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寻求企业竞争力至高点的法宝--六个西格玛

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  • 开课时间:2008年04月29日 09:00 周二 已结束
  • 结束时间:2008年04月30日 17:00 周三
  • 开课地点:上海市
  • 授课讲师: 待定
  • 课程编号:26447
  • 课程分类:质量管理
  •  
  • 收藏 人气:1454
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培训受众:

质量管理

课程收益:

管理需要变革 !
在此我们能帮助您确定机遇

课程大纲:

六个西格玛是什么?
六个西格玛(Six Sigma)… 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 解决该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… 六个西格玛还是 …..


内容和效果高于现存的质量管理方法
六个西格玛综合了所有质量管理行为,并且为管理途径提供了更多机会
ISO
“ISO 9000 认证并不代表一个公司已经是世界级质量水平的公司…它虽有一定价值,但它做到的只是把一个系统定义在控制阶段,而不重视改善。这是两件根本不同的事情,而我们两样都需要:通过控制避免与期望相反的改变,通过改善创造有价值的改变。”
- 美国质量管理学之父--朱兰教授(Dr. M. Juran)
QC (质量循环)
这是微层面的途径,有一定价值,但不能带来一定量的突破。它只停留在策略的水平,而不能改变整个战略。
TQM (全方位质量管理)
TQM 是一种综合途径,可以涉及所有人所有事。它涵盖了公司内其他领域(如人力资源,财务等),而失去了聚集点和冲力。


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。


六个西格玛

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 与 ISO/TQM(Total 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 和 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)和 Mode(模);

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 对Y和可能的X’s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 、Zlt和Zshift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-test、T-test 和 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 和 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)

培训师介绍:

 
王先生 六个西格玛黑带大师(6σMBB)
教育背景:上海同济大学工学学士、
美国俄克拉荷马大学MBA硕士、
工作经历:曾在六个西格玛(6σ)发源地摩托罗拉公司(Motorola)质量部(R & QA Dept.)先后负责产品质量控制和供应商管理工作;
后又加盟通用电气公司(GE)六个西格玛质量部(Six Sigma Dept.)专门负责六个西格玛的全国培训工作并从中参与公司众多重大项目。
专业经验:六个西格玛(6σ)总培训时间超过2000小时,总培训人数超过3000人次,负责或参与完成6σ项目超过50个(涉及人力资源、行政管理、电子商务、财务管理、市场营销、销售及制造等各项领),指导及审核各类项目超过200个…
备 注: (可双语授课)

本课程名称: 寻求企业竞争力至高点的法宝--六个西格玛

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