一、 课程介绍

六西格玛首先于20世纪80年代中期在摩托罗拉公司取得成功应用，此后GE也开始实施六西格玛，并取得了显着的成效。此后它更是扩展到很多着名的大公司，如今，国内很多公司也对六西格玛有了较多的了解。 六西格玛管理建立在科学的统计理论基础上，它包括两个组成部分，即设计六西格玛和制造六西格玛。制造六西格玛一般和精益生产同时使用，它一般采用项目管理的方式，采用DMAIC流程分析技术——定义（define）、测量（measure）、分析（analyze）、改进（improve）、控制（control）来实现产品和服务质量的持续改进。

精益六西格玛是精益生产与六西格玛管理的结合，其本质是消除浪费和减少变异。精益六西格玛管理的目的是通过整合精益生产与六西格玛管理，吸收两种生产模式的优点，弥补单个生产模式的不足，达到更佳的管理效果。精益六西格玛不是精益生产和六西格玛的简单相加，而是二者的互相补充、有机结合。

二、 关键收益

学员通过培训后实施的项目将解决跨部门的一些热点问题

学员解决问题能力得到显着提升

学员通过项目的成功实施为企业带来财务底线的回报

学员通过战略项目的实施帮助企业更好的完成战略目标。

三、 课程周期：20天

四、 实施模式

课堂授课＋案例分享＋模拟实验

五、 建议参加者

生产和质量相关部门的领导、工程师和现场管理人员

六、 主要内容

• 第一周课程
• GB00. Starter
• GB01. 六西格玛概况
• GB02. 精益概况
• GB03. 项目选择
• GB04. 项目定义
• GB05. SIPOC
• GB06. 客户需求定义
• GB07. Minitab概况
• GB08. 基本统计
• GB09. 基本图形化工具
• GB10. 计量型测量系统分析
• GB11. 计数测量系统分析
• GB12. 统计过程控制
• GB13. 过程能力分析
• GB14. 团队组建
• GB15. 头脑风暴和鱼骨图
• GB16. 详细流程图
• GB17. 因果矩阵
• GB18. 潜在失效模式及后果分析
• GB19. DM阶段回顾和行动计划
• 第二周课程
• GB20. AIC阶段课程概况
• GB21. 多变异分析
• GB22. 中心极限定理
• GB23. 置信区间
• GB24. 假设检验概述
• GB25. 均值检验方法－T检验
• GB26. 均值检验方法－ANOVA
• GB27. 比例检验和卡方检验
• GB28. 相关和回归
• GB29. 多元回归分析
• GB30. 差错预防
• GB31. 2K　试验方法
• GB32. 2K中心点和区组化
• GB33. 标准化
• 第三周课程
• UPBB00. Starter
• UPBB01. 绿带内容回顾
• UPBB02. 高阶测量系统分析
• UPBB03. 破化性试验测量系统分析
• UPBB04. 高阶流程能力研究
• UPBB05. 非正态数据的研究
• UPBB06. 高阶置信区间
• UPBB07. 假设检验回顾
• UPBB08. 非参数检验
• UPBB09. 多因子ANOVA
• UPBB10. 样本量大小的计算
• UPBB11. 回归分析回顾
• UPBB12. 逻辑回归
• UPBB13. TTT培训
• 第四周课程
• UPBB14. 第四周课程介绍
• UPBB15. 制定实验设计的计划
• UPBB16. 全因子实验设计和中心点
• UPBB17. 部分因子实验设计
• UPBB18. 序贯实验
• UPBB19. 响应曲面法RSM
• UPBB20. 多重响应实验设计
• UPBB21. 属性型实验设计
• UPBB22. 调优运算EVOP
• UPBB23. 高阶统计过程控制
• UPBB24. 控制计划
• UPBB25. 战略地图介绍
• UPBB26. 变革管理