谢宁与六西格玛
六西格玛经典案例
六西格玛经典案例在六西格玛质量管理方法中，通过分析和改进业务流程，以减少缺陷和提高效率，从而实现优秀质量和高度效益。
以下是三个经典的六西格玛案例。
1. Motorola的六西格玛实践Motorola是六西格玛的奠基者之一、20世纪80年代，Motorola采用六西格玛方法，以改进生产过程并提高质量。
在一个以缺陷率而不是零缺陷为标准的产业中，Motorola在一年内将缺陷率从超过三十万个降低到每百万个产品中只有5个。
六西格玛的成功引起了其他公司的注意，并成为其他公司实施质量管理的典范。
2. General Electric（GE）的六西格玛实施GE是六西格玛的早期采用者，它将六西格玛引入公司的各个部门和业务领域。
公司的首席执行官杰克·韦尔奇在1995年将六西格玛作为公司的战略重点。
GE在实施过程中的一个成功案例是其航空发动机业务部门，该部门通过六西格玛方法降低了生产过程中的缺陷率，并提高了航空发动机的性能和可靠性。
GE的成功证明了六西格玛可以在各种行业中实现卓越的结果。
3.美国政府的六西格玛应用六西格玛方法不仅在企业界取得成功，而且在政府部门中也有很好的应用。
美国政府决定在1995年引入六西格玛方法，以提高效率并减少浪费。
例如，美国联邦航空管理局（FAA）使用六西格玛方法改进了飞行管制和管理过程，减少了航班延误和事故。
美国海军也采用了六西格玛方法来改善军舰维护和修理过程，提高了战斗力和减少了成本。
以上是六西格玛的三个经典案例，它们都展示了通过六西格玛方法来实现质量改进和效益提高的潜力。
这些案例证明了六西格玛是一个非常有力的质量管理方法，可以在各个领域带来显著的结果。
无论是在制造业、服务业还是政府部门，六西格玛都能够提供一个可靠的框架来解决质量和效率方面的挑战。
六西格玛方法
六西格玛方法六西格玛方法，又称为6Σ方法，是一种以数据为基础，通过系统的分析和改进，以实现过程质量和绩效的持续改善的管理方法。
它源自于20世纪20年代的质量管理理论，最初是由美国质量管理专家沃尔特·A·舒克哈特和比尔·史密斯提出的。
六西格玛方法在企业管理中得到了广泛的应用，它通过对过程进行全面的分析和改进，帮助企业提高效率、降低成本、提升产品质量，从而获得竞争优势。
六西格玛方法的核心理念是追求完美和不断改进。
它强调通过数据分析和量化的方法，找出问题的根源，并采取相应的措施进行改进。
在六西格玛方法中，常用的工具包括DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）和DMADV（定义、测量、分析、设计、验证）等，这些工具可以帮助企业全面地了解和改善其生产和管理过程。
在实际应用中，六西格玛方法通常需要结合企业的实际情况进行定制化。
首先，企业需要明确自己的目标和需求，确定需要改进的过程和关键指标。
其次，企业需要收集和分析相关数据，找出问题的症结所在。
然后，企业可以根据分析结果，制定相应的改进计划，并进行实施。
最后，企业需要建立相应的控制机制，确保改进效果的持续稳定。
六西格玛方法的优势在于它能够帮助企业实现持续改进和创新。
通过对过程的深入分析，企业可以找出问题的根源，并采取有针对性的措施进行改进，从而提高生产效率和产品质量。
此外，六西格玛方法还可以帮助企业降低成本、减少浪费，提升客户满意度，增强企业的竞争力。
然而，六西格玛方法也存在一些局限性。
首先，它需要企业拥有一定的数据分析和管理能力，对人员素质和技术要求较高。
其次，六西格玛方法可能需要较长的时间来实施和见效，对企业的要求较高。
此外，六西格玛方法的实施可能会遇到组织文化和管理体制的阻力，需要企业有足够的决心和毅力来克服困难。
总的来说，六西格玛方法是一种有效的管理方法，它可以帮助企业实现持续改进和提高绩效。
然而，企业在应用六西格玛方法时需要根据自身情况进行定制化，充分发挥其优势，同时也要认识到其局限性，做好充分的准备和规划。
六西格玛管理组织结构之六西格玛黑带大师.
六西格玛管理组织结构之六西格玛黑带大师企业实施六西格玛活动的首要关键任务是创建一个致力于流程改进的专家团队，并确定团队内的各种角色及其责任，形成六西格玛的组织体系。
这是实施六西格玛管理的基本条件和必备的资源。
以黑带团队为基础的六西格玛组织是实施六西格玛突破性改进的成功保证。
下图是六西格玛管理组织结构示意图。
六西格玛组织由高层领导、倡导者、资深黑带、黑带、绿带等构成。
前篇小编讲了六西格玛组织中的高层领导、倡导者，本篇我们来了解一下六西格玛资深黑带：六西格玛资深黑带六西格玛资深黑带（黑带大师）的职责在不同的企业有不同的规定。
例如：在通用电气公司，更多地强调其管理和监督作用；在霍尼韦尔（Ｈｏｎｅｙｗｅｌｌ）公司，六西格玛资深黑带（黑带大师）主要起协调作用，负责日程调整、项目领导和指导工具的运用。
两者都很有效。
在一些企业中，六西格玛资深黑带（黑带大师）更多的是扮演企业变革的代言人角色，其工作更加具有管理性质，因为他们经常负责在全公司或特定领域、部门开展六西格玛管理工作。
他们是六西格玛管理的高参兼专家，是运用六西格玛管理工具的高手，他们为倡导者提供六西格玛管理咨询，为黑带提供项目指导与技术支持。
六西格玛资深黑带的主要职责为：①担任公司高层领导和倡导者的六西格玛管理高级参谋，具体协调、推进六西格玛管理在全公司或特定领域、部门的开展，持续改进公司的运作绩效。
②担任培训师，为黑带学员培训六西格玛管理及统计方面的知识。
③帮助倡导者、管理者选择合适的人员，协助筛选最能获得潜在利润的项目。
④为参加项目的黑带提供指导和咨询。
⑤作为指导者，保证黑带及其团队保持在正确的轨道上，能够顺利地完成他们的工作。
⑥具体指导和协助黑带及其团队在六西格玛改进过程中完成每个步骤的关键任务。
⑦为团队在收集数据、进行统计分析、设计试验及与关键管理人员沟通等方面提供意见和帮助。
六西格玛资深黑带就先讲到这里，下期我们来继续讲解六西格玛管理组织结构中的黑带、绿带。
谢宁DOE试验设计应用实战培训
谢宁 DOE 试验设计应用实战培训
1、试验设计的发展历史 2、试验设计种类方法介绍（介绍经典 DOE、田口 DOE）
课程特点： 在全球竞争空前加剧，生存环境日趋恶化的现实下，企业如何能够突出重围， 得到生存和发展，是无数企业家在思考和探询的问题，多数企业把目光投向 了通过内部的流程优化和效率提升来达到这一目的。企业对经营绩效的改善 要求是这样的：首先是要能快速收效，其次改善必须是突破性的，目前最为 流行的六西格玛管理满足后者，但无法做到快速改善；精益技术可以快速， 但在解决复杂问题尤其是品质问题时能效太低，有没有一种能够兼顾两个要 求的管理策略和技术呢？ 在流程优化的众多策略和方法中，美国质量专家（Dorian Shainin）多利安. 谢宁发明/整合的 DOE（试验设计），具有简捷、效果强大，改进成本低等优 点。结合经典 DOE 方法，是解决企业经营生产中的一系列问题尤其是复杂问 题无法替代的突破性方法。 如果您在公司经营中存在难以解决的质量难题，本课程将帮您做出最有效的 解决方案. 培训对象：品质经理、技术/工程/研发经理、生产经理、各类工程师。 培训目标： 1．掌握谢宁 DOE 方法及实施步骤
2．指导学员对本公司改进项目进行改进，并取得效果。
培训内OE 方法原理及与经典 DOE、田口 DOE 方法的不同之处和相同之处 4、红 X 线索生成 5 种工具 ★多变量分析----时间对时间、部件对部件、部件内 ★集中图---重复出现问题的精确定位 ★部件搜索-----简便而平滑的交换（B0B/WOW） ★成对比较-----BOB、WOW(当部件搜索工具不适用时) ★产品/过程搜索----精确定位的过程变量 5、全析因（识别与量化每个交互影响的最好佳技术） 6、B vs C（卓越的过程验证及确认技术） ★风险与置信水平 ★图基检验 ★风险----确定 B 对 C 的改进程度 7、获得切实的技术规格和公差的散布图 8、响应曲面方法（RSM）交互作用的优化 9、从试验设计到统计过程控制的转换 10、正向控制 11、过程风险的识别及控制
SQE 基础知识
品管人员角色定位、岗位素质要求
优秀SQE需要掌握的知识
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MSA（Measurement System Analysis）使 用数理统计和图表的方法对测量系统的分 辨率和误差进行分析，以评估测量系统的 分辨率和误差对于被测量的参数来说是否 合适，并确定测量系统误差的主要成分。
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DOE(实验设计Design Of Experiments,) 在质量控制的整个过程中扮演了非常重要的角 色，它是我们产品质量提高，工艺流程改善的重要 保证。实验设计已广泛运用了从航天业到一般生产 制造业的产品质量改善、工艺流程优化甚至已运用 到医学界。通过对产品质量，工艺参数的量化分析 ，寻找关键因素，控制与其相关的因素。根据实际 需求，判别与选择不同的实验设计种类，设计实验 步骤，发现如何控制各种影响因素，以最少的投入 ，换取最大的收益，从而使产品质量得以提升，工 艺流程最优化
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品质的定义、本质，理解SQM
品质定义
·品质是一种以最经济的手段，制造出市场上最有 用的产品——戴明
·品质是一种合用性，而所谓“合用性”是指产品 在使用期间能满足使用者的需要——裘兰
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·品质不是最好的，它只是在某些消费条件下的 最好，这些条件指的是产品价格（隐含品质成 本），以及实际用途。——费根堡
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谢宁DOE 实验设计(DOE)方法一直在发展、丰富和 完善，美国人多里安·谢宁(Dorian Shainin)总结了七种新的DOE应用技术： 多变图技术、零件搜索技术 、成对比较 技术 、变量搜索技术 、完全析因技术 、 改进效果检查及实验设计的回归分析。
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没有戴明，美国就不会有质量哲学； 没有朱兰，美国就不会有质量的方向； 没有谢宁，美国就无从解决质量问题。 这句名言总结了美国最伟大的三位质 量大师的贡献。
美国质量协会
美国质量协会苗宇涛 江元英一、ASQ的概述美国质量协会（American Society for Quality，简称ASQ）的前身是成立于1946年2月17日的“美国质量管理协会（ASQC）”，是由第二次世界大战期间，致力于开展数理统计方法及质量控制技术培训和普及推广的17个地方质量管理协会，253名会员合并后创立，1997年更名为“美国质量协会（ASQ）”。
成立60年来，ASQ的质量改进一直处于世界领先水平，ASQ成员创建了诸多质量技术概念及方法，如统计质量控制（SPC）、质量成本衡量与控制、全面质量管理（TQM）、零缺陷、可靠性及故障分析等。
近年来，又推出了顾客满意度指数调查、六西格玛方法，不断开拓和创新着质量管理的新理念与技术方法，其质量方法已被大部分国家普遍接收和采用，这些质量技术的创始人已成为质量界的代表人物。
ASQ总部设在威斯康星州的米尔沃基市市中心繁华的中心地带，位于Plankington大街与Wisconsin大道的十字路口，背靠Milwaukee河。
该地段是Milwaukee市最古老的城区，其总部大楼是ASQ于2000年买下的一座拥有上百年历史的大楼，ASQ将其装修后一半作为ASQ总部办公楼，一半出租给Marriott酒店集团经营。
ASQ的主要业务有质量教育培训、质量专业人员资格认证注册、出版质量书刊、组织质量学术论坛会议全美质量月活动、开展国家质量奖（波多里奇奖）评选以及实施顾客满意度指数（ACSI）统计测评等。
现有个人会员134000名，并在全球拥有11000余家合作支持性成员组织。
总部下设汽车、航空、生化等21个行业分部，设有4个专业技术委员会，分别是社区质量委员会、产品安全和责任预防委员会、标准委员会、可靠性委员会。
ASQ主要出版物为月刊《质量进展》，在全球的发行量高达24万册。
二、ASQ的历史1946年2月16日，美国质量协会（时称美国质量管理协会）由17个与质量有关的协会，253名会员合并后创立。
六西格玛突破改善工具DOE实验设计培训
7、饶口令游戏
第五讲：分部试验设计
1、分部试验设计概述
2、因子与交互作用的混淆
3、分部设计的分辨率
4、折叠设计
5、PLACKETT-BURMAN 设计
6、跟进试验
7、分部试验设计案例分析与练习第六讲：RSM方法
1、爬山
2、最速上升法
3、滚珠轴承寿命试验
4、轴向点与中心点
5、优化设计的分析
6、混合水平设计
7、RSM方法案例分析与练习
第七讲：调优运算
1、调优运算的概念
2、调优运算的用途
3、调优运算实例分析
4、调优运算自主练习及结果点评第八讲：多变量分析技术
1、三类变异
2、样本量的计算
3、多变量析案例分析
4、多变量分析自主练习及结果点评
5、现场提问与答疑。
质量管理中的六西格玛方法
质量管理中的六西格玛方法随着市场的竞争日益激烈，企业为了保持竞争力和持续发展，需要不断提升产品和服务的质量，降低成本和风险。
质量管理是企业实现这一目标的重要手段之一，而六西格玛方法则是质量管理中的一种有效手段。
本文将介绍什么是六西格玛方法，其基本理念和步骤，并探讨其在实践中的应用。
什么是六西格玛方法？六西格玛方法（Six Sigma）是由美国通用电气公司（GE）于20世纪80年代初提出的一种质量管理方法。
其目的是通过最小化过程、产品或服务中存在的缺陷数量和变异性，从而达到提高质量、降低成本、提高效率和增强客户满意度的目的。
六西格玛方法基于统计学和数据分析，利用了一系列的定量工具和技术来分析和优化过程。
该方法重视数据和事实，将过程中存在的变异视为导致缺陷的根源，通过优化过程和降低变异来消除缺陷，从而提高质量。
六西格玛方法的基本理念六西格玛方法的核心理念是将过程作为关键因素，通过不断对过程进行改善和优化，实现持续的质量提升。
其基本理念包括：1. 客户中心：将客户的需求和期望作为过程改善的出发点和目标，实现客户价值最大化。
2. 数据驱动：充分利用数据和统计学方法，确定问题的本质和根本原因，为改善提供科学依据。
3. 测量和分析：充分了解和把握过程，通过数据分析和评估过程中的变异性，定量分析问题和改善效果。
4. 改进和控制：通过不断改善和优化过程，实现缺陷的最小化和效益的最大化。
通过控制和监视过程，以确保过程稳定和持续改进的目的。
六西格玛方法的步骤六西格玛方法的实施过程通常包括五个基本步骤：定义、测量、分析、改进和控制（DMAIC）。
下面将分别介绍每个步骤的主要内容。
1. 定义（Define）：该步骤的主要目的是定义改善过程的范围、目标和参与者，并确定关键因素和客户要求。
具体包括以下四个方面：1）识别改进的范围和目标。
2）定义过程的关键元素和客户的需求。
3）确定核心团队并透过任务清单明确他们的任务和责任。
产品质量
产品质量产品质量(Quality)指的是在商品经济范畴，企业依据特定的标准，对产品进行规划、设计、制造、检测、计量、运输、储存、销售、售后服务、生态回收等全程的必要的信息披露。
产品质量的基本定义产品质量除了含有实物产品之外，还含有无形产品质量，即服务产品质量。
服务质量也是有标准的。
据烽./火猎头公司专家研究得出的结论，质量数据及分析、统计基本方法产品质量特性的含义很广泛，它可以是技术的、经济的、社会的、心理的和生理的。
一般来说，常把反映产品使用目的的各种技术经济参数作为质量特性。
主要分为产品内在质量和产品外观质量。
泛义上的产品质量是指国家的有关法规、质量标准以及合同规定的对产品适用、安全和其它特性的要求。
质量特性，区分了不同产品的不同用途，满足了人们的不同需要。
人们就是根据工业产品的这些特性满足社会和人们需要的程度，来衡量工业产品质量好坏优劣的附录参考根据国际标准化组织制订的国际标准——《质量管理和质量保证——术语》（ISO8402－1994），产品质量是指产品“反映实体满足明确和隐含需要的能力和特性的总和”。
这个定义虽然指的是有形物质产品的产品质量，但对于无形的数据库产品而言，仍然适用。
具体来说，数据库产品的产品质量应当符合以下标准：真实性。
真实性要求数据库生产者或者销售者提供的数据库内容应当是一种客观事实，而不能是编造的、无中生有的。
比如电话号码数据库，就要求其中的电话号码应当真实存在。
准确性。
准确性要求数据库生产者或者销售者提供的数据库内容不但要真实，而且必须准确无误。
准确性要求的是数据库生产者或者销售者提供的数据库内容符合其契约承诺条款。
完整性。
完整性要求数据库生产者或者销售者提供的数据库内容应当尽可能在真实、准确的基础上，做到全面。
完整性要求的也是数据库生产者或者销售者提供的数据库内容符合其契约承诺条款。
可行性。
可行性要求数据库生产者或者销售者提供的数据库应当对内容进行方便用户检索的适当加工，配备合理的检索手段，使数据库适合用户具体环境（擅自化环境和非数字化环境）的需要，尽可能提供使用户最大化共事知识信息资源的全面解决方案和知识挖掘与信息处理的手段。
六西格玛团队中的主要角色【最新版】
六西格玛团队中的主要角色六西格玛管理法和其他任何管理方法一样，在组织中推行时需要必备的资源，其中最重要的是人力资源，因为任何方法的执行，最终还是要落实到人的身上，由每个具体的人去进行执行。
由于六西格玛管理法本身的特点，需要运用一些统计工具和最新管理技术、以客户要求为驱动等，对推行组织的要求更为严格。
一般而言，在推行六西格玛管理法时首先须得到最高管理者的鼎力支持，这是六西格玛管理法在一家公司推行成功的最关键因素之一。
这个我们在昨天的文章中也讲过了。
纵观六西格玛推行成功的公司，最高管理者无一例外对六西格玛的推行投入巨大的关注，以及资源支持。
另外，需有自上而下的严密组织分别负责选择项目、组织资源、排除障碍、技术辅导与支持、具体担当等事务。
这里就介绍一些企业推行六西格玛时常用的组织与岗位职责安排:1、6 Sigma推行委员会组成:一般由公司高层领导组成。
职责:①六西格玛推行初始阶段各种职位设置和架构搭建。
②选择项目，分配资源。
③定期评估各项目进程，指出推进过程的优点和问题。
2、倡导者组成:一般由公司高层领导担任。
职责:①为六西格玛项目提供各种所需之人力、物力、信息等各方面资源。
②支持六西格玛项目，管理项目小组，清除项目实施时的各种障碍，化解纠纷。
③推进项目进程，帮助项目组解决问题。
④管理主任黑带和黑带/3、主任黑带(MBB)组成:主任黑带是从各部高层或管理、技术人员中挑选出的。
职责:主任黑带是全职六西格玛管理人员，其主要职责为:①与倡导者共同协调六西格玛项目的选择及项目组人员培训。
②对黑带实施技术支持。
③组织人员、协调和推进项目实施。
4、黑带(BB)组成:黑带从中层管理和技术人员中挑选所得。
职责:黑带也是专职六西格玛项目管理人员，主要职责:①负责具体执行和推广六西格玛管理②培训绿带及项目组成员。
③对绿带工作予以技术支持。
5、绿带(GB)组成:一般由基层骨干人员组成。
职责:绿带为兼职六西格玛项目管理人员，主要职责如下:①负责具体执行和实施六西格玛项目。
谢宁方法在汽车总装装配的应用研究
摘要：系统阐述谢宁Red X 解决问题的策略以及主要的对比分析工具，结合汽车总装装配生产线的实际案例详细介绍如何运用差异族群图、部件搜索、集中图、过程流程图、操作过程搜索5种最常用的谢宁Red X 根本原因分析工具。
同时，比较了谢宁方法与6SIGMA 的优缺点。
关键词：总装装配谢宁Red X部件搜索集中图中图分类号：TH162+.1文献标识码：BDOI ：10.19710/ki.1003-8817.20180100谢宁方法在汽车总装装配的应用研究吴清祥（北京奔驰汽车有限公司,北京100176）作者简介：吴清祥（1979—），男，中级工程师，学士学位，研究方向为汽车总装质量，谢宁方法及六西格玛。
1前言谢宁Red X 方法由美国的多里安·谢宁（Dorian 谢宁）创立[1]，这种方法将统计方法和工程技术结合起来解决工程问题，运用差异族群图、部件搜索、集中图、过程流程图、操作过程搜索等几十种线索生成技术真正实现“与部件对话”和“与过程对话”[2]，更快速、有效地找到Red X 根本原因解决问题。
谢宁方法能够对传统6SIGMA 方法给予有益补充，弥补6SIGMA 理论难以理解和工具使用难度较高的缺憾[3]，没有统计学基础的人员也能够熟练掌握，非常适用于大批量、装配复杂的汽车制造行业。
本文介绍的谢宁Red X 能够快速有效地帮助工程技术人员找到问题根本原因并解决问题。
由于谢宁公司知识产权保护的原因，国内企业知之甚少，推广之路任重道远。
2谢宁Red X 问题解决2.1谢宁Red X 主要解决问题的思路谢宁Red X 问题解决策略是一套用于解决产品生产制造过程中质量和系统可靠性问题的方法与工具，结合了统计学、工程学和逻辑学的原理和方法，包括了30种以上的统计方法和工具，专门用来解决复杂综合性问题，寻找问题的根本原因。
谢宁Red X 问题解决策略是基于物理现象和柏拉图原则，由Green Y （后果）推导出Red X （原因）。
六西格玛工具箱之谢宁方法
六西格玛工具箱之谢宁方法实验设计(DOE)方法一直在发展、丰富和完善，美国人多里安·谢宁(Dorian Shainin)总结了如下七种新的DOE应用技术：1、多变图技术根据以往经验确定影响质量的可能要素，例如工人班次、机床、原材料、工艺变量等，每隔一段时间抽取连续生产的几件产品，按需观察的这些要素的几种情况分别测试质量特性，画成图表进行比较分析，以确定引起波动的原因。
2、零件搜索技术根据以往经验确定影响产品质量的可疑零件，随机选取几个好的产品和坏的产品，将坏产品上的可疑零件与好产品上的对应零件进行交换，重新装配后进行质量特性参数的测量、比较、分析，以找到影响产品质量的主要零件。
3、成对比较技术随机选取5对以上的好的和坏的产品，用各种方法测试其各种参数并比较其不同之处，以确定影响产品质量的主要原因。
成对比较技术适用于不可拆卸的产品。
4、变量搜索技术与零件搜索有许多相似之处，都是逐个替换，进行测试比较，以搜索引起产品质量波动的主要原因，但变量搜索是针对变量的，而零件搜索则是针对零件的。
5、完全析因技术采用以上四项技术，寻找出4个以下的主要因素，这些因素按全部因素所有水平的一切组合逐次进行实验，研究这些因素的主效应和相互之间的交互作用，以确定最佳的因素水平匹配方案。
6、改进效果检查令B为改进后的工序，而C为改进前的工序。
为了验证改进效果，可以设定风险率a(第Ⅰ类风险)和b(第Ⅱ类风险)，随机抽取B和C两种产品(样本量由风险率决定)，进行假设检验，以确定在规定的风险率下，B产品是否优于C产品。
7、实验设计的回归分析对散布数据作出散布图，应用回归理论，诊断出对产品影响大和小的因素，从而找出影响产品质量波动的主要原因，并根据波动大小，确定各因素的目标值和容差。
六西格玛黑带(SSBB)课程大纲
六西格玛黑带（SSBB）课程大纲六西格玛黑带（SSBB）课程大纲：1、六西格玛黑带破冰之旅2、什么是六西格玛3、六西格玛项目选择和评估4、六西格玛的成功实施和展开5、项目团队建设和头脑风暴6、项目管理和风险预防7、客户心声 VOC 和顾客满意度测量8、高级流程 SIPOC 图9、品质成本分析10、项目收益计算11、价值流程图VSM12、测量系统分析13、过程能力分析和计算14、数据收集和分层15、因果分析16、程序分析和动作时间分析17、设备 OEE 分析18、探索性图形分析工具19、FMEA20、管理中常用的几个概率分布21、单样本置信区间和假设检验22、双样本置信区间和假设检验23、样本容量与风险24、离散数据的置信区间和假设检验25、非参数统计26、卡方检验27、多变量分析28、方差分析29、单变量回归分析30、多重回归分析31、回归分析中的错误与策略32、试验设计介紹33、试验结果的分析34、全析因试验设计35、部分析因试验设计36、筛选试验设计37、中心复合试验设计38、Box-Behnken 试验设计39、田口试验设计40、调优运算（EVOP）41、混料实验设计42、谢宁DOE43、防错法44、看板管理和可视管理45、供应链精益管理46、SPC介绍47、计量值数据控制图48、计数值数据控制图49、高级控制图50、控制计划51、标准操作程序52、“6S”和现场管理53、可靠性工具54、某企业的六西格玛策划案例分享1）从企业诊断开始2）三年持续改善项目介绍3）走向世界一流的历程55、著名企业六西格玛导入案例56、六西格玛项目实施案例分享57、回顾展望与考试答辩1）如何策划成功的六西格玛管理战略2）健壮设计与六西格玛的结合--六西格玛设计（DFSS）战略图3）卓越绩效模式与六西格玛的结合--卓越六西格玛体系4）总结与回顾5）讨论和解答详情可关注天行健咨询！！！。
图解六西格玛
六西格玛：管理质量提升的有效途径
六西格玛：管理质量提升的有效途径六西格玛：管理质量提升的有效途径六西格玛实现了由质量管理向管理质量的转型,六西格玛管理——管理质量方法，是企业持续成功的重要途径当今世界，经济正处于产业结构向技术、知识、服务密集方向发展的调整期，质量已经成为推动经济和社会发展的重要力量.构建并实施以质取胜战略，是企业适应世界经济发展趋势的必然选择。
六西格玛管理的研究和实施是推动管理质量提高和管理水平提升的有效途径，有利于促进经济和社会的发展立足于质量和效益。
六西格玛质量,完善了对质量的全面理解国内外发展经验表明，只有提高管理质量和产品/服务质量水平，企业才能在全国统一市场乃至全球性市场中获得充足的发展空间；只有走以质取胜之路，国家才能推进经济“又好又快”发展,质量是事关经济社会发展的重大战略问题。
历史已经表明，提高产品质量在我们发展制造业的过程中发挥了关键作用.提高质量在发展经济中将发挥推进作用，伴随着形势的发展和时代的变化，需要借鉴和吸收国际上先进的管理理念，需要把先进的质量管理理念、方法应用到企业的实践中去、应用到提高发展经济的重点工作中去。
高质量的产品/服务，高水平的管理质量，是我们发展经济的核心.六西格玛管理是以顾客为中心、以质量经济性为原则、以数据为基础，追求几乎完美无暇为目标的管理理念，是实现以质取胜的重要途径.其能使企业在运作能力方面达到最佳境界。
六西格玛质量朱兰博士认为，质量包含二个方面的含义.第一,质量的特性必须满足顾客以及利益相关方的要求；第二,质量形成过程和结果避免缺陷。
以旅游产品为例,首先，旅游企业旅游产品服务质量的特性，如行程安排、费用、交通、景点等特性（包括明示的、隐含的和必须履行的)满足顾客(游客）、旅行社员工、相关合作方和相关法律法规的要求；其次,旅游企业提供旅游服务过程以及结果不能有缺陷(不符合上述要求）的情况出现.简单理解,质量好=顾客及利益相关方满意的质量特性+满意缺陷的过程和结果。
DOE实验设计(经典方法)课程大纲-2023年最新版
《DOE——实验设计》【课程背景】如何以最低成本实战顾客满意最大化，是所有企业目前共同的目标。
但是，所有工程技术和管理人员都会面临一些设计问题而导致目标很难实现，DOE作为一种产品研发的最强大工具可以帮助管理者解决这些问题。
DOE（实验设计）不但可帮助研发工程师一开始从质量和成本进行最优化设计，而且可把产品工艺和使用因素都考虑周全，从而设计出先天性健壮产品（这恰恰是大多数工程师的困惑）。
同时DOE（实验设计）也是寻找原因、分析和优化复杂因子最强大的解决问题的工具和方法。
在不少日本企业，不懂DOE（实验设计）的工程师不能称之为合格的工程师。
DOE（实验设计）包括传统经典DOE（析因实验设计）、RSM（响应优化曲面）、混料DOE（生化行业最有用）、田口DOE（抗噪声设计）和谢宁DOE（快速解决问题实验设计），每种DOE（实验设计）各有其特点。
DOE（实验设计）除了与六西格玛其它工具联合起来发挥巨大功能外，本身也是一套系统地解决问题方法。
【课程目的】本课程重点针对从事产品研发人员和相关工程技术人员而设计。
旨在帮助学员系统、全面地应用DOE（实验设计）在产品研发、产品和过程之改善时分析重要因子，优化结果，提高产品和过程健壮性（先天性高免疫能力）。
通过本课程的学习, 使学员能掌握DOE工具,进行产品、过程的健壮设计及持续改进：理解DOE的原理;掌握MINITAB软件DOE主要菜单; 掌握DOE进行产品、过程改进的步骤和方法。
1、掌握DOE（实验设计）的基本概念和原理；2、掌握经典DOE（实验设计）、混料DOE（实验设计）、田口DOE（实验设计）区别及优缺点，能据问题需要选择合理DOE（实验设计）；3、掌握如何应用析因试验从众多影响因素中筛选找出影响输出的主要因素，以最少的投入换取最大的收益；4、掌握如何对因子水平优化得到最佳输出，从而使产品质量得以提升，工艺流程最优化；5、掌握田口实验设计方法，提高产品和过程信噪比，提高健壮性；6、科学合理地安排试验，减少试验次数、缩短试验周期，提高经济效益；8、掌握如何应用MINITAB软件对DOE（实验设计）设计、数据分析、优化因子和预测输出。
谢宁DOE(谢宁方法)
谢宁DOE(谢宁方法)主办单位: 上海普瑞思管理咨询有限公司时间地点：2010年10月22-23日苏州收费标准: 2600元/人（含培训费、资料费、午餐、培训证书等）课程背景谢宁DOE (谢宁方法)是由道林•谢宁(Dorian Shainin)研究开发的解决产品设计开发、过程设计开发和制造过程控制中的质量问题的系统方法和工具。
工具名称作为服务商标受法律保护，很少文章讨论，而公众不知详细内容，从SPC、DOE、数理统计和部件交换技求导出，用现成公式，而不需数理统计知识和计算，谢宁(Shainin)DOE工具作为一个由果到因系统解决问题的方法，采用从果到因的方式，以现有结果为起点，反向开展搜索根本原因。
谢宁(Shainin)DOE解决问题针对性强、不打断生产、效果好的优点。
“没有戴明，美国就不会有质量哲学；没有朱兰，美国就不会有质量的方向；没有谢宁，美国就无从解决质量问题”。
这句名言总结了美国最伟大的三位质量大师的贡献。
课程目标•提高对DOE的认识，从根本上摒弃依靠“啪脑袋”和“工程猜测”解决问题的传统陋习•了解应用DOE的必备条件•掌握谢宁DOE工具的应用步骤•掌握如何在Minitab中运行DOE•系统性地应用DOE工具，提高过程质量及生产效率学员要求具备基本的运算能力，了解统计概念，并有统计过程控制（SPC）和测量系统分析（MSA）的经验。
带电脑，会使用简单的Minitab软件功能。
课程大纲一谢宁DOE介绍- 实验设计的质量改进哲学- 三种实验设计流派简介- 谢宁DOE的思考路径- DMAIC 分析结构- 基本统计技术复习- Minitab中的统计分析- 数据分析与质量控制二多层变差图- 多层变差模型- 分层法调查表- 多层变差图- 变差过程分析案例三 AVOVA具体分析、线索生成及筛选工具、特征化及建模工具- 正态概率图- Pareto- 主效果图- 交互效果图- ANOVA- 多元回归- 简化模式- 线索生成及筛选工具- 多变量图- 集中图- 元件搜索- 配对比较- 过程搜索- 特征化及建模工具- 变量搜索- 析因设计四优化工具、监控工具具体案例分析、DOE方法在运用和案例练习与操作- 散点图- 响应曲面法- 变量搜索- 析因设计- B vs C（改进效果检查- 积极控制- 过程认证- 预控制图- 谢宁DOE开展的流程- 判断的方法是否可以解决的具体问题- 问题的特征值是否可测量- 减少搜索范围- 确定根本因子- 量化因子的效应- 验证改进的建议- 确定工艺参数边界- 控制过程- 谢宁DOE方法全天课程中的要点回顾、讨论及解答- 谢宁DOE方法及运用案例练习与操作（分组讨论、实际操作）- 谢宁DOE方法的汇总与练习后分析（结合工厂自身的情况和老师进行探讨）讲师介绍徐老师现任排名前十世界500强企业亚太区质量经理，协助中国区各工厂推行GE北美质量体系及精益6西格玛系统，协助下属各工厂进行精益6西格玛推行。
DOE 实验设计-综合问题解决方法
DOE实验设计-田口/经典/谢宁综合问题解决方法蓝草咨询提供的训练培训课程以满足初级、中级、中高级的学员（含企业采购标的），通过蓝草精心准备的课程，学习达成当前岗位知识与技能；晋升岗位所需知识与技能；蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。
蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。
∵〖课程背景〗DOE实验设计在产品诞生的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是提高产品质量，改善工艺流程，优化设计的重要工具。
通过两天的课程，将通过对产品生成的各阶段的DOE应用，学习判别与选择不同的实验设计工具，解决相应的问题，同时相关人员了解DOE在自己工作中可以帮到什么。
通过我们六年的授课实践和不断研究，采用逻辑上的重整和合并，在两天的课程之内，将田口、经典和谢宁三种风格的DOE结合起来，不但是完全可以的，而且能保证内容上的翔实，困惑的解除，有助于快速掌握和灵活应用。
对DOE的整合是通过贯穿始终的产品诞生路径、质量与可靠性风险的线索，它是本课程的独家内容，会为学员带来特别的增值价值。
此外，课程提供持续的支持服务和交流活动，学员在课后应用中的问题，老师将提供持续的解答和辅导，很多学员都已经成为我们多年的朋友。
今天，DOE这个词给很多工程人员带来了困扰，很多误区由此而生：它是做6sigma才需要的。
它需要深入的统计数学基础，掌握起来非常困难，即使掌握了，距离解决问题也很远它能最终解决一切问题，但是耗费的周期很长如果没有其他部门的配合，发起部门就无法将试验设计做到有结果。
这些都是我们在看书，听讲座，参加研讨会之后产生的感觉。
我们耗费了很多时间去学习DOE，也许发现总是没有耐心学下去，而公司产品中的问题却依然存在，困扰我们的问题是如此的长期和顽固，挥之不去：这到底是装配过程的问题，还是设计问题或供应商来料问题？这到底是不是真正的原因？每个零件都合乎规格和要求，为什么装到一起就出问题？出厂前从来没有发现过，怎么到市场上就出现，甚至一开箱就出现？有些问题非常难再现出来，收集足够的数据用来进行正统的DOE分析也是不现实的，怎么办？谢宁DOE正是解决以上困扰的利器，与其说是它一种技术理论，不如说是一种思维方式，它是一个开放的思维平台，融合了众多用创造性思维解决问题的模式，在这一点上它体现了开放的思想，它不会嘲笑基层设备维修人员调试机器时用的逐项试验是乡巴佬，也不会蔑视班组长把少数几个不良样品进行可疑零件的互换是不登大雅之堂，没技术含量，甚至CEO都有可能蹲在在生产线用它在纸上随手写写画画，和工人一起分析问题，也许我们平时在分析不良样品的时候用的方法，正是谢宁DOE的组成部分，这些实实在在的行动，都被认为是非常可贵的，只不过，我们平时对一些问题困惑的原因是没有把那些方法运用合适，或者没有坚持到底。
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谢宁与六西格玛
我们常被问到如何描述谢宁和六西格玛之间的差异，这个问题似乎并没有看起来那么简单。
谢宁研发出独立的方法帮助我们的客户达成他们的六西格玛目标。
在其他案例中，谢宁的技术也极大地增强了现有的六西格玛方法。
成功的商业业绩提升项目有很多共同点。
他们都是以客户为中心的，需要高层领导的积极参与，通过一个接一个的项目来达成结果；项目又受数据驱动，最终，项目带来了公司文化方面的转变，涉及客户品质、问题解决和问题预防等方方面面。
谢宁已经研发出一些独特的工具用于挑选出最有价值的项目、管理项目以便快速得出结论，同时引领文化转型。
然而，这些元素是所有成功的商业业绩提升项目的关键要素。
最关键的差异体现在数据分析的作用以及项目规划和执行上。
大多数六西格玛项目中都包含为期数周的数据培训：学员会学到如何理解描述性数据，学习应用回归分析，设计性实验，假设检验，方差分析（ANOVA）以及管理图表。
学员通常还会学到一些辅助技巧，在做头脑风暴和鱼骨图时可以派上用场。
项目伊始，一般是和行业专家们开会，列出一个包含可能原因的清单。
之后，就开始做大型DOE实验将可能原因分类。
项目的成功取决于能否从清单上找出真正的根本原因。
因此，各个团队会筛选出尽可能多的原因，而非相反。
这种发散性的方法，通常会催生一系列同时进行的活动。
统计分析会倾向于从大量数据集的评估中计算出结果，这也促进了一些数据软件的应用，如Minitab®Essential版。
解决数据性问题的根本性原则是Y = f(x)。
这个原则决定了项目团队要辨识出所有可能影响关键输出值（Y）的因素。
这个等式展开就变成了Y=a+bx1+cx2+dx3+…+mx n。
一个成功的项目需要找到所有从数据角度来说很重要的系数（a,b, c, d等）。
DMAIC（界定、测评、分析、改善、控制）流程便可辅助这一方法。
谢宁项目是建立在证据的基础上的，最终汇聚到最大变差的根源，即Red X。
对一个谢宁项目来说，根本性原则是ΔY=f(Δx)。
这个等式展开来就是ΔY = a +bDx1 + cDx2 + dDx3 +…+ mDxn。
通过关注变差，即Y值的变化，目标变成了找到拥有最大值的那一项。
最大值取决于一个重要的系数以及X值产生重大变化。
这个项很少是有着最大系数的那个项。
根据帕累托（Pareto）原理，这些项需要极大的波动才能改变Y的值。
谢宁调研的目标就是快速找到那些带来最大变差的少数关键的项。
在很多项目中，Red X是独立输入值(Xs)之间的交互作用。
谢宁的工具在揭示这些交互作用方面颇为有效。
谢宁项目的特点是通过严格的侦查工作探索关键联系。
谢宁与零件“对话”，通过对比最好的和最差的零件之间的性能差异发掘出Red X。
谢宁的方法并不是让相关行业专家列出可能原因的清单，而是采用一种策略迫使不同的流程之间暴露差异。
谢宁的问题解决地图叫FACTUAL™ (关注，策划，汇聚，确认，理解，实施，推广)。
策划步骤是FACTUAL和DMAIC的一个关键差异。
在策划这一环节中，工程师基于问题本质和BOB及WOW零件的可用性研发出一种探索策略。
在策略执行过程中，工程师能很快通过排除法汇聚到关键输入值。
尽管从统计学角度来看，谢宁技术是很严密的，图示化的分析淡化统计学概念，同时鼓励将工程洞见用于揭示关键的联系。
谢宁重视能带来洞见的图示化分析，并用此替代了大多数的数据计算。
谢宁的工具足够简单，工厂操作人员也能正确使用，但同时也足够精密，可用于解决高度复杂的问题，诸如制造质量，产品性能及产品可靠性等问题。
FACTUAL中的确认步骤是区别于DMAIC的另一个核心差异。
在确认阶段，通过反复研究问题，我们要求团队表达对于问题根本原因的理解。
我们通常把这个步骤叫做“起诉Red X”。
策划和汇聚阶段代表”侦测”工作，而确认阶段代表通过合理怀疑之外的方法证明（Red X）“有罪”。
确认阶段能防止公司在错误的根本原因的解决方案上过多投入。
当无法通过确认环节确定Red X时，团队会转而在策划和汇聚阶段寻求缺失的影响因素。
遵循从Y→X汇聚的方法使得谢宁能快速高效地识别出Red X。
通过充分运用差异，谢宁方法每一次都能将找出根本原因所需的时间，零件数量，人员以及宝贵的资源投入缩小到最少。
谢宁的调研方法曾通过揭示出各个因素间出人意料的关系，成功解决了很多看似无法解决的问题，而这在行业专家们参与的头脑风暴上是永远不会发生的。
谢宁的技术通常受到那些更愿意理解事物运作规律并热衷探索事物之间意外联系的工程师的青睐，而DMAIC技术更受数学家们的欢迎，因为他们更习惯于通过计算来寻找因果关系的完整模型。