培训费用：2天，2800元/人
培训老师：国际精益六西格玛专家协会（ILSSP)专家及ASQ认证老师

培训提纲：
 
I．质量工程师的管理与领导(19个问题)
    专业工作和ASQ的职业道德规范
    质量改进的管理体系（如：政策开发，基准确定，目标设定，策划和排程，项目管理，质量信息系统）
    领导原则和技术（如：领导质量发起，团队开发，团队建立，团队组织）
    组织架构原则和技术（如：角色和职责，冲突解决）
    培训（如：需求分析，计划开发，准备材料，决定成效）
    质量成本（如：观念，收集数据，和报告）
    质量理念和方法（如：朱兰，戴明，田口，石川）
1.质量的益处
2.质量史
3.质量的定义
    顾客关系，期望，需求，和满意度（如：QFD，顾客满意度调查）
    供方关系和管理方法论（如：合格，认证，评价，评分，绩效改进）
 
II．质量体系开发，实施和验证(19个问题)
A 质量体系要素
B 文件化体系（如：技术状态管理，文件控制）
C 国内和／或国际标准和／或规范
D 质量审核
1.质量的种类和目的（如：产品，过程，体系，注册，认证，第一方，第二方，第三方，管理，符合）
2.参与审核过程人员的角色和职责（如：审核组，委托人，受审核方）
3.质量审核策划，准备，和执行
4.审核报告和跟踪（如：纠正措施的需求和验证）
III．产品和过程质量的策划，控制，和保证(33个问题)
A生产前或服务前的策划过程
1.质量特性的分类
2.设计输入和设计评审
3.确认和评定合格方法
4.技术图纸和规范解释
5.决定产品和过程的控制方法
B材料控制
1.材料识别，状态和追溯性
2.样本完整性（如：避免污染或识别错误）
3.材料分类
4.材料评审委员会
C接收抽样
    一般概念（如：逐批防护，平均质量防护，生产者与消费者的风险，作业特性(OC)曲线）
    (AQL, LTPD, AOQ, AOQL)的定义
    标准(ANSI/ASQC Z1.4, ANSI/ASQC Z1.9)
    接收抽样计划（单一，双重，多重，后续，连续）
D测量系统
1.术语与定义（如：精密度，准确度，计量学）
2.破坏性与非破坏性测量与试验方法
3.选择测量工具，量具和仪器
4.测量系统分析（如：重复性和再现性，测量的相互关系，能力，偏倚，线性）
5.计量学（对标准的追溯性，测量误差，校准系统，标准和完整性的控制）

 
IV．可靠性与风险管理(11个问题)
E 术语与定义（如：MTTF, MTBF, MTTR, 可利用率, 失效率）
F 可靠性寿命特性概念（如：浴盆模型）
G可靠性系统设计（重复，系列，平行）
H 可靠性和可维修性
6.预测
7.预防
8.维护排程
I    可靠性失效分析和报告
J   可靠性／安全／危险评估工具
9.失效模式与后果分析（FMEA）
10.失效模式与后果重要性分析
11.失效树分析（FTA）
V．解决问题和质量改进(25个问题)
K 方法（如：Kaizen，CI，PDSA）
L  管理和策划工具（亲和图，树状图，过程决定程序图，矩阵图，相关有向图，优先矩阵图，以及行动网络图）
M质量工具（排列图，因果图，流程图，控制图，检查表，散点图，以及直方图）
N 纠正措施（问题识别，纠正，复发控制，效果评估）
O预防措施（如：防错，改进机会，稳健设计）
P 克服障碍改进质量
VI．定量法(53个问题)
Q概率和统计的概念
12.术语（如：总体，参数，统计学，随机抽样，期望值）
13.得出正确的统计结论（如：列举和解析研究，假设和稳健）
14.中央限制法则和均值抽样分布
15.基础概率概念（如：独立性，互斥性，乘法原理，补充概率，事件的关联发生）
    数据的收集和总结
16.数据类型（连续和离散；计量和计数）
17.测量比例（额定，序数，区间，比率）
18.收集数据的方法（如：检查表，编码数据，自动计量）
19.确保数据准确度和完整性的技术
20.统计描述（中央趋势测量，变差测量，频率分布，累积频率分布）
 
21.绘图法
a关系描述（如：干-叶图，盒-须图，运行图，散点图）
b分布描述（如：柱状图，正态概率图，威布尔图）
    概率分布的属性和应用
22.离散分布（二项分布，泊松分布，超几何分布，多项分布）
23.连续分布（均匀分布，正态分布，两变量正态分布，指数分布，对数正态分布，威布尔分布，卡方分布，学生分布，F-分布）
    统计决定
24.点和区间估计（评价者的效率和偏倚，标准错误，公差区间，置信度区间）
25.假设试验
a均值、方差和比例试验
b重要性级别，一类和二类错误
c统计学相对于实际的重要性
26.成对比较
27.适合优度试验
28.方差分析（ANOVA）
29.偶发性试验台
    变量间的测量和建模关系
30.单一和多重最小平方线性回归（如：用于估算和推论的回归模型的计算和使用，解释回归统计学）
31.单一线性回归（如：计算和解释相关系数，进行假设，试验和计算相关系数的置信度区间）
    设计实验
32.术语（如：独立和相关变量，因数和级别，响应，处理，误差，复制）
33.实验的策划和组织（如：目标，因数和响应的选择，定义测量方法，设计的选择）
34.设计原则（激励和抽样大小，平衡，复制，排序，效率，随机和分组，相互关系，混淆原则）
35.单因子实验的设计和分析（如：完全随机化，随机组合）
36.全因子实验的设计和分析
1.二级部分因子实验的设计和分析
2.田口概念
    统计过程控制（SPC）
3.目标和利益
4.变量的选择
5.合理的子组
控制图的选择和应用（如：均值级差图，均值标准差图，单值移动级差图，移动均值和移动级差图，中位数图

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