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六西格玛基本方法及工具应用

质量保证
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  • 开课时间:2019年05月13日 09:00 周一 已结束
  • 结束时间:2019年05月14日 17:00 周二
  • 开课地点:上海市
  • 授课讲师: 特邀嘉宾
  • 课程编号:374390
  • 课程分类:质量管理
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课程大纲:

SixSigma总体介绍:
SixSigma是什么?
谁在应用SixSigma?
SixSigma的两大流派及其各自主要特点
SixSigma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
SixSigma的组织结构
SixSigma的战略推广
SixSigma与ISO/TQM(TotalQuality
Management-全面质量管理)的区别
SixSigma的统计学基础:
数据分类:连续型数据和离散型数据
缺陷(标准):单元,机会的定义:DPU和DPO
的概念和区别
正态分布的由来
正态分布的重要统计量u(均值)和?(标
准方差)
正态分布的重要特性及Z值的计算
Mean(均值),Median(中位数)和Mode(模)
SixSigma各阶段的详细介绍:
定义阶段(Define)
质量功能展开(QFD-QualityFunctionDeployment)
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
测量阶段(Measure)
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
确定项目的缺陷(标准),单元,机会
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-ANalysisOfVAriance)
离散数据:表格法
对Y和可能的Xs收集数据
流程图(PM-ProcessMap)
因果图即鱼骨图或称为石川图
(CE-CauseEffectDiagram)
标准操作规(SOP-StandardOperationProcedure)Y的基本图形分析及统计分析:
柏拉图(ParetoChart)
直方图(Histogram)
盒形图(Boxplot)
验证正态性(NormalityTest)
歪斜分布(SkewedDistribution)
尖峰分布(KurtosisDistribution)
多模式分布(Multi-ModeDistribution)
非正态分布的处理
描述性统计(BasicStatistics)
计算Z值:
Y是离散型数据:ProductReport
Y是连续型数据:ProcessReport
Zst、Zlt和Zshift的关系
分析阶段(Analyze)
图形分析:离散图或散布图(ScatterPlot/Diagrams)
假设检验分析(HypothesisAnalysis)
F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test和ChiSquare-test)
方差分析(ANOVA)
回归分析(Regression)
通用线性模型(GLM-GeneralLinearModel)
改进阶段(Improve)
样本数量检验(SampleSizeTesting):连续数据和离散数据
改进真实性检验:T检验和卡方检验(T-test和ChiSquare-test)
控制阶段(Control)
SPC及控制图(ControlChart)
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
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)

本课程名称: 六西格玛基本方法及工具应用

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