关于六西格玛：
六西格玛是一种能够严格、集中和高效地改善企业流程管理质量的实施原则和技术。它包含了众多管理前沿的先锋成果，以“零缺陷”的完美商业追求，带动质量成本的大幅度降低，最终实现财务成效的显著提升与企业竞争力的重大突破。
六个西格玛的管理方法重点是将所有的工作作为一种流程，采用量化的方法分析流程中影响质量的因素，找出最关键的因素加以改进从而达到更高的客户满意度。如果你正在寻找一种使企业降低质量缺陷和服务偏差并保持持久性的新方法，那么不用犹豫了。六西格玛将以重大的财务成效证明你的选择是正确的。美国通用电气公司首席执行官韦尔奇先生在2000年年报中指出：
六西格玛所创造的高品质，已经奇迹般地降低了通用电气公司在过去复杂管理流程中的浪费，简化了管理流程和降低了材料成本。六西格玛的实施已经成为介绍和承诺高品质创新产品的必要战略和标志之一。
实施六西格玛对于一个企业来说，不仅仅只是一系列的训练。它意味着整个企业文化从防护性的标准化管理到放开思想改革创新的突破性理念。六西格玛在提供行之有效的管理方法和流程技术的基础上，为企业培养了具备组织能力、激励能力、项目管理技术和数理统计诊断能力的领导者，这些人才是企业适应变革和竞争的核心力量。他们将最先进的工作方法和最新的电脑技术，应用到一个简单的流程模式DMAIC中，通过追求零缺陷运行和改善流程达到使顾客满意的快速突破性改善。以达到每一个环节的不断改善（Continuous Improvement）的战略目标。
课程价值：
充分了解和满足客户需求，提高客户满意度；
以事实为依据，以统计分析为手段，培训和提高员工解决问题的能力和技巧；
持续降低成本，改善品质，优化流程和提高效率；
加强跨职能团队合作的文化建设。
所有参加课程的学员可获得主办方颁发的绿带证书。
时间地点：3月中至6月末每周六一天，共十五天 深圳鸿波酒店
培训费用：15000元/人
参加对象：企业高层管理人员，总经理，部门经理，主管，工程师
我们的承诺：
本课程将在六月至九月再举行一期，本期未学会的学员，可以免费参加下期课程的学习。
在参加每年十月举办的黑带考试前，本公司免费为学员举办为期两天的考前学习班。
课程内容提要：
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
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
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
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
7.4.1 部分实施因子试验概论
7.4.2 部分实施因子试验的计划
7.4.3 部分实施因子试验的分析实例
7.4.4 PlackettBurman 设计--另类筛选因子设计
7.4.5 三水平部分实施因子试验的分析
7.5 响应曲面设计与分析
7.5.1 响应曲面设计概论
7.5.2 响应曲面设计的计划
7.5.3 响应曲面设计的分析及实例
7.6 稳健参数设计
7.6.1 稳健参数设计的模型
7.6.2 稳健参数设计的计划
7.6.3 稳健参数设计实例分析
7.7 混料设计与分析
7.7.1 混料设计概论
7.7.2 混料试验的计划
7.7.3 混料试验的分析
7.8 调优运算（EVOP）
7.8.1 调优运算概论
7.8.2 调优运算方法
第8章 控制
8.1 控制阶段概述
8.1.1 文件化改进过程
8.1.2 建立过程管理计划
8.1.3 实施持续的过程测量和控制
8.2 常规控制图
8.2.1 控制图的基本概念
8.2.2 计量控制图
8.2.3 计数控制图
8.2.4 控制图的分析
8.3 特殊的控制图
8.3.1 累积和控制图
8.3.2 指数加权滑动平均（EWMA）控制图
8.3.3 短期生产统计过程控制技术
8.3.4 预控制
第3篇 精益企业与六西格玛设计
第9章 精益企业
9.1 精益生产概述
9.1.1 约束理论
9.1.2 精益思想
9.1.3 连续流生产
9.1.4 非增值活动
9.1.5 缩短运转周期
9.2 精益工具
9.2.1 目视管理
9.2.2 防错设计
9.2.3 标准作业法
9.2.4 快速换模
9.3 全面生产维护
9.3.1 全面生产维护
9.3.2 全面生产维护指标
9.3.3 实施全面生产维护的步骤
9.4 精益六西格玛
第10章 六西格玛设计
10.1 六西格玛设计概述
10.1.1 六西格玛设计的产生和发展
10.1.2 六西格玛设计的重要意义
10.1.3 六西格玛设计流程
10.1.4 六西格玛设计部署
10.1.5 六西格玛设计的指导思想
10.1.6 六西格玛设计的主要工具
10.2 质量功能展开
10.2.1 概述
10.2.2 QFD的基本方法
10.2.3 QFD的工作程序
10.2.4 应用于制造业之外的QFD
10.3 系统设计
10.3.1 系统设计的基本原理与方法
10.3.2 解决创造性问题的理论
10.3.3 TRIZ方法的结构体系
10.3.4 创造性问题的分析方法
10.3.5 创造性问题的解决方法
10.4 静态参数设计
10.5 容差设计
10.5.1 质量损失函数
10.5.2 容差的确定方法
10.5.3 望目、望小特性的容差设计
10.5.4 望大特性的容差设计
10.5.5 贡献率法
10.6 FMEA分析
10.6.1 FMEA方法的适用范围
10.6.2 FMEA方法的分类
10.6.3 FMEA的一般程序
10.6.4 DFMEA分析
10.6.5 PFMEA分析
10.7 面向X的设计
10.7.1 面向X设计的原理
10.7.2 面向制造和装配的设计
10.7.3 面向成本的设计
10.7.4 面向试验的设计
10.7.5 面向可靠性和维修性的设计
10.7.6 面向售后服务的设计
10.7.7 面向环境的设计
10.7.8 面向其他因素的设计
讲师介绍：黄熙华老师
先后在飞利浦、友利电、联想、QDI等国内外著名大企业任经理、高级经理和总监和事业部总经理等职。黄老师在联想集团负责计算机主板质量工作期间，计算机主板质量达到业界最高水平，获得联想集团首届质量夺标奖。黄老师近年被委任为深圳市市长质量奖的评委，深圳市科技局科技管理专家委员会专家。黄老师同时还是多家国际著名认证机构的主任讲师，主讲6 Sigma绿带和黑带课程及可靠性工程、供应商管理等课程。
该课程黄老师已辅导过许多企业内训，黑带考试通过率超过50%，远高于每年全国参加考试的通过率。如参加本公司该课程，可以组织参加中国质量协会每年十月举办的黑带考试。
黄老师培训和咨询顾问过的客户包括：联想集团、宝洁公司、飞利浦、美的集团、信华精机、荷兰迪信、华为技术、广州本田、英国雷盛、好莱化工、创维、深高速…… |
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