課程描述INTRODUCTION
精益六西格瑪綠帶培訓
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
精益六西格瑪綠帶培訓
課 程 背 景
由于綠帶直接分布在生產(chǎn)和管理的一線,培養(yǎng)一支高素質(zhì)的綠帶隊伍 對于六西格瑪理念自上而下貫徹和持續(xù)推進起著關鍵作用。
六格瑪綠帶是六西格瑪改善項目實施的主導者,是六西格瑪方法論在 企業(yè)推進的中堅力量,也是六西格瑪改善文化的傳播者。相對于黑帶而言, 綠帶不需要掌握過于復雜的數(shù)理統(tǒng)計理論和深度工具,只需掌握六西格瑪 方法論的思維邏輯, 能夠操作統(tǒng)計分析的軟件 (如 Minitab) ,并且正確 判讀,就能夠在黑帶大師或黑帶的指導下帶領團隊去實施六西格瑪綠帶項 目改善。
《六西格瑪綠帶經(jīng)典課程》 將按照 D- M-A- I-C (Define (定義) 、 Measure (測量) 、 Analyze (分析) 、 Improve (改善) 、 Control (控 制) 項目改進路徑來講授六西格瑪方法論及其工具方法, 并結(jié)合實際案例 研討和現(xiàn)場試驗來教學。
課 程 對 象
企業(yè)中高層管理 、 專案推行專員 、 生產(chǎn) 、 研發(fā) 、 工藝 、 品質(zhì) 、 設備 、 制 造等部門人員 、 工程師及負責改善及革新項目的骨干人員
課 程 收 益
1、理解精益六西格瑪改善理念 、 明確精益六西格瑪對企業(yè)持續(xù)改進意義;
2、 了解六西格瑪方法論之 DMAIC 改進路徑及各階段核心輸出;
3、 掌握 6SIGMA 管理相關的基本統(tǒng)計知識和 MINITAB 操作;
4、 理解統(tǒng)計方法在 DMAIC 改進流程中的應用, 包括: SPC 、 MSA 、 DOE、 A*VA、 假設檢定 、 相關與回歸等基本掌握 6SIGMA 管理 相關的高級統(tǒng)計工具;
5、熟悉六西格瑪改善課題的甄選流程與標準, 熟悉項目課題的描述方法;
6、 能夠獨立帶領團隊實施項目改善;
課程大綱
第一模塊: 定義階段 - Define
第一部分: 精益 -6SIGMA 概論
1、 6 SIGMA 發(fā)展史
2、 起源— Motorola
3、 發(fā)展— GE
4、 六西格瑪?shù)挠绊?br />
5、 精益的發(fā)展史
6、 什么是精益生產(chǎn)制造體系?
7、 現(xiàn)代生產(chǎn)組織系統(tǒng)
8、 精益 6SIGMA 的實施流程
9、 質(zhì)量成本
10 、 如何推行精益六西格瑪
第二部分: 項目定義
1、 DMAIC 概論
2、 定義和選擇項目
3、 VOC 到 CTQ
4、 問題陳述
5、 SIPOC 圖
6、 項目計劃和批準
7、 項目細節(jié)流程圖
第三部分: 熟悉 MIN ITAB
1、 MINITAB 的結(jié)構(gòu), 包括主要窗戶 菜單結(jié)構(gòu), 工具條及快捷鍵盤命令
2、 數(shù)據(jù)類型, 數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)操作技巧
3、 修正數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)便用 MINITAB 分析
4、 MINITAB 的計算和統(tǒng)計功能介紹
5、 操作舉例: 性統(tǒng)計和正態(tài)性檢驗
6、 基本圖表工具
第四部分: 基礎統(tǒng)計學
1、 數(shù)據(jù)類型
2、 總體和樣本
3、 波動和變差的重要性
4、 數(shù)據(jù)的分布
5、 集中趨勢的衡量
6、 離散程度的衡量
7、 正態(tài)分布
第二模塊: 測量階段 Measure
第一部分: 價值和浪費
1、 定義精益中的價值
2、 辨別價值的特征
3、 定義 7 種形式的浪費
4、 辨別浪費的例子
5、 辨別浪費的來源
第二部分: 當前價值流程圖
1、 選擇一個產(chǎn)品族
2、 理解客戶需求
3、 繪制作業(yè)流
4、 繪制物料流
5、 繪制信息流
6、 計算全部作業(yè)時間
7、 項目流程圖繪制應用練習
第三部分: 尋找問題的焦點
1、 數(shù)據(jù)收集
2、 檢查表
3、 數(shù)據(jù)分層
4、 排列圖 (柏拉圖)
第四部分: 量測系統(tǒng)分析
1、 測量系統(tǒng)的組成
2、 測量系統(tǒng)誤差來源
3、 測量系統(tǒng)準確和*的概念
4、 連續(xù)數(shù)據(jù)的 gage R& R
5、 離散數(shù)據(jù)的認同一致性分析
第五部分: 過程能力分析
1、 連續(xù)型數(shù)據(jù)過程能力分析
1) 合理子組
2) 特殊原因引起的波動
3) 普通原因引起的波動
4) 確定規(guī)范
5) Zbench 計算
2、 離散型數(shù)據(jù)過程能力分析
1) 傳統(tǒng)合格率 Yc
2) 一次合格率 Yft
3) 滾動合格率 Yrt
4) 練習
3、 通過 Minitab 計算過程能力
4、 樣本量計算
5、 非正態(tài)分布數(shù)據(jù)的處理
6、利用 COX- BOX 方法確定轉(zhuǎn)換函數(shù)
7、 Johnson 變換
第三模塊: 分析階段 -Analyze
第一部分:失效模式及后果分析(FMEA)
1、 FMEA 的定義和類型
2、 FMEA 的輸入和輸出
3、 風險優(yōu)先數(shù)字(RPN)
4、 AIAG 案例
第二部分: 假設檢驗
1、 介紹統(tǒng)計學假設檢驗的概念
2、 總體參數(shù) vs 樣本統(tǒng)計量
3、 假設檢驗的術語: 零假設和備擇假設
4、 “P”值的概念
5、 假設檢驗的風險
6、 假設試驗的類型
7、 假設試驗的步驟
8、 課堂練習
第三部分: 置信區(qū)間
1、 總體參數(shù)的估計方法
2、 總體參數(shù)的置信區(qū)間
3、 總體平均值置信區(qū)和 T 分布
4、 利用 Minitab 計算置信區(qū)間
5、 單樣本 t 檢驗和雙樣本 t 檢驗
6、 利用 Minitab 進行 T 檢驗
第四部分: 比例檢驗
1、 單比例檢驗
2、 雙比例檢驗
3、 卡方檢驗
4、 非參數(shù)檢驗
5、 多元變量分析
第五部分: 方差分析(A*VA)
1、 主效應圖(Main Effect Plot
2、 因子水平(level)和組合(treatment)
3、 A*VA 模型
4、 方差分析比較差異的原理
5、 等方差檢驗
6、 利用 Minitab 進行 A*VA 分析
第六部分: 回歸及相關性分析
1、 簡單線性回歸
2、 期望值 Fit 和殘差 Residual
3、 XY 關系強度的衡量
4、 利用 Minitab 進行回歸分析
5、 相關關系和因果關系
第四模塊: 分析階段 -Analyze
第一部分: 實驗設計
1、 介紹統(tǒng)計學實驗設計
2、 實驗設計的術語
3、 工業(yè) DOE 方法的特點
4、 DOE 的類型
第二部分: 2 X 2 實驗
1、 主效應
2、 交互作用
3、 利用 Minitab 分析實驗
第三部分: 全因子實驗
1、 2k 因子
2、 設計 DOE
3、 實驗中的正交特性 (O rthogonality)
4、 利用 Minitab 設計 DOE
5、 實驗中的區(qū)組化(B lock (區(qū)組) )
6、 分析全因子實驗
7、仿行(Replication)和重復(Repetition)
8、 簡化模型
9、 23 實驗的立方圖
第四部分: 部分因子試驗
1、 介紹部分因子設計的概念
2、 篩選實驗
3、 別名(A lias)和混淆(Confounding)
4、 實驗的分辨率 (Resolution)
5、 用 Minitab 設計和分析部分因子實驗
6、 介紹部分因子的術語
1) 直升飛機練習
2) 響應曲面設計
3) 田口設計
第五模塊: 改善階段 -Improve
第一部分: 確定改進方案
1、 方案選擇矩陣
2、 確定潛在的解決方案
3、 解決方案優(yōu)先矩陣
第二部分: 未來價值流程圖
1、 什么是 TAKT 時間?
2、 是否需要建立產(chǎn)成品超市或直接生產(chǎn) 發(fā)貨?
3、 您可以在那里運用連續(xù)流生產(chǎn)方式?
4、 您可以在整個生產(chǎn)鏈中的哪個環(huán)節(jié)設 置 Pacemaker Process?
5、對于不同產(chǎn)品對象, 如何均衡產(chǎn)品 混合來提高作業(yè)流程效率?
6、采用何種方式來保證持續(xù)有序的計 劃安排?
7、 采用什么改進方案可以使價值流 朝向未來狀態(tài)圖改進?
8、案例介紹: 項目的總結(jié)和結(jié)果對比
第三部分: 第統(tǒng)計過程控制
1、 引起波動的原因和類型
2、 波動與規(guī)格
3、 控制圖的原理
4、 控制圖的種類
第四部分: 變量控制圖
1、 Xbar- R 練習
2、 單值控制圖
3、 控制圖判讀
4、 比較規(guī)格界限和控制界限
第五部分: 屬性控制圖
1、 控制圖表的選擇
2 、 P 圖
3、 n P 圖
4 、 u 圖
5 、 C 圖
6、 MINITAB 控制圖練習
7、 預控制圖
8、 區(qū)域控制圖
9、 其他特殊控制圖
10 、 防錯 (PokaYoke)
1 1 、 項目成果的歸檔和推廣
精益六西格瑪綠帶培訓
轉(zhuǎn)載:http://szsxbj.com/gkk_detail/250447.html