前言：質量管理概述：
品質管理的歷史與發展；
什么是質量管理；
朱蘭質量“三步曲”（Juran’s Trilogy)；
質量管理的方法分類；
全面質量管理(TQM)；
質量管理及六個西格碼（Six Sigma）的戰略地位；
1. 六西格瑪總體介紹：
六西格瑪是什么?
誰在應用六西格瑪?
六西格瑪的兩大流派及其各自主要特點；
六西格瑪的兩大類方法的介紹及其主要階段和各階段需要完成的主要任務；
六西格瑪的組織結構；
六西格瑪的戰略推廣；
項目選擇和項目管理（Project Management）；
Six Sigma 與 ISO/TQM（Total Quality Management 全面質量管理）的區別；
2. 六西格瑪的統計學基礎：
統計學基本概念（總體和樣本）及認識波動；
數據分類: 連續型數據和離散型數據；
缺陷(標準),單元,機會的定義:DPU 和 DPO 的概念和區別；
正態分布的由來；
正態分布的重要統計量“u”（均值）和“?”（標準方差）；
正態分布的重要特性及“Z”值的計算；
Mean( 均值), Median(中位數)和 Mode(模)；
3. 定義階段 (Define):
客戶聲音（VOCVoice of Customer）的獲取及確定項目CTQ(Critical To Quality)；
質量功能展開(QFDQuality Function Deployment)；
立項資格五要素：業務方面、問題和目標陳述、項目范圍、項目進程計劃、團隊成員及角色；
PM(Process Map_High Level)& SIPOC( Supplier/Input/Process/Output/Customer)；
4. 測量階段 (Measure):
確定項目的Y：
確定項目的缺陷(標準),單元,機會；
測量系統的分析(MSA)：
偏差的構成：可重復性和可再生產性；
連續數據：快速方法(Speedy Method)和方差分析法(ANOVAANalysis Of VAriance)；
離散數據：表格法；
4. 測量階段 (續):
流程圖(PMProcess Map)；
標準操作規程(SOPStandard Operation Procedure)；
因果圖(或稱為魚骨圖：C&E Diagram Cause & Effect Diagram)；
數據收集計劃（對Y和可能的X’s收集數據及頭腦風暴法）；
Y的基本圖形分析及統計分析：
柏拉圖(Pareto Chart)、直方圖(Histogram)、盒形圖(Boxplot)；
驗證正態性(Normality Test)；
歪斜分布(Skewed Distribution)、尖峰分布(Kurtosis Distribution)、多模式分布(MultiMode Distribution)、非正態分布的處理；
描述性統計(Basic Statistics)；
計算Z值：Product Report（Y是離散型數據）& Process Report（Y是連續型數據）；
過程能力分析（Cp & Cpk）；
Zst 、Zlt和Zshift的關系；
測試（測量階段）；
5．分析階段 (Analyze):
非統計學分析工具：
ECRS思考原則、5W1H、頭腦風暴法、問題追溯思路、5個為什么(5 Whys)、親和圖(Affinity Diagram)；
圖形分析：離散圖或散布圖(Scatter Plot/Diagrams)；
假設檢驗分析(Hypothesis Analysis)：
F檢驗、T檢驗和卡方檢驗(Ftest、Ttest 和 ChiSquaretest)；
方差分析(ANOVA)；
回歸分析(Regression)；
通用線性模型(GLMGeneral Linear Model)；
測試（分析階段）；
6．改進階段 （Improve）:
實驗設計(DOE－Design of Experience)；
樣本數量檢驗(Sample Size Testing)：連續數據和離散數據；
改進真實性檢驗：T檢驗和卡方檢驗(Ttest 和 ChiSquaretest)；
改進計劃的制定與實施；
測試（改進階段）；
7．控制階段 （Control）:
差錯預防(Mistake Proofing)：
潛在失效模式及后果分析（FMEA Failure Mode and Effect Analysis)；
SPC及控制圖(Control Chart)；
新的標準操作規程(SOPStandard Operation Procedure)；
控制階段的其它工具簡介；
5S：整理、整頓、清掃、清潔、素養和標準；
全面生產性維護(TPM－Total Productivity Maintenance)；
測試（控制階段）；
8. 六西格瑪全程案例分析： |
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