盛治武：《六西格玛管理绿带》特训营

【课程背景】

• 有点名气和价值的国内外客户，都要求公司要推行六西格玛管理，很多人员都不清楚六西格玛管理是怎么回事？
• 客户给到我们一些EXCEL表的SPC, MSA，CPK的工具表单，不会灵活运用，也搞不清楚怎样解读结果；
• 公司的质量问题，虽然有采取改善措施，依然重复发生；
• 公司的成本高、效率低，损耗大，改善效果不好；
• 流程乱，责任不清；
• 对于一些高级的统计分析工具，比如实验设计DOE，回归分析，变异源分析，假设检验不会用，也不会解读，更不会用来解决工艺和质量问题。

六西格玛是当今世界影响最大、最先进和最实用的管理模式和艺术，它要求每百万次的操作机会只允许出现3.4次失误。推行“六个标准差”的目的就是经由设计并改善监控流程操作，将流程的失误降低到最低，以期获得最佳的品质和经营效果。六西格玛不仅是一种质量管理技术，更是一种崭新先进的经营管理理念和方法。

推行精益六西格玛管理，可以降低60%以上的品质损失成本，提升库存周转率30%以上，缩短生产制造周期30%以上，降低管理和制造成本20%以上，增加利润20%以上。精益六西格玛管理在全球取得了巨大的成功，极大地提升了产品及服务质量，增加了客户满意度，获得了丰硕的财务成果。我国企业如何审时度势，尽早引进和采用六西格玛，缩短与世界先进企业的差距，提升企业整体竞争力，已成燃眉之急。

本特训营课程是六西格玛专家盛治武老师在世界500强企业多年六西格玛管理实战经验和十多年中小企业管理咨询经验的融合传承，结合实际案例贯穿始终，让学员轻松掌握六西格玛的实战工具。

[培训对象】

总经理，副总经理，品质总监，品质经理，研发、工程、质量、生产等部门主管及工程师

[培训收益]

1. 掌握六西格玛管理原则、理念、价值、运作原理；
2. 学会用数据和事实决策和管理；
3. 掌握六西格玛中的常用假设检验工具、方差分析工具、相关性和回归分析工具，实验设计DOE工具并灵活运用来解决工作中的问题；
4. 掌握测量系统分析MSA、统计过程控制SPC、制程能力分析Cp/Cpk, 偏移度、 西格玛水平的计算原理和分析；
5. 学会变异源的定性和定量分析工具的使用；
6. 学会如何运用六西格玛DMAIC工具开展课题，突破绩效瓶颈；
7. 认识到企业导入六西格玛管理的必要性；

【培训大纲】

1. 六西格玛的概念、战略及实施   
2. 质量管理发展史
3. 六西格玛的发展、理念、目标和定义
4. 六西格玛角色和责任
5. 企业经营绩效kpi与六西格玛管理
6. 六西格玛管理组织和方式和推进曲线
7. 六西格玛管理与精益生产、iso9000质量管理体系的关系
8. DMAIC方法论 
9. 课题定义（Define阶段）
10. 六西格玛的关键衡量指标（PPM，DPMO，DPU，RTY，COPQ，Cpk，σ水平）
11. 课题来源
12. 课题的带给公司的困扰有哪些，COPQ，不良推移图
13. 来自客户和内部要求有哪些
14. 问题定义，目标设定
15. 团队成员
16. 项目范围SIPOC
17. 项目预期收益
18. 项目制约与假设
19. 项目计划、甘特图

报告诊断与发表：展示的六西格玛报告中，D阶段有哪些问题？

1. 测量系统分析及原因检讨（Measure阶段）
   1. 测量系统识别，测量系统分析
   2. 数据收集计划
   3. 制程能力计算
   4. 按原理推理和按流程检讨的潜在原因，原因CE矩阵
   5. 初步临时对策

报告诊断与发表：展示的六西格玛报告中，M阶段有哪些问题？

1. 原因分析（Analyze阶段）
2. 因子表
3. 因子管控目标，管控方法，实际值，收据收集，假设检验，实验验证，是否显著因子的结论，5Why展开逐级验证。
4. 临时改善对策

报告诊断与发表：展示的六西格玛报告中，A阶段有哪些问题？

1. 改善（Improve阶段）
2. 3M法改善对策，方案选择矩阵
3. 假设检验效果验证

报告诊断与发表：展示的六西格玛报告中，I阶段有哪些问题？

1. 控制（Control阶段）
2. 更新FEMA，ECN，更新SOP、SIP,更新不良履历，培训计划，SPC和异常反应计划RFC
3. 收益验证，经验教训总结
4. 类似产品，类似异常退关计划

讨论与发表：六西格玛改善与质量改善8D报告有哪些相同与不同？

4.3常用品质分析工具 

检查表，资料收集及柏拉图制做，因果图，直方图，饼图，趋势图，蜘蛛网图，数据分布，散布图，趋势图，甘特图，网络图，卡诺曲线，品质成本曲线，品质损失成本冰山，品质损失成本计算

练习：做柏拉图

4.4 Minitab软件介绍 

1. Minitab的功能模块介绍
2. Excel与Minitab数据交换
3. 产生随机数据
4. 数据堆叠与拆分

4.5 六西格玛统计分析 

1. 参数估计 

点估计和区间估计，平均值，中位数，方差，标准差，95%的信赖区间，偏度，峰度，箱线图，图形化汇总

练习：已知中国人身高分布，求在某个身高区间的比例有多少？

1. 参数假设检验 

正态检验，单样本，双样本检验，配对样本检验，单比例，双比例，单方差，双方差

练习：双样本t检验，单方差检验

1. 非参数假设检验 

单样本符号，单样本Wilcoxon, Mann-Whitney, Kruskal-Wallis;游程检验；卡方检验

练习：双样本Wilcoxon检验，双样本Mann-Whitney检验

1. 方差分析 

因子、水平、效应的概念，单因子方差分析和双因子方差分析

1. 变异源分析 

寻找多因子变异源，实施证据收集（文字报告记录，图片，录像，谈话），计算变异分量，图形化变异源分析

练习与发表：用案例定性和定量分析变异源

1. 相关性分析和回归分析 

相关性概念，一元线性回归方程，多元线性回归方程，高次回归方程，回归预测，95%置信区间CI，95%信耐区间PI

练习与发表：传送带的速度与变频电机电压的回归方程

1. 测量系统分析MSA 

测量系统概念，计量型测量系统分析，破环型测量系统分析，计数或属性型测量系统分析，导入测量系统分析时机

练习与发表：分析案例数据的测量系统分析，

1. SPC/Cp,Cpk,PP,PPK,Cpm 

统计过程控制概述，控制图原理，分析用控制图和控制用控制图，过程能力与过程能力指数，过程绩效指数，常规控制图的做法及其应用，过程控制的实施，过程控制的其他方法：首件检验，过程巡检，重要岗位人员资格认证，重要设备TPM，重要输入参数的SPC控制，防错法，安腾报警装置

练习：分析案例数据的Cpk,Cp,不良率，西格玛水平

1. 全因子试验设计与分析 

效应，正交表，因子代码化，拟合模型，残差分析，效应图，

响应优化器

练习：分析案例数据的最终回归方程，求出当追求最大拉力值时各因子的水平

1. 部分因子试验设计与分析 

因子生产元与别名结构，因子筛选方法，部分因子试验设计与分析

练习：分析案例数据的最终回归方程，展示响应优化器

【授课方法】

• 现场交流、案例分享和解析、主题讨论、互动答疑；
• 针对公司的管理现况，用实际案例做沙盘练习和发表，点评；
• 课后同步建立微信群，通过课后交流，回答学员在实践中的疑问。