精益六西格玛绿带培训（6-8天）

课程背景
精益六西格玛是能够严谨、高效地以数据为基础的解决问题的方法技术。它包含了众多管理前沿的先进成果，以“零缺陷”的完美商业追求，带动质量成本的大幅度降低，最终实现财务成效并能显著提升企业水平，增强企业竞争力，实现企业发展的重大突破。
精益六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响问题的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。如果你正在寻找一种使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的新方法，那么不用犹豫了。精益六西格玛将以重大的财务成效证明你的选择是正确的。
实施精益六西格玛对于一个企业来说，不仅仅只是一系列的训练。它意味着整个企业文化从防护性的标准化管理到放开思想改革创新的突破性理念。精益六西格玛在提供行之有效的管理方法和流程技术的基础上，为企业培养了具备组织能力、激励能力、项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争的核心力量。他们将最先进的工作方法和最新的电脑技术，应用到一个简单的流程模式DMAIC中，通过追求零缺陷运行和改善流程达到使顾客满意的快速突破性改善。以达到每一个环节的不断改善的战略目标。
精益六西格玛不仅可以帮您突破企业持续发展的瓶颈,还可以成功的帮您跨越质量峡谷,最重要的是精益六西格玛可以给您带来30%以上的投资回报率,所以精益六西格玛是每个老板和老总们的必修课程。

培训对象
CEO、董事长、总经理、副总经理、部门总监、部门经理、工程师、技术员、企业骨干等希望学习和研究精益六西格玛的所有人员

培训时间
6-8天（可根据客户的培训需求天数定制课纲）

课程原则
1、 学员配合电脑分组学习，老师可提供培训时操作用的MINITAB软件。
2、 每阶段回顾，必须让学员熟悉掌握。

课程收获
1. 了解精益六西格玛概念、作用和战略意义。
2. 熟悉精益六西格玛的推行步骤和管理模式
3. 掌握精益六西格玛过程管理
4. 了解精益六西格玛项目团队管理
5. 掌握精益六西格玛方法工具的使用
6. 学会精益六西格玛案例应用
7. 掌握如何了解和满足客户需求，提高客户满意度。
8. 掌握以数据为基础的解决问题的能力；
9. 帮助企业持续降低成本，改善品质，优化流程和提高效率；
10.形成持续改善的思维和解决问题的管理模式。

课程大纲
第一节 定义阶段
1. 精益六西格玛的基础
1) 变化
2) 总体与样本的统计量
3) 中心趋势的度量
4) 离散度的度量
5) 正态分布
2. 精益六西格玛的起源发展
1) 精益六西格玛的起源
2) 精益六西格玛的发展
3. 精益六西格玛简介
1) 六西格玛的含义
2) 西格玛水平的偏移
3) 制程中的一般度量单位
4) 劣质成本COPQ
5) 精益简介
6) 精益的旅程
7) 精益企业的五项简明原则
8) TPS精益企业之屋
9) 三种生产方式比较
10) 改善(Kaizen)简介
11) 八大浪费
12) 工厂十二个动作的浪费
13) 改善的十大原则
4. 精益六西格玛项目的成功策略
1) 精益六西格玛的设计模式
2) 精益六西格玛的改进模式
5. 精益六西格玛项目的选择和定义
1) 精益六西格玛项目的选择
2) 主要/次要衡量指标
3) 窄化项目的着眼点
4) 精益六西格玛项目的首次小组讨论会

第二节 测量阶段
1. 制程绩效的度量指标
1) 基本概念
2) 单位缺陷数—DPU
3) 百万机会缺陷率—DPMO
4) 首次合格率—FTY， 流通合格率–RTY
2. 流程图
1) 绘制流程图的符号与步骤
2) 流程图要素
3) 宏观流程图
4) 过程详情流程图
3. 项目的输出Y
1）选择项目的Y
2）项目Y的规格
3）项目Y的数据收集
4）项目Y的目标
4. 特性要因图
1) 特性要因图的作图要求
2) 特性要因图样例
5. 测量系统分析之计数型数据的测量系统分析
1) 计数型数据的测量系统分析步骤
2) 运用Minitab来分析
6. 测量系统分析之计量型数据的测量系统分析
1) 基本概念
2) Minitab中Gage R&R的分析
3) 测量系统分析的步骤
4) 课堂练习
7. 六西格玛水平Z的计算
1) 计数型数据的Z值
2) 计量型数据的Z值

第三节 分析阶段
1. 数据非正态分布的类型及原因
1) 偏斜(Skewness)
2) 峰度(Kurtosis)
3) 多种模式分布
4) 间隔分布(Granularity)
5) 总结
2. 数据的图示分析
1) 图示分析简介
2) 直方图(Histogram)
3) 正态概率图(Probability Plot)
4) 箱线图(Boxplot)
5) 散布图(Scatter Plots)
6) 时间趋势图(Time Series plot)
3. 多变量分析
1) 多变量分析简介
2) 输入变量
3) 多变量分析的步骤
4) 多变量分析实例
4. 统计推论介绍
1) 统计推论简介
2) 统计的基础–抽样分布
3) 置信区间
4) 对两个样本进行区分
5. 假设检验
1) 假设检验的类型
2) 假设检验选择导向图
6. 平均值的假设检验
1) 平均值假设检验的类型
2) 平均值假设检验的一般步骤
3) 单个正态总体的平均值假设检验
4) 两个正态总体的平均值假设检验
7. 方差的假设检验
1) 方差假设检验的简介
2) 方差假设检验的样例
3) 对两个以上的样本进行方差假设
4) 检验的样例
8. 方差分析
1) 方差分析简介
2) 运用方差来分析实例
9. 相关分析与回归分析
1) 相关分析
2) 回归分析
3) 总结
10. 影响-控制图
1）影响控制图简介
2）影响控制图练习
11. XY矩阵图
1）XY矩阵图
2）制作XY矩阵图的步骤
12. 失效模式与影响分析
1）失效模式与影响分析的类型
2）制程失效模式与影响分析
3）总结
13. 价值流图VSM
1) 如何从价值的角度分析工作.
2) 图示符号
3) 物流符号
4) 信息流符号
5) 样例
6) 如何画出价值流程图
7) 节拍时间的计算
8) 节拍时间和生产周期时间的计算
9) 画现状价值流程图
10) 价值流程图解读
11) 改善点的优先次序排列表格

第四节 改进阶段
1. 试验设计
1) 弹射器练习
2) 试验设计的介绍
3) 全因子试验设计实例
4) 定义问题: 建立一个精确的弹射器
5) 验证测量系统的能力
6) 确立试验目标: 发射球到6米远,并使变化在6±0.2米间
7) 选择响应变量(输出变量Y): 距离(米)
8) 选择因子(输入变量X):选择因子的水平: 选择两水平
9) 选择试验设计方案，并运用Minitab设计数学矩阵数据收集表格
10) 实施试验并收集数据
11) 运用minitab分析数据得出统计结论
12) 运用minitab进行图表分析重复试验来验证试验结果
13) 得出实际结论
14) 贯彻改进方案
2. 快速转产(SMED)
1) 什么是转产（换模）时间?
2) 转产时间的定义
3) 快速转产的成功例子
4) 快速转产的 8 个步骤
5) 样例
6) 快速转产练习
3. 全面生产维护(TPM)
1) 什么是TPM
2) 为什么要使用TPM?
3) TPM 关键概念
4) TPM执行流程
5) 案例分享
6) 课堂练习

第五节 控制阶段
1. 控制方法—防错
1) 防错的定义
2) 过失与缺陷
3) 防错的流程
4) 课堂练习
2. 精益生产的控制
1) 精益生产的基础-5S
2) 目视化工厂(Visual Factory)
3) 标准化作业 (Standardized Work)
4) 持续改善(Kaizen)
5) 看板(Kanban)
3. 控制图(SPC)
1) 常规SPC选择导向图
2) 统计制程控制
3) 单值-移动极差控制图I-MR
4) 设置或改变控制限的原则
4. 控制计划(Control plan)

培训总结与答疑