均值分析

---实验数据标准差分析

---选择最适的参数组合

---实验因子的三种类型

1. 双因子2水平实验设计练习

2. 主效应图、交互作用图、立方体图分析练习

3. Minitab全因设计练习

1. Minitab回归方程优化练习

2. Minitab响应优化练习

3. Minitab残差诊断练习

第六天

上午

1. 部分因子实验设计

---什么是部分析因

---直交配列表

---部分析的分辨率

---合并误差项的方法

---回归方程优化的原则

---残差诊断

---响应优化器的应用

---最佳响应预测

下午

1. 控制阶段三步骤

---建立控制计划

---项目文档整理

---机会转化与持续监控

1. 统计过程控制

---过程变异控制原理

---过程解析与过程控制

---Xbar-R控制图的制作

---Xbar-R控制图的判读

---P控制图的制作方法

10、文档整理与分享

1. Minitab Xbar-R 控制图制作练习

2. Minitab P 控制图制作练习

3. Minitab Xbar-R 仿真判读练习