6SIGMA入门

通过课程的学习，学员将有机会了解六西格玛的总体目标及应用于过程改进的MAIC方法论。 同时应当对六西格玛过程改进工具包中的一些重要工具，例如测量系统分析，过程能力分析，试验设计，统计过程控制等，取得初步的了解。

第一章：对于六西格玛的简介
 波动与西格玛
 波动的来源与六西格玛的策略
 MAIC方法论的介绍
 培训与实施策略
第二章：统计基础知识
 总体与样本
 中心趋势的量度，均值，中值和模
 分布宽度的量度，极差，方差和标准差
 理解直方图与箱线图
第三章：测量系统分析（MSA）
 特征测量系统的双性分析（特征Gage R&R）
 什么是特征量与特征测量系统
 特征测量系统的重复性与再现性
 实施一个特征测量系统的双性分析的工作流程
 结果的分析及解释
 课堂练习，特征测量系统的双性分析
 变量测量系统的双性分析（变量Gage R&R）
 什么是变量及变量测量系统
 变量测量系统的重复性与再现性
 实施一个变量测量系统的双性分析的工作流程
 实例讲解，用Minitab软件分析结果
 课堂练习，变量测量系统的双性分析
 在测量系统分析中需要考虑的其他方面
 偏倚
 线性
 分辨率
 稳定性
第四章：数据的图表分析简介
 箱线图
 散点图与矩阵图
 时间序列图
第五章：试验设计（DOE）简介
 因子与水平
 筛选，特征与优化试验
 完全因子试验
 在Minitab中生成一个完全因子试验
 试验结果的图表分析，主要影响与交互作用图
 影响的统计显著性
 部分因子试验
 影响效果的混杂及试验的分辨率
 试验设计案例分析
 优化试验介绍
 在Minitab中生成一个响应面试验
 Minitab的统计与图表输出
 案例分析
第六章：统计过程控制（SPC）简介
 普通变差原因与特殊变差原因
 适用于变量数据和特征数据的不同种类的控制图
 课堂练习，用Excel绘制均值－极差图
第七章：六西格玛设计（DFSS）简介
第八章：业务六西格玛（Transactional Six Sigma)简介