六西格玛绿带（Green Belt）培训

企业中高层管理、专案推行专员、生产、研发、工艺、品质、设备、制造等部门人员、工程师及负责改善及革新项目的骨干人员

课程收益：

1. 理解精益六西格玛改善理念、明确精益六西格玛对企业持续改进的意义;

2. 了解六西格玛方法论之DMAIC改进路径及各阶段核心输出;

3. 掌握6SIGMA管理相关的基本统计知识和MINITAB操作;

4. 理解统计方法在DMAIC改进流程中的应用，包括：SPC、MSA、DOE、ANOVA、假设检定、相关与回归等基本掌握6
SIGMA管理相关的高级统计工具;

5. 熟悉六西格玛项目改善课题的甄选流程与标准，熟悉项目课题的描述方法;

6. 能够独立带领团队实施项目改善;

7. 课程培训结束后经考核合格颁发《绿带培训证书》。

课程特色：

1. 小班授课：互动性强，针对性指导;

2. 直击核心：从六西格玛的的方法论及绿带知识体系入手，从项目实施路径图为主线展开;

3. 结果导向：使学员结合自身企业及部门特点系统掌握六西格玛的项目选择、项目管理、各阶段工具应用等;

4. 注重实战：课程配备丰富的案例，涵盖多个产品和行业;

5. 教学相长：透过案例分析、实战演练、小组研讨分享经验和知识。

课程形式：

1. 多元化培训：结合讲师讲授、小组讨论、案例分析等多元化上课方式，从各种中体验学习，加深印象;

2. 贴切的案例：案例贴切于实际工作，讲解由浅入深、化难为易，让学员从工作时发生的实例中学到精髓;

3. 实战问题解决：注重学员学会解决现实问题(案例分析及角色演练)，并强调课后实际操作，实现知行合一;

4. 体验式教学：通过活动启发，让学员从”做”中了解到自己的不足和需要改善注意的地方，增强学习体验感。

课程大纲：

第一模块：定义阶段 Define

第一部分：精益6SIGMA概论

1、6SIGMA发展史

2、起源—Motorola

3、发展—GE六西格玛的影响

4、精益的发展史

5、什么是精益生产制造体系?

6、现代生产组织系统

7、精益6SIGMA的实施流程

8、质量成本

9、如何推行精益六西格玛

第二部分：项目定义

1、DMAIC概论

2、定义和选择项目

3、VOC到CTQ

4、问题陈述

5、SIPOC图

6、项目计划和批准

7、项目细节流程图

第三部分熟悉MINITAB

1、MINITAB的结构，包括主要窗户，菜单结构，工具条及快捷键盘命令

2、数据类型，数据输入及数据操作技巧

3、修正数据结构以便用MINITAB分析

4、MINITAB的计算和统计功能介绍

5、操作举例：描述性统计和正态性检验

6、基本图表工具

第四部分：基础统计学

1、数据类型

2、总体和样本

3、波动和变差的重要性

4、数据的分布

5、集中趋势的衡量

6、离散程度的衡量

7、正态分布

第二模块：测量阶段 Measure

第一部分：价值和浪费

1、定义精益中的价值

2、辨别价值的特征

3、定义7种形式的浪费

4、辨别浪费的例子

5、辨别浪费的来源

第二部分：当前价值流程图(黑带内容，本课程不讲授)

1、选择一个产品族

2、理解客户需求

3、绘制作业流

4、绘制物料流

5、绘制信息流

6、计算全部作业时间

7、项目流程图绘制应用练习

第三部分：寻找问题的焦点

1、数据收集

2、检查表

3、数据分层

4、排列图(柏拉图)

第四部分：量测系统分析

1、测量系统的组成

2、测量系统误差来源

3、测量系统准确和精确的概念

4、连续数据的gage R&R

5、离散数据的认同一致性分析

第五部分：过程能力分析

1、连续型数据过程能力分析

1)合理子组

2)特殊原因引起的波动

3)普通原因引起的波动

4)确定规范

5)Zbench计算

2、离散型数据过程能力分析

1)传统合格率Yc

2)一次合格率Yft

3)滚动合格率Yrt

4)练习

3、通过Minitab计算过程能力

黑带内容，本课程不讲授：

样本量计算

非正态分布数据的处理

利用COX-BOX方法确定转换函数

Johnson 变换

第三模块：分析阶段 Analyze

第一部分：失效模式及后果分析(FMEA) w FMEA的定义和类型

1、FMEA的输入和输出

2、风险优先数字(RPN) w AIAG案例

第二部分：假设检验

1、介绍统计学假设检验的概念

2、总体参数vs样本统计量

3、假设检验的术语：零假设和备择假设

4、“P”值的概念

5、假设检验的风险

6、假设试验的类型

7、假设试验的步骤

8、课堂练习

第三部分：置信区间

1、总体参数的估计方法

2、总体参数的置信区间

3、总体平均值置信区和T分布

4、利用Minitab计算置信区间

5、单样本t检验和双样本t检验

6、利用Minitab进行T检验

第四部分：比例检验

1、单比例检验

2、双比例检验

黑带内容，本课程不讲授：

卡方检验

非参数检验

多元变量分析

第五部分：方差分析(ANOVA)

1、主效应图(Main Effect Plot)

2、因子水平(level)和组合(treatment)

3、ANOVA模型

4、方差分析比较差异的原理

5、等方差检验

6、利用Minitab进行ANOVA分析

第六部分：回归及相关性分析

1、简单线性回归

2、期望值Fit和残差Residual

3、XY关系强度的衡量

4、利用Minitab进行回归分析

5、相关关系和因果关系

第七部分：实验设计

1、介绍统计学实验设计

2、实验设计的术语

3、工业DOE方法的特点

4、DOE的类型

第八部分：2X2实验

1、主效应

2、交互作用

3、利用Minitab分析实验

第九部分：全因子实验

1、2k因子

2、设计DOE

3、实验中的正交特性(Orthogonality)

4、利用Minitab设计DOE

5、实验中的区组化(Block(区组))

6、仿行(Replication)和重复(Repetition) w 分析全因子实验

7、简化模型

8、23实验的立方图

第十部分：部分因子试验

1、介绍部分因子设计的概念

2、筛选实验

3、别名(Alias)和混淆(Confounding)

4、实验的分辨率(Resolution)

5、利用Minitab设计和分析部分因子实验

6、介绍部分因子的术语

黑带内容，本课程不讲授：

直升飞机练习

响应曲面设计

田口设计

第四模块：改善阶段 Improve

第一部分：确定改进方案

1、方案选择矩阵

2、确定潜在的解决方案

3、解决方案优先矩阵

第二部分：未来价值流程图(黑带内容，本课程不讲授)

1、什么是TAKT时间?

2、是否需要建立产成品超市或直接生产发货?

3、您可以在那里运用连续流的生产方式?

4、您可以在整个生产链中的哪个环节设置Pacemaker Process?

5、对于不同产品对象，如何均衡产品混合来提高作业流程效率?

6、采用何种方式来保证持续有序的计划安排?

7、采用什么改进方案可以使价值流朝向未来状态图改进?

8、案例介绍

项目的总结和结果对比

第三部分：统计过程控制

1、引起波动的原因和类型

2、波动与规格

3、控制图的原理

4、控制图的种类

第四部分：变量控制图

1、Xbar-R练习

2、单值控制图

3、控制图判读

4、比较规格界限和控制界限

第五部分 属性控制图

1、控制图表的选择

2、P图

3、nP图

4、u图

5、C图

6、MINITAB控制图练习

黑带内容，本课程不讲授：

预控制图

区域控制图

其他特殊控制图

防错(PokaYoke)

项目成果的归档和推广

朱老师：

精益六西格玛高级培训师、高级咨询师

6Sigma黑带大师、

全国六西格玛管理委员会专家委员

曾赴美国、新加坡等地接受系统的六西格玛和精益生产培训

曾任普莱克斯(中国)质量安全总监、国联合碳化物(中国)工艺工程师，公用工程经理，安全环保健康经理;亚太地区6Sigma黑带大师、六西格玛总监和精益生产大师，负责所有大中华地区工厂的持续改善活动。现任某美资汽车部件公司亚太区精益六西格玛总监，负责中国所有工厂的六西格玛和精益生产的专业人才培养，项目指导等工作。

授课风格：

朱老师擅长DMAIC系统改善方法和工具，结合精益生产与6Sigma实现最终绩效。他连续完成了多个包括生产过程和服务过程的6Sigma项目。擅长六西格玛系列课程(包括QFD、Process
Mapping、DOE、MSA、SPC、FMEA、Minitab)精益生产、价值流分析、SMED等等。朱老师制造业经验十分丰富，课程通过案例、经验故事、课程练习、现场辅导等方式让学员能充分掌握各种实用工具。

服务客户：

朱老师拥有19年在世界五百强企业任职的工作经验，是国内最早一批学习和从事六西格玛改善的外企经理，其从业经历包括化工、电子、汽车等多个行业，对精益生产和6西格玛具有丰富的培训、辅导和实施经验。在六西格玛方面，他曾先后培训了80多位黑带和160多位绿带，指导过200多个六西格玛项目，其中包括DFSS项目。并覆盖销售、服务和生产管理等多个领域。在精益生产方面，他曾先后参与或领导了150多个精益改善项目。培养了20多位企业内改善师。