六西格玛管理
六西格玛管理详细内容
六西格玛管理
**课:
第1章 六西格玛管理概论
1.1 质量管理发展史
1.1.1 质量检验阶段
1.1.2 统计质量控制阶段
1.1.3 全面质量管理阶段
1.1.4 全面质量管理的新发展
1.2 六西格玛的兴起
1.2.1 六西格玛的产生
1.2.2 六西格玛的推广
1.2.3 六西格玛的新发展
1.2.4 六西格玛管理与现有质量管理体系的整合
1.3 六西格玛的基本概念
1.3.1 六西格玛的统计含义
1.3.2 六西格玛管理的含义
1.3.3 六西格玛管理的战略意义
1.4 六西格玛管理的组织
1.4.1 领导作用
1.4.2 六西格玛管理的组织结构
1.4.3 六西格玛团队的建设
1.5 六西格玛管理方法论
1.5.1 六西格玛改进的模式--DMAIC
1.5.2 六西格玛设计的模式
第2章 过程分析与项目选择
2.1 过程识别
2.1.1 过程定义
2.1.2 识别核心过程
2.1.3 宏观过程分析
2.2 顾客的声音
2.2.1 顾客与顾客要求
2.2.2 顾客满意
2.2.3 收集顾客数据
2.2.4 分析顾客信息
2.2.5 关键顾客需求的转化
2.3 经营结果
2.3.1 过程绩效度量指标
2.3.2 水平对比
2.3.3 财务收益
第3章 六西格玛项目管理
3.1 六西格玛项目选择
3.1.1 六西格玛项目选择原则
3.1.2 六西格玛项目选择流程
3.1.3 六西格玛项目选择需注意的问题
3.2 六西格玛项目管理
3.2.1 六西格玛项目的目标与计划
3.2.2 六西格玛团队组建
3.2.3 六西格玛团队发展阶段
3.2.4 六西格玛团队动力与绩效
3.2.5 六西格玛项目控制
3.2.6 六西格玛项目推进
3.3 六西格玛项目策划和管理工具
3.3.1 六西格玛团队工具
3.3.2 六西格玛项目管理和策划工具
第二课:
第2篇 六西格玛管理模式
第4章 界定
4.1 确认顾客要求和确定过程
4.1.1 确认顾客要求
4.1.2 SIPOC分析和图表
4.1.3 关键过程变量确定--排列图法
4.2 更新和完善项目特许任务书
4.2.1 经营情况
4.2.2 问题/机会和目标的陈述
4.2.3 项目范围、约束和假定
4.2.4 团队的使命和任务
4.2.5 预期的项目计划
4.2.6 确定重要的利益相关方
4.3 确定项目度量指标
4.3.1 建立可测量的度量指标
4.3.2 测算过程目前基线的西格玛水平
4.3.3 分析和确定劣质成本
第5章 测量
5.1 过程分析与文档
5.1.1 流程图
5.1.2 因果图与因果矩阵
5.1.3 其他过程分析工具与文档
5.2 概率与数理统计基础
5.2.1 概率论的基础知识
5.2.2 随机变量及分布
5.2.3 数学期望、均值与方差
5.2.4 常用的离散分布
5.2.5 常用的连续分布
5.2.6 中心极限定理
5.2.7 统计量与抽样分布
5.3 数据的收集和整理
5.3.1 数据类型与测量尺度
5.3.2 收集数据的方法
5.3.3 抽样方法
5.3.4 描述性统计方法
5.3.5 数据的图示方法
第三课:
5.4 测量系统分析
5.4.1 基本概念
5.4.2 测量系统的分辨力
5.4.3 测量系统的偏倚、线性和稳定性
5.4.4 测量系统的重复性与再现性
5.4.5 破坏性试验的测量系统分析
5.4.6 非连续数据的测量系统分析
5.4.7 测量仪器的校准和检定
第四课:
5.5 过程能力分析
5.5.1 过程能力指数Cp与Cpk
5.5.2 过程能力指数Cpm和Cpmk
5.5.3 过程绩效指数Pp与Ppk
5.5.4 过程能力与缺陷率的关系
5.5.5 长期能力与短期能力
5.5.6 非正态数据的变换
5.5.7 非连续数据的过程能力估算
第五课:
第6章 分析
6.1 探索性数据分析和过程分析
6.1.1 探索性数据分析
6.1.2 过程分析
6.1.3 回归分析和相关分析
6.1.4 点估计和区间估计
6.2 假设检验
6.2.1 假设检验的基本概念
6.2.2 平均值、方差和比率的假设检验
6.2.3 成对数据检验
6.2.4 拟合优度检验
第六课:
6.3 方差分析
6.3.1 单因子方差分析
6.3.2 两因子方差分析
6.4 列联表
6.4.1 独立性检验概念
6.4.2 列联表的独立性检验方法
6.5 非参数检验
6.5.1 符号检验
6.5.2 中位数的符号检验法
6.5.3 曼惠特尼威尔科克森检验
6.5.4 威尔科克森符号秩检验
6.5.5 克鲁斯卡尔沃利斯检验
第七课:
第7章 改进
7.1 试验设计基础
7.1.1 试验设计中的基本术语
7.1.2 试验设计的基本原则
7.1.3 试验设计的必要性
7.1.4 试验设计的类型
7.1.5 试验设计的策划与安排
7.1.6 试验设计的基本步骤
7.2 单因子试验设计与分析
7.2.1 单向分类设计
7.2.2 多项式回归
7.3 全因子设计与分析
7.3.1 二水平全因子试验概述
7.3.2 全因子设计的计划
7.3.3 全因子设计的分析
7.3.4 全因子设计实例
7.4 部分实施因子试验
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