讲师课程更多

• 六西格玛DMAIC绿带

  2015-07-28...
  查看详情>> 第一模块：六西格玛概论（3hrs） 质量管理的发展史 质量的含义 质量管理的发展历程 六西格玛的发展过程 六西格玛的含义 I.衡量过程能力的指标（基本统计：偏差、数据类型、中心偏倚和离散趋势、中心极限定律、Minitab练习） II.解决问题的方法论（DMAIC、DMADV/IDDOV）、成功项目案例分享 III.一种企业文化 六西格玛的角色和组织模式 六西格玛各参与者的角色 六西格玛的组织模式 第二模块：定义 Define 一、项目选择（1.5hr） 客户和客户的要求 卡诺模型（Kano Model） CT矩阵 GB项目的要求和要点 课堂练习：如何选择合适的项目 课堂点评：确定学员的GB项目 B.项目章程（1.5hrs） 问题描述  目标描述  项目范围  团队及职责  计划  投资和收益估算  项目批准  课堂练习和点评：制定GB项目的章程  C.过程流程图（1.5hrs） 过程的组成  过程流程图及其作用  过程方法：SIPOC  课堂练习和点评：绘制GB项目的SIPOC 第三模块：测量 Measure(6.5hrs) Step1：选择质量特征Y 一般情况下的Y选择  通过QFD、C&E矩阵、FMEA确定Y Step2：绩效标准 可操作性定义  目标和规范  缺陷 课堂练习：定义GB项目的Y和绩效标准 Step3：测量系统分析MSA 测量系统组成和重要作用  分辨率  计量型数据的准确性：偏倚、线性、稳定性  计量型数据的精确性：重复性和再现性  课堂练习：GR&R方差分析法  计数型数据的测量系统分析  破坏性数据的测量系统分析  课堂练习：识别GB项目的测量系统并制定MSA计划  第四模块：分析 Analyze(10hrs) Step4：过程能力 过程是否稳定？（图表工具：直方图、趋势图等)  过程能力（计量：CP/Cpk、Pp/Ppk、Zst/Zlt/Zsh；计数：DPO/DPU/DPMO）  Step5：目标设定 设定可实现的改善目标 Step6：原因分析和筛选 寻找所有潜在的X（SIPOC+鱼骨图）  课堂练习：识别GB项目所有潜在的X  筛选重要的X（图表工具：柏拉图等）  置信区间和假设检验 计量型Y，计数型X：稳定性-形状-离散-居中（1-t、2-t、P-t、方差检验、ANOVA）  计量型Y，计量型X：相关分析、回归分析  计数型Y，计数型X：卡方分析  课堂练习：确定识别各潜在X重要性的工具和方法 第五模块：改进 Improve （6hr） Step7：关键要素的改善方案 制定关键要素的改善方案并进行验证其有效性 Step8：运行参数的解决方案 DOE简介  全因子实验方案  实验流程（因子选择和水平设定、数据诊断、因子图、统计分析）  课堂练习：制定项目运行参数的实验方案 Step9：确定Y和X的运营规范 确定Y的公差  确定X的公差 第六模块：控制 Control （5hrs） Step10：更新过程控制系统 过程控制系统的组成  选择过程控制方法  制定培训计划并实施 Step11：实施改善方案并计算过程能力 制定实施计划  收集数据  计算过程能力 Step12：实施过程控制 控制图的作用和意义  计量型数据控制图（Xbar-R、I-MR、I-MR-R）  计数型数据控制图（P、NP、U、C）  课堂练习：选择适合自己项目的控制图 第七模块：总结（1.5hrs） 课程内容总结  课程内容答疑  案例分享  项目报告  理论考试  第八模块：项目追踪（培训结束后3个月内） 1.按项目进度每月提交报告，咨询师对项目完成情况进行点评；  2.项目成果维持3个月后，咨询公司向学员颁发GB证书，并将项目报告发客户培训部门负责人。
• 实验设计DOE

  2015-07-28...
  查看详情>> 课程介绍： 为了获得最优的产品参数/工艺参数设置，工程师们做了大量的研究工作后仍踌躇不前，怎样才能快速有效的找到最优方案呢？统计实验设计DOE为其提供了一个有效的试验策略。它通过筛选实验、最快上升法、中心点实验、响应曲面、混料实验等过程建立Y=F(X）的函数关系，从而识别出影响产品特性或过程特性的关键因素，使企业逐步拥有属于自己的核心技术。 课程大纲： 第一模块：统计知识准备(2.5hrs) 问题解决之路 基本统计（偏差的组成、数据类型、中心偏倚和离散趋势）  置信区间和假设检验 第二模块：单因子实验(1.5hrs) 方差分析 相关分析  回归分析 第三模块：实验设计简介(1.0hr) 实验设计发展过程 实验设计基本术语介绍 实验设计目的和种类 第四模块：正交实验之一：全因子实验(1.0hr) 全因子实验的构成 全因子实验的特点 Minitab生成全因子实验 第五模块：正交实验之二：部分因子实验(2.0hrs) 部分因子实验的生成 部分因子实验的分辨率 部分因子实验的分析 Minitab练习 第六模块：实验设计流程(6.0hrs) 定义项目，识别响应 建立基线水平 确定实验的限制条件 识别因子、确定因子水平 课堂练习1 选择实验设计类型 随机运行 收集数据 课堂练习2 分析数据 得出结论 课堂练习3 验证结论 制定未来计划 Minitab练习 第七模块：PSA实验和带中心点的因子实验(1.0hr) 中点 带中点的因子实验构成 最快上升法PSA 带中点的因子实验的分析 课堂练习4 第八模块：响应曲面(1.0hr) 中心复合实验的构成 中心复合实验的分析 Minitab练习 第九模块：混料实验（1.0hr) 混料实验的构成 混料实验的分析 Minitab练习 第十模块：总结与研讨（1.0hr) 课堂讨论 内容总结 课时：3天, 每天6小时