全世界头部制造型企业都对六西格玛情有独钟并且在广泛使用。六西格玛是对接大客户常用的沟通语言，也被评价和衡量一家企业整体能力、水平、行业定位的一个参考。六西格玛被制造型企业广泛用于新产品开发（DFSS），过程品质改善（DMAIC）等。

总结多年在企业经营管理中精益六西格玛的成功经验，提炼出精益六西格玛工具应用及改善务实系列课程，根据不同应用层次，制定了六西格玛黄带、黑带、黑带系列工具应用，系统有序的帮助企业建立六西格玛体系和文化，改善新产品开发和量产过程品质失败成本，提升生产现场质量与效率等，帮助企业培训六西格玛通用型和专家型人才，提高企业服务品质、品牌形象与竞争力。

● 建立参训人员用六西格玛工具为公司消存成本浪费、创造效益的意识；

● 系统建立六西格玛知识体系及工具的应用能力；

● 协助突破六西格玛管理项目执行过程中的瓶颈，培养管理人员的解决问题能力；

● 推动六西格玛项目的改进活动，协助各部门系统性降低品质风险、成本；

● 全面建立和提升六西格玛的管理思想，推动企业六西格玛人才能力建设；

第一部分：六西格玛的概念和基础知识

第一讲：六西格玛黑带系列课程介绍

一、六西格玛介绍

1. Six Sigma概要

2. Six Sigma特征

3. Six Sigma与经营革新

4. Six Sigma方法论（DMAIC Road map）

二、不良质量成本COPQ（cost of pool Quality）

COPQ：分类、分析的必要性，充分了解品质失败成本的构成和影响，对于提升客户满意度、重点项目选题、高效的分析和改善、以及改善效果验证具有重要的意义

1. COPQ的构成要素

1）内部+外部

2）失效+预防

2. COPQ的输出方法

1）VOB-业务之声

2）VOC-顾客之声

3）CTQ-品质关键点

三、项目管理与六西格玛

1. 项目管理九大内容

——总体、范围、时间、成本、进度、采购、变更、风险、沟通

2. 项目管理在六西格玛专案推行中的结合和应用

2.1 六西格玛是系统和团队的形为，必须要项目管理方式才能高效进行，否则将会推进过程中造成时间、资金、效果的巨大浪费

2.2 六西格玛专案推行同样涉及项目管理的九大管理内容

2.3 项目管理无论是六西格玛推行还是日常项目推进，是组织团队从上到小必须整体学习和践行的专业知识。组织高效的项目管理将无形给企业带来巨大收益。

第二讲：常用六西格玛改善项目流程

一、研发六西格玛改善项目的流程（DFSS）

CDOV——概念、设计、优化、验证

二、量产六西格玛改善项目的流程（DMAIC）

——Define定义：定义问题需求和专案计划

Measure测量：定义现在的表现实况

Analyse分析：分析造成问题的原因和程度

Improve改善: 改善问题，降低或消除变异

Control控制: 控制变数来确定指标的精确性和长期稳定性

第二部分：量产六西格玛改善项目五大流程

五大流程：定义、测量、分析、改善、控制

第一讲：定义（Define）

Define概要：定义我们的问题和专案计划

一、项目选定

1. 挖掘潜在的项目

2. 评价及选定

二、项目定义

1. 任务记述 （具体、可观测、可测量、可管理）

2. 团队选定：如何选择团队成员：相关的受影响的（内部、外部、客户、供应商等）、专业的、对项目有贡献的、协同作用

3. 最佳流程图：最重要的4~5阶段，描述反馈实际现状况，复杂流程简单化、视觉化

4. 项目实行计划书：要素包括：

   问题的记述、目标的记述、推进背景及期待效果、项目范围、项目团队、 项目推进日程

第二讲：测量（Measure）

Measure概要：测量评估我们的表现实况

一、项目Y

1. CTQ与Y

2. 合适的项目Y

3. 周边Y与项目Y

三、基础统计

1. 1个质量管理统计常用工具：MINITAB现代质量管理统计软件

2. 基本统计概念及常用数据分类类型的计算方法：

2.1 基本统计概念：母体&样本、数据的集中性、数据离散性

2.2 数据的集中性：平均数、中位数、众数

2.3 数据的离散性：变异数（方差）、标准差、极差

3. 2种数据型态：计数型、计量型

4. 2类数据分布

1）计量型：正态分析

2）计数型：不良品数（二项分布）、缺点数数据（泊松分布）

四、测定系统分析

1. MSA概要（系统测量误差）

1）位置或平均：偏离（Bias）、线性（Linearity）、稳定性（Stability）

2）宽度或变异：再现性（Repeatability）、重复性（Reproducibility）

2. 理解测量系统评价基准及方法

1）两种评价指标

a计量型：GRR%、PT Ratio、分辩率

b计数型：Kappa、百分比、一致性

2）六个评价步骤

步骤1：选定代表工程长期变动的10个样本

步骤2：测量器的校正

步骤3：让第一个作业者对所有样本任意顺序各做一次测量（Blind Measurement）

步骤4：让第二个作业者按同样地方法实施（所有作业者相同）

步骤5：以同样的方法按必要的次数反复测量

步骤6：得到的数据输入Minitab并进行分析

3）样本选定（如何选定反应真实、整体现状的样品），避免误判测量系统评价结果

3.1 避免选择同一批次、同一时间段、同一产线等品质特性太多集中的产品

3.2 避免刻意超过正常工艺的特性范围

演练：利用Minitab的制作、分析与数据判读

五、Six Sigma指标

1. 理解Six Sigma的主要指标

1）DPU、DPO、DPMO概念及计算方法

2）FTY、RTY概念及计算方法

2. 水准计算方法

六、工程能力分析

工程能力指数：Cp、Cpk、Pp、Ppk

1. Minitab的工程能力分析方法

2. 工程能力分析结果的水准计算方法

七、流程图&因果矩阵图

1. 流程图

目的：规定流程的范围，对实际流程中非能率、非效果的测面理解并分析

1）适用可能的工具

2）脑力激荡/流程 流程图

3）主要考虑事项

——跟项目执行计划书中定义的一样流程范围定义，即需改善的流程开始和末尾

4）对流程顾客的主要关心事影响的要因

5）参与对象

6）定义流程的人/执行的人/改善的人

7）非附加价值业务，相关工程及以CTQ规名的详细流程图

8）单位工程别Input（潜在Xs） Output导出（对Input的C，N，X区分）

9）流程图制作注意事项

10）流程图制作步骤

2. 因果矩阵图（Cause and Effect Matrix）&FDM

目的：把识别的人因子进行重要性排序

1）因矩阵图的制作方法

2）FDM制作及潜在Xs的优先顺序化方法

3）Output和Input之间的关系数值化

4）选定优先顺序化的Xs

第三讲：分析（Analyse）

Analyse概要：分析造成的原因和程度

一、Analyze概要

1. Analyze阶段的进行目的：找出影响大的“关键少数因子”

2. Analyze阶段的主要活动：选定分析工具（计数型、计量型）

二、DATA 收集计划

1. 数据收集计划的概念（数据收集计划）

2. 数据收集方法及步骤

第1阶段：构成好的提问

第2阶段：选定确切的数据分析记法

第3阶段：决定测量方法-母体或样品

抽样（样本）方法：有偏向、信赖区间、抽样方法、任意抽样、其它方法

第4阶段：定义数据收集Point

第5阶段：选定没有偏向的数据收集员

第6阶段：设计数据的收集样式和指南，必须进行测试

第7阶段：检讨数据收集过程，确认其结果

三、4Graph分析

1. Y 数据的分布形态（Histogram、Dot P批次）

2. 根据X的Y分布比较

——Multiple Dot P批次、箱型图批次、项目别比较、Pareto图（柏拉图）、原Graph（饼图）

3. X与Y的关系（散点图（Scatter P批次）

4. Y的时间性变化（时序列P批次（时序图批次）

四、假设检定概要

1. 假设检定相关的术语

——统计性推论：点推定、区间推定、假设检定

2. 假设检定方法

1）假设检定两种错误：第一种错误、第二种错误

2）两个对立假设：原假设H。、对立假设Hi

3）假设检定的六个步骤

五、平均的检定

1. 一个母体的平均值不是某特定值的检定方法：One Sample Z、One Sample t

2. 两个母体的平均值之间是否有差异的检定方法：Two Sample t

3. 相同形态值的两个母体的平均值之间是否有差异的检定方法：One-way ANOVA

六、离散的检定

1. 一个母体的变异是不是某特定值的检定方法

2. 两个母体的变异之间是否有统计性差异的检定方法

七、比率的检定

1. 一个母体的比率p是否是某特定值的检定方法：1 Proportion

2. 两个母体的比率之间是否有统计性影响差异的检定方法：2 Proportions

3. 从两个母体中输出的数据为计数型时，母体之间的比率是否相同的检定方法：卡方检定

八、相关及回归分析

1. 相关、回归分析的概念及用语

——散点图、相关关系

2. 相关、回归分析的使用目的

3. 利用Minitab的相关性分析方法

4. 利用Minitab的回归分析方法（Regression 和残差分析）

第四讲：改善（Improve）

Improve概要：改进制造来降低变异

一、Improve 概要

1. 识别输入变量性质和重要性

2. 改善方案的适用类型

3. 改善方案的选择

三、试验设计DOE介绍

1. 理解DOE的定义与目的

2. 理解DOE的阶段别特性

3. Screening阶段

4. 特性化阶段

5. 最佳化

四、全阶乘实验

4.1实验设计三个基本原理：重复性、随机化、区组化

4.2全阶乘实验的理解：正交实验法，挑选因子、确定层次，用较少的次数找到相对最优的条件，即最优或较优的实验方案

  4.3主效应与交互作用的计算方法及分析

4.4 利用全阶段实验数据输出最佳工艺条件

演练：利用Minitab演算全阶乘实验并进行分析

5. 中心复合实验：

1）中心复合实验的理解

2水准实验设计时，只考虑输入变量的2个水准， 随时存在忽略曲线效果的风险。

追加“中心点(Center points)”，2x2 模型的5个中心点而执行实验，因此不增加实验次数也能检定曲线效果。决定要对实验误差及曲率效果进行推定。

2）利用Minitab的中心复合实验的设计及分析理解

五、对策方案选定

1. 理解为对策方案选定的四个阶段和分析方法

5.1.1. 建立对策工具：         

5.1.2. 风险评价

5.1.3. 试验对策方案

5.1.4. 选定最佳方案

2. 建立对策方案的方法和工具

风险评价工具、 FMEA

3. 试验对策方案

实验计划、仿真、试产验证、可靠性验证

4. 选定最佳方案

图型工具、工程能力分析、假设检定、选择矩阵

第五讲：控制（Control）

Control概要：控制变异来确保特性的精确性和长期稳定性

一、控制环节要点

1. 利用确切的管理方法，管理关键少数因子的变动

——防错方法、管制图

2. 文件化处理：制作控制计划、SOP制/修订

3. 确认项目Y的工程能力，评价改善目标是否达成

4. 树立为持续改善流程的管理计划

二、防错法

防错目的：即使工程改善的状态下，与人相关的介入要素或议事决定的余地还很多。对已改善的工程也有必要找出与防错相关的问题点。

1. 理解失误与缺陷的关系

2. 理解防错的2种类型：预防和侦测

3. 确认主要防错的5项工具：减轻、感智、便利、代替、消除

三、管制图概念及解释方法

管制图（概念&定义）：也称为控制图，是质量管理中的重要工具，它通过绘制生产过程中的关键质量特性的数据点，帮助企业监控生产过程是否处于统计控制状态。

1. 管制图使用目的：    l

1.1说明流程是否管理可能、预测可能。

    1.2管制图对流程 X或Y 使用时有效。

    1.3管制图在流程调查预想不到的变动时，能告诉应什么时候采取措施。

    1.4管制图提供流程诊断情报。

2. 造成变异原因的种类：共同原因、特殊原因

3. 管制图的构成和使用种类：计量型、计数型

4. 管制图的构成与计划方法：

4.1中心线 ( Center Line : CL )

    4.2管理上限线 ( Upper Control Limit : UCL )

4.3管理下限线 ( Lower Control Limit : LCL )

四、两种管制图应用方法

理解根据数据类型的管制图种类：计量型数据管制图种类、计数型数据管制图种类

1. 计量型管制图

1）计量型数据管制图种类（X bar R/ X bar s/ I-MR）

2）理解计量型管制图和制作方法

1.2.1 ：X bar R:平均值与极差管制图 （n=2~5)

1.2.3: X bar s：平均值与标准差（方差）管制图(n=6~)

1.2.3: I-MR：单点时序图(n=1)

利用Minitab 制作管制图并分析

2. 计数型管制图

1）计数型数据管制图种类（P管制图/ NP管制图/ C管制图/U管制图）

2）计数型管制图和制作方法

2.2.1：P管制图： (不良率管制图，取样或投入数不同时采用）

2.2.2：NP管制图 (不良率管制图，取样或投入数相同时采用）

2.2.3：C管制图 (缺点数管制图，取样或投入数相同时采用）

2.2.4：U管制图 (缺点数管制图，取样或投入数不同时采用）

演练：利用Minitab制作管制图并分析

六西格玛改善专案案例分享 （DMAIC改善专案、DFSS改善专案）

讨论与交流

1. 六大工具与六西格玛的联系

2. 项目管理与六西格玛专案推行

3. 六西格玛与全员提案改善

4. 企业六西格玛组织建设

5. 企业六西格玛的文化建设