六西格玛黑带工具及应用

六西格玛黑带工具及应用适合带着现有问题进入课堂，通过定义(DEFINE)：提炼可落地的方法、工具和…把做法和跟进节奏校准清楚

10天，60小时 质量管理
授课讲师： 王学彬 · 生产管理实战专家
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课程大纲

课程总览

内容重点
  • 导入：六西格玛概论（历史及基础概念）
  • 第一板块：由问题到原因（六西格玛定义及测量）

定义(DEFINE)

一、项目选择
  • 1. 商业机会分析
  • 梳理一、项目选择的现场问题、数据记录和改善优先级
  • SWOT分析
  • 亲和图（KJ法）
  • 品质功能展开（QFD）
  • 头脑风暴（Brainstorming）
  • 水平对比（Benchmarking）
  • 2. 顾客定义
  • 客户价值分析
二、项目定义
  • 1. 项目背景
  • 2. 问题陈述
  • 3. 项目范围
  • 梳理二、项目定义的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 宏观流程图
  • 4. Y的定义
  • 5. 目标设定
  • 利益相关者分析（Stakeholder Analysis）
  • 6. 效果产出
三、项目承认
  • 1. 项目实行计划书
  • 2. 项目计划书承认
  • 3. 项目公示

测量（MEASURE）

一、Y（项目核心指标）的确认
  • 1. Y的导出
  • 2. CTQ与Y的关系
  • 梳理一、Y（项目核心指标）的确认的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 拆解一、Y（项目核心指标）的确认的根因分析、改善推进和标准固化步骤
  • 3. 确认指标Y
  • 4. Y的测量方法确认,
  • 5. 成果指标确认
二、现况水平确认
  • 1. Y的数据收集计划树立
  • 梳理二、现况水平确认的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 基础统计
  • 概率分析
  • 软件MINITAB应用（或JMP）
  • 2. Y的测量体系能力确保
  • 传统测量系统分析（MSA）
  • 一致性检校分析
  • 破坏性测量系统分析
三、潜在原因变数挖掘
  • 1. 现流程的理解
  • 梳理三、潜在原因变数挖掘的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 活动流程图
  • 部门流程图
  • 变量流程图
  • 2. 所有潜在原因变数(Xs)的导出
  • 鱼骨图
  • 3. Xs对Y的影响度分析及优先顺序化

分析（ANALYZE）

一、数据收集
  • 1. 数据类型
  • 2. 假设验证概要
  • 3. 数据收集计划
  • 梳理一、数据收集的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 高阶统计分析
  • 抽样原理
  • 样本大小
二、数据分析
  • 1. 数据确认
  • 2. 图表析
  • 梳理二、数据分析的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 概率图
  • 拆解二、数据分析的根因分析、改善推进和标准固化步骤
  • 点图
  • 箱线图
  • 多序列点图
  • 柏拉图
三、关键影响因子确认
  • 1. Vital Few Xs
  • 2. 危险度检讨及经济性分析
  • 3. 优先顺序化

改善（IMPROVE）

一、改善方案确认
  • 1. 建立改善方案
  • 梳理一、改善方案确认的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 创意性思维
  • 头脑风暴
  • Bechmarking
  • 流程图
  • 2. 改善方案选择
  • 方案优先权矩阵
  • 利益相关分析矩阵
二、关键影响因子最佳化
  • 1. 实验计划
  • 2. 最佳条件的导出
  • 梳理二、关键影响因子最佳化的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 试验设计（DOE）（全因子+部分因子）
  • 反应表面法（RSM）
  • 调优运算（EVOP）
  • 田口法（Taguchi）
  • 3. 对策方案的创出
  • 4. 最佳对策方案的选定
三、结果验证
  • 1. 验证计划的树立
  • 2. 再现性的确认
  • 梳理三、结果验证的现场问题、数据记录和改善优先级
  • Gage R&R
  • Pilot
  • 假设验证
  • Gap 分析
  • 仿真（Monte Carlo Simulation）
  • 3. 追加改善

控制（CONTROL）

一、建立管理计划
  • 1. 失误的防止
  • 梳理一、建立管理计划的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 防错法
  • 2. 管理计划的反映
  • 3. 改善结果的危险性评价
  • 4. 标准化
二、管理计划实施
  • 1. 管理计划项目的控制
  • 梳理二、管理计划实施的现场问题、数据记录和改善优先级
  • 统计过程控制（SPC）
  • I-MR（单值移动极差图）
  • Xbar-R（均值极差图）
  • Xbar-s（均值标准差图）
  • P-Chart（用于可变样本量的不合格品率）
  • Np-Chart（用于固定样本量的不合格品数）
  • u-Chart（用于可变样本量的单位缺陷数）
三、文件化&共享
  • 1. 年度预估成果的计算
  • 2. 移交给现在的管理者
  • 3. 下期推进项目的导出
  • 4. 完成报告及汇报
  • 5. 共享及传播
  • 案例分析：六西格玛完整改善案例分析

适合对象

企业质量、制造、研发等职能中基层管理人员，核心工程师等

课程定位与主要问题

现场管理、质量改善、流程增效或供应链协同训练中，参训团队可以先看清问题所在，再设计可执行动作

核心收益

  • 先确认现场问题、质量波动和改善节点，让训练目标更具体
  • 提炼可落地的方法、工具和跟进要点和定义(DEFINE)：提炼可落地的…会被串成一组可练习的现场改善
  • 标准执行有抓手：问题分析、标准固化和检查跟进检查方法是否适合团队日常任务
查看更多收益 收起更多收益
  • 复盘跟进有依据：测量（MEASURE）：提炼可落地…相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

在全球竞争加剧与数字化转型的双重驱动下，企业正面临质量升级与运营效率提升的迫切需求。传统管理方法难以应对复杂业务流程的缺陷控制、风险预测及跨部门协同挑战，而源自摩托罗拉、经通用电气验证的六西格玛体系，凭借DMAIC方法论、统计学工具链（如MSA、DOE、SPC）及百万分之3.4缺陷率的行业金标准，成为制造、医疗、金融等多领域公认的改进引擎。作为该体系的核心推动者，黑带人才不仅需精通数据驱动的根因分析与流程设计，更承担着战略解码、变革领导与跨职能资源整合的关键角色，通过精益六西格玛融合帮助企业实现年均2%-4%的财务…

课程时间

10天，60小时

授课方式

课程讲授40%，实践演练、案例分析及沙盘演练60% 课程模型

课程内容重点

01课程总览：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
02定义(DEFINE)：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
03测量（MEASURE）：提炼可落地的方法、工具和跟进要点
04分析（ANALYZE）：提炼可落地的方法、工具和跟进要点

讲师介绍

王学彬 讲师头像

王学彬

生产管理实战专家

王学彬，生产管理实战专家，精益六西格玛黑带大师。拥有10年跨国公司经验，曾任安踏品质总监、碧桂园服务精益首席专家。主导操刀过200+个项目，累计授课300+期，助力多家世界500强企业实现数亿级项目收益

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课程差异说明

本课程页面围绕《六西格玛黑带工具及应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

适合企业质量、制造、研发等职能中基层管理人员，核心工程师等等需要系统提升相关能力的人群

学习这门课可以获得什么收益？

硬核技术赋能：掌握DMAIC全周期管理及Minitab（或JMP）高级数据分析，精准定位流程瓶颈，并结合课程中的工具、案例和练习推动企业培训落地

课程通常安排多长时间？

当前样板提取的课程时间为：10天，6小时/天。实际交付可根据企业培训目标和学员基础进行调整

课程采用什么授课方式？

课程主要采用课程讲授40%，实践演练、案例分析及沙盘演练60% 课程模型，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配