六西格玛绿带培训笔记(第一周)
六西格玛绿带培训 个人总结
六西格玛绿带培训| 个人总结
非常感谢公司提供的珍贵的六西格玛绿带培训实践机会，感谢天行健咨询老师的专业引领，充分领略了六西格玛的威力。
通过几个月的学习和实践，我对已经印在我脑子里的这句话有了更深入的理解和体验。
“六西格玛是一种以事实为基础，以数据为驱动，以减少变异和浪费的一套系统的方法论”。
以前感觉这只是一句话而已，现在感觉它就是我真正的感受。
六西格玛强调用数据说话，而不是凭直觉、凭经验或者“应该是”、“差不多”。
通过对真实数据进行科学分析得出结论，告
诉我们问题的症结所在并实现突破性改进，从而帮助企业改善流程、降低废品率、提高工作效率、减少浪费等等，以最终提升企业产品竞争力为目的。
经过六西格玛D和M阶段的学习，我了解到如何选择和定义六西格玛项目以及如何测量评估当前状态。
通过学习，第一次感受到一个好的项目的选择和定义有多么重要。
它不仅是项目成功的基础，更是公司战略决策的体现。
我带着对D和M阶段学习后的巨大激情和极具挑战的目标开启了A-I-C阶段的深入学习和无限探索，心情激动不已。
A-I-C阶段，随着方法论的继续探讨和大量工具（各种常用图示工具，统计推断，假设检验，方差分析，回归分析，DOE，SPC等）的学习和使用，由开始的激动到困惑直到最后的笃定，各种滋味应有尽有，体验多收获多。
尤其对假设检验和DOE，让我对很多问题的分析和改善充满了好奇和干劲。
精益六西格玛绿带(1)
精益六西格玛绿带(1)
精益六西格玛项目管理
• 项目选择过程 • 项目立项和计划 • 项目进程和控制 • 项目移交 • 项目文档 • 项目成果与分享
精益六西格玛绿带(1)
企业推进精益六西格玛管理战略成果分享 • 企业文化的改变（客户和数据驱动） • 组织能力的提升（团队、沟通） • 改进质量；降低成本，提高效率；（流程
和运作） • 企业可持续发展；（利润和回报）；
精益六西格玛绿带(1)
项目发起人和拥有者
精益六西格玛管理
精益六西格玛绿带(1)
精益六西格玛绿带(1)
LSS项目角色-项目发起人
精益六西格玛绿带(1)
LSS项目角色-项目发起人
精益六西格玛绿带(1)
做一个好项目发起人的要求
• 渴望学习 参加出席LSS领导力和项目发起人培训 了解LSS工作方法和其角色职责 学会如何书写一份好的项目章程
• 良好的辅导能力 当团队遇到困难时给予指导 要求黑带大师帮助，提高其技能
加速期
➢制定财务预算、核算和审计方法； ➢建立成果发布、分享、认可奖励机制； ➢加大培训力度，形成关键群体； ➢建立管理程序：项目选择、立项、跟踪和总结
精益六西格玛绿带(1)
精益六西格玛推进步骤
成长期
➢ 完善管理的组织结构 ➢ 拓展实施领域 ➢ 完善培训体系 ➢ 将管理与企业战略策划、部署和经营过程结合
精益六西格玛绿带(1)
精益的概念
•提供一种工具，用于： -识别和消除持续改进（Kaizen）过程中的浪费 （muda） -改进工艺流程，让工作顺畅，通过利用生产平衡 系统和拉动系统，消除工作任务不均衡（mura） -消除标准工作的过多负担和不合理任务（muri） •注重改进过程的速度和成本的降低
6σ绿带培训总结
定义（Define） 测量（Measure） 分析（Analyze） 改善（Improve） 控制（Control）
ID.VOC
Process Map Sampling Plan
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Planning
Rational Tolerance
Problem Statement
MSA
Power Sample Size
Identify Outputs
Project Goal
Corporate Goals & Objectives
• 提升SL良率
Voice of Process
• 降低GDM不良 • 提升 SL点灯良率
Customers
• 提供高品质的产品
Voice of Employee • 操作员抱怨，人工设备浪费
C&E Tools
序号 1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Process Input 操作人 员 材料 成分
环境
规格
重要度 操作时是否佩戴无尘手套
是否疲劳操作 IGZO靶材洁净度
材料密闭性 成膜气体洁净度
玻璃规格 无尘室环境 CVD机台净度 PVD机台净度 成膜时间 清洗压力 工艺流程周期
X’s Priority
Control Plan
Project Scope
Narrow X’s
Identify CausesGraphical
Main Effect & Interaction
Control Method
Identify Outputs
C&E Tools
Verify CausesTest
精选6Sigma绿带培训教程1ggj
建立财务基线
绘制当前流程图确定流程的每个步骤消耗的企业资源人数材料加班外部费用（合同等)快递费用等等
快速将策略转变为结果：调整优先排序
企业目标（CSF）
战略改进领域（SAI）
项目
选择项目
缺陷减少取决于变量，通过消除产生变量的根本原因减少缺陷...
在流程输出中减少变量数和／或...移动流程输出的表现平均值
输出团队章程业务案例机会陈述目标陈述项目范围项目计划团队作用和责任行动计划流程图“速赢”机会已有准备的团队供应商、输入、流程、输出和客户（SIPOC）模式图业务风险管理（BRM）项目关联者分析沟通计划
目的使团队能识别和／或验证其改善项目，说明业务流程，定义客户要求，并准备使其成为高效团队。
改善途径
拟定和实施试点计划和方案验证由于方案本身使得根本原因减少并取得Sigma改善确定是否需要补充方案以达到目的确定并提出重复应用和标准化机会在日常工作流程中结合方案并加以管理结合学到的经验教训确定团队对剩下机会要采取的未来步骤和计划
改善流程（DMAIC）
定义业务改善机会
衡量目前表现
分析目前表现的根本原因
“定义机会”概要
1.4改革管理介绍改革管理1.5记录和分析流程识别和绘制团队工作流程的关键要素绘制详细的、从上到下的和功能性的展开流程图进行流程定性评审，识别和实施速赢的改善机会1.6业务风险管理（BRM）介绍BRM
“定义机会”概要
1.7定义客户要求定义流程中的客户要求，制定验证和说明客户声音的计划识别与团队流程相联系的客户关键要求1.8建立高效团队理解流程改善中高效团队的任务学会并应用团队的评估工具来识别机会以改进团队的效率
批量大小，MSS
改善的交付周期
产品
六西格玛绿带培训教材1
六西格玛绿带培训教材11. 引言六西格玛是一种由Motorola公司在20世纪80年代提出的管理方法论，用于提高组织的质量和效率。
六西格玛方法论主要包括DMC （Define、Measure、Analyze、Improve、Control）和DMADV （Define、Measure、Analyze、Design、Verify）两个阶段。
本教材将以六西格玛绿带培训为主题，介绍六西格玛的基本原理和应用技巧。
2. DMC的阶段概述DMC是六西格玛中最常用的问题解决方法，它包括以下五个阶段：2.1 Define阶段在Define阶段，团队确定项目的目标，并制定项目计划。
这个阶段的主要任务是定义问题陈述、项目范围和关键业务指标。
在Measure阶段，团队收集和测量与问题相关的数据，并分析数据的特征和变异。
这个阶段的目标是获取准确的数据和量化问题。
2.3 Analyze阶段在Analyze阶段，团队分析数据并确定问题的根本原因。
通过使用统计工具和图表，团队可以识别和验证潜在的原因。
2.4 Improve阶段在Improve阶段，团队提出改进解决方案，并进行实验验证。
该阶段的目标是确保风险被最大限度地降低，并在实施改进后实现预期结果。
在Control阶段，团队制定并实施控制计划，以确保改进方案的持续效果。
通过监控关键过程指标和制定控制策略，团队可以确保问题解决方案的稳定性。
3. DMADV的阶段概述DMADV是六西格玛用于新产品或服务设计的方法，它包括以下五个阶段：3.1 Define阶段在Define阶段，团队确定新产品或服务的目标，并制定项目计划。
这个阶段的主要任务是定义客户需求和项目范围，并界定关键业务指标。
在Measure阶段，团队收集和测量与新产品或服务相关的数据，并分析数据的特征和变异。
这个阶段的目标是获取准确的数据和量化需求。
3.3 Analyze阶段在Analyze阶段，团队分析数据并确定新产品或服务的设计要求和技术要求。
六西格玛绿带管理考试复习知识要点
实际流程输出特性的分布中心与规格中心往往不重合。在计算过程长期运行缺 陷概率时，一般考虑将上述正态分布的中心向左或向右偏移 1.5σ，此时一侧的缺 陷率为 3.4ppm，另一侧可忽略不计，总缺陷概率为 3.4ppm。因此，通常所说的六 西格玛质量水平代表 3.4DPMO，即每百万次缺陷机会有 3.4 次缺陷。 2.六西格玛的管理含义 （1）获取竞争优势的战略
日本在 20 世纪 50 年代提出全公司质量管理（CWQC）、QCC、田口方法、5S 管理、全面生产维护（TPM）、QFD、丰田生产方式（TPS）、老七种、新七种工具。
2024年精益六西格玛绿带培训心得
2024年精益六西格玛绿带培训心得在2024年的精益六西格玛绿带培训中，我有幸参与了这个全面提升组织绩效的培训课程。
通过一个长时间的学习和实践过程，我对精益六西格玛的理念和方法有了更深入的了解，也取得了实质性的进步。
在这篇心得中，我希望能够分享我在培训过程中的收获和体会。
首先，我想谈谈对精益六西格玛的理解。
精益六西格玛是一种管理方法论，旨在通过降低流程中的变异性和缺陷率，来提高组织的质量和效率。
它强调数据驱动的决策，以及不断改进的文化和方法。
在培训中，我们学习了测量、分析、改进和控制（DMAIC）的方法，这是一个具体的实施精益六西格玛项目的步骤。
通过深入理解DMAIC的步骤和工具，我能够更好地应用精益六西格玛的方法来解决实际问题。
其次，我认为培训中最有价值的一点是，我们通过实际案例和模拟练习来应用所学的方法。
这让我们能够更加深入地理解理论知识，并在实践中获得经验。
实际案例涵盖了各个行业和领域，包括生产制造、服务业和医疗保健等。
我特别记得一个案例是关于某家公司在生产过程中出现的缺陷问题。
我们利用学到的工具，如数据收集和分析、流程图和根本原因分析等，识别了问题的关键因素，并提出了改进方案。
通过这个案例的学习，我明白了精益六西格玛可以帮助我们在实际工作中解决问题，并取得显著的效果。
另外，培训课程也强调了沟通和团队合作的重要性。
精益六西格玛项目通常涉及多个部门和岗位之间的协作，需要大家共同努力，达成共识并合作解决问题。
在培训中，我们进行了很多小组讨论和合作练习，这让我们更好地理解了团队合作的重要性，并学会了如何有效地沟通和协调。
我发现，只有当团队成员能够共享信息、相互支持和共同努力时，精益六西格玛才能发挥最大的效果。
最后，我想谈谈对于精益六西格玛的持续学习和实践的重要性。
培训课程只是一个起点，需要我们在日常工作中不断应用和完善所学的知识和技能。
通过持续的学习，我们可以不断提高自己，并为组织带来更大的价值。
精益六西格玛绿带培训心得
精益六西格玛绿带培训心得
参加精益六西格玛绿带培训的经历让我受益匪浅。
以下是我个人的心得体会：
首先，通过这次培训，我深刻理解了精益六西格玛的核心理念和工具方法。
精益六西
格玛是一种管理方法论，旨在通过提高质量和效率来实现组织的持续改进。
在培训中，我们学习了一系列工具和技术，如价值流图、五为分析、散点图等，这些工具可以帮
助我们识别问题、分析数据、找出根本原因，并制定改进计划。
我觉得这些工具非常
实用，可以在工作中帮助我更好地解决问题和提升效率。
其次，通过培训，我也认识到了改进的重要性和挑战。
改进不仅仅是一次性的行动，
而是一个持续的过程。
我们需要不断地观察和分析，找出问题所在，然后制定计划并
持续改进。
这需要持续的努力和团队的合作。
在培训中，我们进行了一系列团队练习，锻炼了团队合作和问题解决的能力。
这对我来说是宝贵的经验，我相信在以后的工作
中会有所帮助。
最后，这次培训让我深感自己的不足和学习的需求。
精益六西格玛是一门较为深入的
管理方法，我在培训中只是初步了解了一些基本概念和工具。
我意识到自己还有很大
的提升空间，需要不断学习和实践。
我计划在以后的工作中，结合实际情况，进一步
学习和应用精益六西格玛的知识和方法，以提升自己的能力和价值。
总的来说，这次精益六西格玛绿带培训让我对精益六西格玛有了更深入的理解，并且
开拓了我的视野。
我相信这次培训对我的职业发展会有积极的影响，我也将把所学的
知识应用到实际工作中，不断改进自己和组织的绩效。
初识6西格玛质量管理——6西格玛培训学习心得体会
初识精益六西格玛质量管理——精益六西格玛培训学习心得体会六西格玛是质量管理工具和手段，六西格玛管理专家彼得S.潘德觉得，六西格玛是一种综合旳管理法，通过它获取、维持和扩大公司旳成功。
它需要对顾客需求进行分析，改善管理，发明新旳业务流程。
目前我们集团正在着手实行和履行6西格玛管理，以进一步提高公司管理水平，提高公司竞争力，9月5日-9月9日，我有幸参与了集团公司组织旳精益六西格玛质量管理旳学习培训，这次培训使我感触很深，受益匪浅，对自己旳理论水平和综合管理水平等均有进一步旳提高。
对于六西格玛在我以往旳学历教育中早已结识过，因此在参与培训之前觉得它不外乎是一种质量记录测量原则，是用来描述某一质量特性旳正太数据离散限度和反映该质量过程控制能力旳一种记录指标。
但是通过培训，结识到它不仅是一种记录测量原则，更是一种质量管理措施、一种业务方略和经营哲学。
一方面，总结一点本次培训对精益生产管理方式及其核心尚有对六西格玛管理旳初步结识：1. 精益生产管理方式精益生产管理方式，是一种以顾客需求为拉动，以消灭挥霍和迅速反映为核心，使公司以至少旳投入获取最佳旳运作效益和提高对市场旳反映速度。
其核心就是精简，通过减少和消除产品开发设计、生产、管理和服务中一切不产生价值旳活动（即挥霍），缩短对客户旳反映周期，迅速实现客户价值增值和公司内部增值，增长公司资金回报率和公司利润率，从而改善公司管理以增强公司旳竞争力。
2．结识六西格玛管理20世纪 60年代，日本从美国引入了质量控制旳思想，先后多次邀请美国出名质量管理大师戴明、朱兰等去日本传授质量管理思想，同步日本组织认真学习，开创性旳实行，使产品质量有了大幅度旳提高。
到了20世纪70年代末、80年代初，日本产品凭借过硬旳品质，从美国人手中抢占了大量旳市场份额，美国旳摩托罗拉公司在同日本组织旳竞争中，先后失去了收音机、电视机、半导体等市场，到了1985 年公司濒临倒闭。
面对残酷旳竞争和严峻旳生存形势，摩托罗拉公司痛定思痛，得出了这样旳结论：“摩托罗拉失败旳主线因素是其产品质量比日本组织同类产品旳质量差诸多”。
六西格玛绿带培训心得
还记得第一次听到“六西格玛管理”这个专业术语的时候，自己一脸的茫然，一不小心就会念错。
通过在公司的学习，渐渐的对这项管理制度有了一些浅显的了解。
很感谢公司提供张驰国际管理咨询公司主办的一星期六西格玛绿带培训课程，让我更加系统学到了很多专业知识，对以后的工作有很大的帮助。
下面，简单的谈谈这次六西格玛绿带培训的心得。
首页，这次培训让我更加深刻系统的理解了什么是六西格玛，怎样选择六西格玛项目，怎样更好的推行六西格玛，六西格玛管理对企业有什么意义，这些都是一些基本的知识，但是却必须是要了解清楚的。
如果连六西格玛概念都不清楚，如何能在真正实施项目的时候有一个明确的方向呢？另外，我还接触了一些六西格玛常用工具，其中，印象最深刻是MINITAB的操作。
培训老师说：不会使用MINITAB工具，就不可能做好六西格玛项目。
六西格玛高度重视依赖统计数据，所以统计数据是实施六西格玛管理的重要工具，以数字来说明一切，所有的生产表现、执行能力等，都量化为具体的数据，成果一目了然。
也就是说以实际数据说话，而不是以个人主观经验为准。
项目实施者可以从各种统计报表中找出问题在哪里，真实掌握产品不合格情况和顾客抱怨情况等，而改善的成果，如成本节约、利润增加等，也都以统计资料与财务数据为依据。
很多对六西格玛感兴趣的朋友会愿意专门去学习这个软件操作课程，以便自己在做项目的时候可以做好数据统计，得到清晰明确的统计结果，从而推进项目的发展。
MINITAB培训的主要内容包括：MINITAB操作系统概述，常见QC图表工具应用和MINITAB 操作，QC七大基本质量图表在Minitab中应用，相关统计控制图在MINITAB中的应用，MSA 测量系统分析及其在MINITAB中的应用，假设检验与回归及其在MINITAB中的应用，多变量分析技术在MINITAB中的应用等。
最后不得不提的还有团队的重要性。
六西格玛项目是由团队配合完成的，而不是单单靠某个人的聪明才智。
详细版-六西格玛绿带10天
【课程背景】六西格玛（Six Sigma）是在二十世纪九十年代中期开始从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。
继而与全球化、产品服务、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。
六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种经营管理哲学。
绿带的候选人是经过技术培训充分了解业务流程的人员，还包括企业的质量管理人员和财务人员。
候选人不需要有统计学和工程技术方面的背景，但应该具备大学数学和定量分析方面的知识基础。
绿带候选人将参加两周课程，通过参加培训，他们能在黑带的指导下完成自己工作领域的精益六西格玛改善项目，并且能够将学到的技能融入到工作中。
他们必须完成80小时的理论培训。
【课程对象】⏹制造业中制造流程的管理人员⏹管理制造流程改善的项目绿带和黑带候选人⏹精益和六西格玛负责人⏹部门经理、流程经理等【课程收益】⏹清晰地定义问题之所在并确立改进目标⏹以计量方法明确问题的影响范围和性质⏹快速归纳导致问题发生的可能原因⏹分析问题并找到根本原因，⏹并开发并实施有效的补救方法⏹在改进的新的层次建立调控机制【课程大纲】绿带第一周绿带第二周精益六西格玛工具⏹精益六西格玛概述,浪费定义和寻找☐什么是六西格玛?☐什么是精益?☐什么是精益六西格玛和为什么推行精益六西格玛?☐浪费定义和寻找⏹项目定义☐项目（问题）选定☐建立项目定义表☐项目评估⏹六西格玛流程图☐ SIPOC☐ I/O Map⏹精益流程图☐价值流图VSM☐工序流程图☐物理流程图⏹定义客户需求VOC⏹因果矩阵C&E☐绘图螺旋图☐解释因果矩阵的运用☐怎样使用因果矩阵⏹失效模式分析☐识别风险的来源☐FMEA 方法论☐FMEA 步骤☐怎样使用FMEA⏹ Minitab基础⏹基本统计学☐分布的曲线形状、中心位置、及数据散布概念☐了解正态分布的意义☐应用 Minitab 及其他图形工具来进行资料分析☐Data Mining 预览⏹基本质量工具☐介绍时间序列（ Time Series）方法☐介绍多变量图表分析☐介绍图表收集数据方法☐讨论常用的数据分析工具⏹测量系统分析☐介绍测量系统分析☐定义基本的测量术语☐略述进行测量系统分析的步骤精益六西格玛工具⏹定义、测量和分析路径⏹多变量简介☐多变量分析概述☐噪音（Noise）变量的处理☐多变量分析计划☐数据收集☐数据分析⏹假设检验☐假设检验的基本概念☐将假设检验与MAIC 流程改善方法相连结⏹ T检验/一元方差检验☐t-Test 及其在平均值比较中的重要性☐平均值/中位数检验的基本概念☐一元方差分析（One-way ANOVA）基本统计模型☐确认一元 ANOVA 的统计假设☐学习探索性分析与图表的技巧☐学习如何进行 F-检验☐研究方差比较的统计性检验⏹相关与回归☐定义并计算相关系数☐讨论相关性及因果关系☐绘制并分析拟合直线图☐介绍回归分析的基本知识☐使用回归分析技术建立数学预测模型⏹精益分析工具☐创造价值的指南☐时间☐平衡⏹精益改进工具☐5S和目视管理☐OEE☐TPM⏹项目生成/选择矩阵⏹实验设计简介☐介绍实验设计的概念☐介绍一些实验设计的关键术语☐提供处理噪音变量的方法☐提供洞察推论导览和实验的有效性的方法☐介绍实验设计计划的工作路径⏹控制计划☐控制计划定义及策略☐控制计划摘要☐控制行为的种类☐控制计划路径☐通过练习实践测量方法论⏹流程能力☐“传统”的流程能力指标☐计数型与计量型流程能力分析☐短期及长期流程能力值管理技能⏹团队管理⏹六西格玛组织结构和职责建立⏹项目管理⏹总结与行动计划⏹⏹弹射器竞赛管理技能⏹沟通计划⏹变革管理⏹演讲技巧⏹绿带课程总结⏹。
6西格玛培训笔记-23页文档资料
六西格玛黑带培训2008年7月22日星期二1）六西格玛（6SIGMA）的概念Y=F（X）（Y=顾客X=PROCESS 工程）为满足顾客的要求进行的改善过程活动。
SIX SIGEMA 广义范围：6δ狭义范围：经营的视角：通过6SIGMA 更换工作的方式，运营哲学运营的视角：使用统计技法解决业务中的问题。
2）Define Measure Analyze Improve Control定义Y（顾客的要求不断再变，举例：色像不良（Y的指标：灰度，亮度等）顾客所重要的CTQCTQ = Critical to quality (核心质量特性)※定义阶段的核心内容是CTQ3）Measure（测量阶段）举例：色像不良（现水平的把握）4）Analyze (分析)为什么出现这样结果？（通过5M1E 分析，有疑问的因子全部找出来）。
VITAL FEW X`S 少数核心因子5）Improve（改善）Y收率=F（X）（温度？，浓度？，压力？指定的最佳化情况下不变）6）Control（管理）原位置管理的相关控制。
7) Define 阶段Roadmap定义阶段分为3个阶段（选定项目，项目的定义，批准项目）项目名：为了什么目的使用什么手段改善什么对象以%改善1．课题选定背景1）事业性侧面（卖出额，利益，M/S等）举例：因为什么问题，对公司的形象，利益等有影响等2）生产性侧面（跟竞争对象的人均生产能力低等）3）品质侧面（不良率，顾客满意率等）4）战略性的联系5）环境，安全侧面，法规…..6）其他….2. 现象及问题(对问题的阐述)举例;更详细的描述问题(如3000PPM时生产费用增加)具体的资料化(细分化)DATA(数据)→指标或者具体钱数等.问题和问题点的不同 (问题是大范围,问题点是小范围或者要素)3. VOC (顾客的要求事项)→CCR (顾客核心要求事项)Critical customer requirement →CTQ(核心品质特性)(REAL 顾客要求准确的添加)时间/金钱/人员/把顾客所有的要求的完成的话,先要把重要举例:CTQ是以专业术语(如GAP,厚度)CCR=CTQ 有时候可以成为一样的CTQ 通过CHART 来选定4.CTQ的运营的定义(O.D: Operational Definition)1)为了避免沟通上的差异,需要运营的定义.2)范围:3)计算式:4)不良类型设定:5. 课题的范围(SIPOC) Process MappingSupplier INPUT Process Output Customer(供应者) (输入) (工程) (产出物) (顾客)6. 目标设定1) Bench marking2) 理论的依据3) 以往的最佳值(挑战性目标50%)7. 日程计划Detail(详细) 计划8. Team 构成Champion→Process Owner→MBB(CONSULTANT)→BB→组员1)作用 2)责任 3)贡献度2008年7月23日星期三 13：00～17：001）TEAM 任务书课题选定背景：（目的）我们为什么要工作？（对业务的影响）项目描述书：经历了哪些失败？有哪些错误？有哪些改善的机会？目标描述书：我们改进目的和目标是什么？（成功的基准）项目范围：哪些过程作为对象？是小组执行的范围吗？不是我们执行的范围是？（界限）日程计划：是否合理的各项活动的日程？是否在期限内执行？（活动）TEAM构筑：谁是倡导者/黑带大师/过程负责人？谁是小组组成人员？他们的责任范围是？（谁，执行什么？）2）投石器实验制定任务书（选定项目背景，问题描述书，目标描述书，项目范围，推进项目日程，推进小组。
六西格玛培训-01
输出
高优先级的项目 - 需要改进的产品 /过程 项目的确定SOW - 问题描述 - 项目目标 - 范围和界限 - CTQs - 支持数据 - 小组成员 - 过程所有者 - 项目计划 - 预计收益
实际 目标
A B
C D E
性能衡量
帕雷托图
测量M - Measure 2 确定测量对象
(y)，验证测量 系统。 3 量化目前性 能，估计改 进目标。
项目是由黑带或绿带牵头。
29
4.六西格玛路线图
定义(Define)
1
确定客户的重要因素。确定项目范围。 确定衡量对象（Y）并验证衡量系统。 量化当前业绩，设定改进目标。 确定偏差和缺陷的原因（Xs）。 提供统计数据说明原因是真实的。
测量(Measure)
2 3
分析(Analyze)
4 5
改进(Improve)
4 -Process 改善 结矮的果实 7种基本工具
4 → 5σ : 27倍改善 5 → 6σ : 70倍改善
3 水准 掉在地上的果实 伦理于直观
因此 3 → 6σ ; 19,600倍改善
18
总结
总之，六西格玛是以顾客为中心、数据为导向、通过一个严 谨的过程和一套科学的方法帮助我们发展和交付近乎完美的产 品和服务
Process Owner
-确保团队的参与，项目 结果的质量和控制阶段的 保持。
- 改善结果的承担者 - 提供资源和支持，评价效果
Master Black Belt
- 黑带大师 - 选择、培养、指导黑带和绿带 - 经验和统计技术知识都很丰富
Black Belt
- 专职的改进专家 并有领导能 力 - 受到尊重并有权 威实施改善 - 年轻的、有生气 的 并热衷6σ
六西格玛绿带知识笔记
六西格玛绿带手册1.第一章六西格玛管理概述1.1.六西格玛管理的发展1.1.1.1986年起源于摩托罗拉（20世纪90年代末在联合信号、通用电气等企业实施）∙四点计划…全球竞争力…参与式管理…质量改进…摩托罗拉培训与教育中心1.1.2.解决两大问题（企业为何使用？使用的好处？）∙通过快熟的业务改进项目达到短期的财务目标∙在关键人才和核心流程方面为未来的发展积蓄能力1.1.3.六西格玛方法的领导力原则∙整合∙调动∙加速∙控制1.1.4.20世纪90年代联合信号和通用公司成功实施1.1.5.美国质量大师∙休哈特…创立统计过程控制理论（SPC）…1924年5月16日提出世界上第一张控制图…1931年出版《制成品质量的经济控制》…理论…变异是不可避免的…单一的观测几乎不能构成客观决策的依据…引起变异的原因…偶然原因…系统原因…PDCA循环（休哈特提出，戴明推广）∙戴明…给日本民众讲解（SQC）统计质量控制…1951年日本设立戴明奖…戴明本奖…奖励在统计质量管理理论研究和应用研究方面，或统计质量管理的理论普及方面做出突出贡献的个人…由戴明本将委员会推荐产生…戴明实施奖…奖励在开展统计质量管理方面取得显著成绩的企业…由企业提出申请，经实施奖委员会审查通过后授予…戴明主要思想∙朱兰…1928年出版《生产问题的统计方法应用》…1937年将帕累托图原理概念化并应用与质量改进…1945年作为独立的咨询师开展工作…1951年出版《朱兰质量手册》…质量三部曲…质量策划…质量控制…质量改进…《朱兰质量手册》对质量的定…能够满足客户的要求从而使客户感到满意的产品特性…质量意味着免于不良-没有需要重复工作和会导致现场失效客户不满投诉等差错∙费根堡姆…TQC--全面质量管理∙克劳斯比1.1.6.瑞典质量大师∙桑德霍姆1.1.7.日本质量大师∙石川馨…因《质量控制》获得戴明奖…出版《质量控制指南》…因果图发明者…质量管理小组的奠基人之一…全面质量管理就是全公司范围的质量管理1.所有部门参加质量管理2.全员参加质量管理3.综合性质量管理，以质量管理为中心同时推进成本管理∙田口玄一…数理统计应用方面的著名学者…田口方法的创始人（田口方法四大技术）…线外质量控制…线内质量控制…计量管理技术…实验设计技术…戴明本奖获得者…新产品开大过程中三阶段设计思想…系统设计…系统地考虑问题…参数设计…选择参数间最有水平组合…公差设计…最恰当的公差1.2.六西格玛的概念和核心理念1.2.1.六西格玛的概念∙六西格玛是一套系统的、集成的业务改进方法体系，是持续改进企业业务流程，实现客户满意度的管理方法。
【心得】六西格玛绿带培训心得体会
【关键字】心得六西格玛绿带培训心得体会篇一：六西格玛绿带培训心得六西格玛绿带培训心得XX年6月我参加了品质共享部组织的六西格玛绿带培训，通过近十天的培训让我学习并了解了六西格玛，体会到了六西格玛在质量改进业绩提升中的重要作用，它的核心思想是从定义顾客要求开始，从过程入手，用数据量化客户的关键要求和各个流程问题，通过严密的DMAIC流程模式对影响产品质量和经营过程关键问题进行突破性改善。
在本次培训中我有以下较深的三点体会。
一．六西格玛是基于数据和事实的管理，强调对数据的应用和对过程的度量，这体现在DMAIC过程的各个环节。
在定义阶段确认顾客要求时，需要将顾客要求转化为过程输出的关键质量特性，六西格玛方法不只是简单进行定性说明，而是采取了矩阵模型，依据重要度、相关性等对特性进行量化分析，最后聚焦于关键特性进行改进，正是基于过程的量化，才能得到正确的过程输出，正是基于数据的分析，才可以识别改进的机会。
在分析阶段则采用了探索性的假设检验方法、方差分析法等对数据和过程进行分析。
如判定“引入新工艺后产品不良率下降”，“燃气喷嘴孔径变更前后后燃烧效率提升”等问题，六西格玛过程使用了严谨的假设检验方法进行判定，而不是简单的依靠百分比，平均值等统计量进行定论。
正是这些分析工具的应用才能保证分析的严谨和可靠，才能在改进中聚焦与关键的过程。
二．六西格玛是一套系统方法，它不是一些简单工具的组合，而是一套基于DMAIC流程，系统的应用相关工具进行分析的方法。
例如在进行假设检验，对数据决策前，需要对数据来源的测量系统进行分析评价，这就保证了数据来源的可靠性和决策的正确性。
测量系统分析综合考虑了测量设备、测量人员、产品和人员的交互作用等要素，在判定测量系统性能的同时也可以提供改进的方向。
又如在进行因果分析时，六西格玛方法不是简单应用头脑风暴列举各要因和次因，而是在分析过程中充分考虑了各种因素相互关联和考察了各因素的权重，应用因果矩阵对列举的各因素进行定量分析，最后聚焦于得分较高的重点项目。
六西格玛绿带培训笔记.docx
六西格玛绿带培训笔记FMEA ：失效模式：流程输入失效的方式，没被检查出造成的阻碍阻碍：对客户的阻碍缘故：导致失效的缘故风险优先系数： RPN=严峻度 * 发生频率 * 侦测度Y 的阻碍缘故操纵1=容易侦测到10=专门不容易侦测到多变量分析（ Multi-Vari study）收集数据的方法是“不阻碍流程的” ，在自然状态下分析流程Analyze Improve 被动观看 ------多变量分析主动调整 ------DOE确定目标确定要研究的 Y 和 X（KPOV,KPIV ）KPIV 可控， Noise 不可控测量正确输出输入不可控噪音变量：三种典型噪音变异来源位置性：地点对地点，人对人周期性：批量对批量时刻性：时刻对时刻确定每个变量的测量系统选择数据抽样的方法总体抽样：简单随机抽样，分层抽样，集群抽样流程抽样（与时刻有关）：系统抽样，子群抽样确定数据收集、格式及记录的程序：数据收集打算流程运行的程序和设定描述组成培训小组清晰划分责任确定数据分析的方法运行流程和记录数据数据分析：按照数据类型确定图形及统计分析工具（书2-24）主效应图：统计 -----方差分析 ----- 主效应图（多个 X 对 Y 的阻碍）看均值差异多变异图交互作用图：两条线平行，表明无交互作用12．结论13.报告结果提出建议应用统计学分类：描述性统计学：样本分析推论性统计学：样本对总体进行估量参数估量：点估量区间估量（置信区间）假设检验中心极限定理：均值标准差小于单值标准差(笔记 )置信区间：（笔记，书 4-5）CI= 统计量± K* （标准偏差）统计 ----- 差不多统计量 ----------1t单样本Z值， t 值假设检验（ 5-18）5%以下为小概率事件Ho=原假设 /零假设 /非明显性假设 /归无假设（没变化，相同，无有关，没成效）Ha=备择假设 /对立假设 /明显假设（有变化，不一样，有关系，明显，有阻碍）P值=Ho 为真，概率值拒绝 Ho 犯错的概率α 值：明显性水平P.大于α：不能拒绝 HoP 小于α：拒绝 Ho，Ha 成立步骤：陈述“原假设” Ho /Ha定义α（按照（ 6）之后引发的风险成本来决定）收集数据选择和应用统计工具分析，运算P 值决定证据表明？拒绝 Ho------P 小于α不拒绝 Ho，P 大于α若拒绝 Ho，所采取的行动（统计 ----- 实际）I 类错误降低，则II 类错误提升I类错误：制造者风险，误判II类错误：客户风险，漏判Z值或 T 值大， P 值小， Ho 被拒绝Z 值或 T 值小， P 值大，不能拒绝Ho风险成本α 值低0.10无所谓中0.05不明白高0.01输不起做实验的情形，把α 值调的高些量产的情形，把α 值调的低些一样α值为 0.05工具路径图：按照数据不同类型，判定用何种图分析T检验：对均值进行检验非参数检验：中位数进行检验单一 X（离散）与单一Y（连续）分析法：X 的水平数目的工具备注1与标准值比较1Z（总体已知）1t（总体未知）2相互比较2t（水平间独立）Tt（水平间不独立）2 以上两两比较一元ANOVA单一样本的检验路径1T：（书 6-12）SPC图（ I-MR ）检验数据形状（概率图）研究中心趋势（差不多统计量-----2t ）双样本分析路径图2T：（书 6-23）针对每个水平分不研究SPC图（ I-MR ）研究数据形状（概率图）研究离散度 (等方差检验，书6-22)研究中心趋势（差不多统计量-----2t ）作业： dining,分析 2t 检验（笔记）配对 T：同一个被测单元，在不同条件下，进行了两次的测量结果差异----配对T（两组数据有关联、样本量相等）例子： SHOES 文件Delta=C1-C2统计 ----差不多统计量 ----配对 T配对 T 检验路径：稳固性分析：对差值正态检验中心趋势检验：对差值：用 1T 与 0 比较用原始数据： T-T（正态）例子：P 值<0.05，拒绝 Ho作业：（golf —score）（1）05 年比 04 年打得好Ho： 05 与 04 年无差异， Ha:05 年与 04 年有差异 I-MR 图（分时期）概率图 ---正态等方差图2T 图双样本 2T：04 年均值 93.17，,05 年均值 93.60（样本量 04 比 05 年多）P 值=0.866>0.05 ，讲明 05 与 04 年无差异（2）前 9 洞比后 9 洞打得好双边：Ho:前 9 洞与后 9 洞无差异， Ha:前后不等I-MR 图概率图 ----正态配对 T：P 值小于 0.05，明显的 ,拒绝 Ho,均值后比前大，前 9 洞比后 9 洞好单边：Ha:前 9 洞比后 9 洞打得好备择：选小于P 值=0.04< 0.05,拒绝 Ho单因子方差分析（ Oneway ANOV A）：（书 7-9）X 大于 2 个水平以上样本检验路径：稳固性：针对每个水平（样本量小的话，能够省略此步）数据形状（样本量小的话，能够省略此步）离散程度：等方差检验中心趋势：若P<α，要研究哪个不等，多重比较（ Fisher）残差检验ε2 检验（实际的明显性）单因子方差分析：比较 ----FISHER--- 区间跨过 0 的表示差异不大，不跨过0 表示差异大一元 ANOVA 原理：（笔记，书 7-14）F=MSB/MSF=(SSF/a-1)/(SSE/N-a)F 值越大， P 值越小概率分布图：分子自由度 2分母自由度 87输入常量 F=44.6P 值=0<0.05，拒绝 Ho残差：单因子方差分析残差正态分布好的拟合图，三个拟合值相似（笔记）好的时序图：随机波动因子变异占总变异的百分比R-Sq = 50.72%非参数检验：（非正态，或不等方差）P=0，三人的均值不等作业： (DM ONEWAY ANOVA)等方差检验：置信区间差不多重叠，方差没有明显差异P值=0.92>0.05，数据正态单因子方差分析：Fisher 95% 两水平差值置信区间x水平间的所有配对比较同时置信水平 = 73.57%x= 15 减自 :x下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-16 1.855 5.6009.345(----*----)17 4.0557.80011.545(----*---)188.05511.80015.545(----*---)19 -2.745 1.000 4.745(---*----)--------+---------+---------+---------+--8.00.08.0 16.015 和 19 没有明显差异x = 16 减自 :x下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-17-1.545 2.200 5.945(----*---)18 2.455 6.2009.945(----*---)19-8.345-4.600 -0.855(---*----)--------+---------+---------+---------+--8.00.08.0 16.016 和 17 没有明显差异x = 17 减自 :x下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-180.255 4.0007.745(----*----)19-10.545-6.800-3.055(----*---)--------+---------+---------+---------+--8.00.08.0 16.0无x = 18 减自 :x下限中心上限 --------+---------+---------+---------+-19-14.545-10.800-7.055 (----*---)--------+---------+---------+---------+-无-8.00.08.016.0单因子方差分析 : y 与 x来源自由度SS MS F Px4475.76118.9414.760.000误差20161.208.06合计24636.96S = 2.839R-Sq = 74.69%R-Sq（调整）= 69.63%平均值（基于合并标准差）的单组95%置信区间水平N平均值标准差------+---------+---------+---------+---1559.800 3.347(-----*----)16515.400 3.130(----*----)17517.600 2.074(----*----)18521.600 2.608(----*----)19510.800 2.864(-----*----)------+---------+---------+---------+---10.015.020.025.0合并标准差= 2.839P 值=0，拒绝 HoR-Sq = 74.69%，变异因子占总变异74%以上，证明焊接强度对电流强度有阻碍残差分析：作业：稳固性：高中低三个部分差异较大，稳固性还能够数据形状：Bottom 正态分布Middle&top 不正态分布等方差检验：三组数据有非正态的，看 LEVENE 检验的 P 值=0.824>0.05置信区间有重叠，方差无太大差异中心趋势：（非正态，等方差）单因子方差分析 : sales 与product placement来源product placement 误差合计自由度SS MS2 2398.2 1199.1 46.9187 2223.925.689 4622.1F0.000PS = 5.056 R-Sq = 51.89% R-Sq（调整） = 50.78% P=0，平均销量不同平均值（基于合并标准差）的单组95%置信区间水平N平均值标准差--------+---------+---------+---------+-bottom3062.867 4.281(---*--)middle3075.367 4.846(---*--)top3067.467 5.906(---*---)--------+---------+---------+---------+-65.070.075.0 80.0合并标准差 = 5.056Middle=75 ，最多Top=67，其次Bottom=62，最少两个蓝色点阻碍正态性，去掉两个点非参数检验：（非正态）Kruskal-Wallis 检验 : sales 与 product placement在sales 上的 Kruskal-Wallis 检验productplacement N中位数平均秩Zbottom3063.0023.3-5.70middle3077.0070.3 6.36top3068.0043.0-0.65整体9045.5H = 48.90 DF = 2 P = 0.000H = 49.10 DF = 2 P = 0.000（已对结调整）Middle=77 ，最多Top=68，其次Bottom=63，最少单一 X（离散）与单一Y（连续）统计分析法总结：X 的水平数目的路径中心趋势离散度均值中位数与标准值比较T 检验（书 6-12）1Z（总已知） /1t（未知）1w 图形化汇总，看σ 的CI相互比较水平间独立： t 检验（ 6-23），σ相等： 2t 或一元 ANOV A/ σ不相等： 2t， M-W正态：F检验水平间不独立： t 检验（6-12）t-t/1t（对差值）1W不正太： LEVENE 检验2 个以上两两比较一元ANOVA（7-9）σ 相等：一元 ANOVA K-W正态：Bartlett检验M-M不正太：Levene检验卡方独立性检验： XY 关联性强弱（ 8-10）自由度 DF=（X 水平数 -1）* （ Y 水平数 -1）例题：（书 8-11）卡方检验 : BAD, GOODBAD GOOD 12162726.21621.791.0370.044合计64823346750020.23479.778.0650.34031042443417.56416.443.2530.137合计641518 1582卡方 = 12.876, DF = 2, P 值 = 0.002 2的单元格卡方高1,3 良率好2不良品多例题：（credit card）银行拒绝信用卡频率卡方检验 : Rejected, ApprovedRejected Approved合计19273612.0024.000.7500.3752821299.6719.330.2870.144311253612.0024.000.0830.04247243110.3320.671.0750.538525234816.0032.005.063 2.531合计60120180卡方 = 10.888, DF = 4, P 值 = 0.028P值-0.028<0.05，拒绝 Ho，不同工作日之间有差异，周五拒绝率高例题：（ TRGB-MULTI VARI 文件）交叉分组表和卡方（未汇总数据）汇总统计量 : Invoice Type, Error?行: Invoice Type列: Error?No Yes全部EDI5996853.8614.1468.000.4913 1.8708*72.8619.1492.000.04770.1816*Mail68229071.2818.7290.000.15090.5747*全部19852250198.0052.00250.00***单元格内容 :计数期望计数对卡方的奉献Pearson 卡方 = 3.317, DF = 2, P 值 = 0.190 似然率卡方 = 3.548, DF = 2, P 值 = 0.170P值>0.05，发票类型对错误率无明显差异有关与回来分析（书9-5）变量间关系：确定性关系（科学关系，函数关系）非确定性关系：统计上称为有关关系回来是研究有关关系的一种常见的数理统计方法，得出数学表达式（体会公式），用于推测与操纵有关系数 r：-1≤r≤1确定性关系： r=1 或 -1∣r∣≥ 0.8 有关性强r越大， P 越小0≤ R2 ≤100%在直线性有关条件下：r2 =R2回来分析是连续水平的ANOVA一个 X 值对应一个 Y 值只能用于内推法决定系数：（书 9-12）R2 值---0%-100%之间通常为 60%，R2 值越高有关性越强注意：注意 XY 是否有因果关系其他潜在变量造成XY 的改变作业：1.GOLF不同花纹之间，打得距离差不，省去一二步2.银行网点数据 1不同类型业务，对等待时刻和办理时刻是否有差异不同柜员对等待时刻和办理时刻是否有差异回来分析 : Supplier 与 Customer回来方程为Supplier = - 144 + 1.46 Customer自变量系数系数标准误T P常量-143.6583.33-1.720.101 Customer 1.45910.2218 6.580.000S = 23.7288 R-Sq = 69.5%R-Sq（调整） = 67.9%方差分析来源自由度SS MS F P回来1243732437343.290.000残差误差1910698563合计2035071R 值 27.2%，不高散点分布弯曲，需要升阶选择“二次“Flight 文件：有关 : y, xy 和 x 的 Pearson 有关系数= -0.869（有关性强）P 值 = 0.001回来分析 : y 与 x回来方程为y = 430 - 4.70 x自变量系数系数标准误T P常量430.1972.15 5.960.000x-4.70060.9479-4.960.001S = 18.8872 R-Sq = 75.5%R-Sq（调整） = 72.4%方差分析来源自由度SS MS F P 回来18772.68772.624.590.001残差误差82853.8356.7合计911626.4专门观测值拟合值标准化观测值x y拟合值标准误残差残差9 91.418.000.5515.9017.45 1.71 X X 表示受X 值阻碍专门大的观测值。
精益六西格玛绿带培训心得
精益六西格玛绿带培训心得
精益六西格玛是一种管理方法和工具集，通过减少浪费、提高效率和质量来改善业务
流程。
在参加绿带培训后，我对其有了深刻的理解和体验。
首先，精益六西格玛培训让我意识到了企业中存在的浪费和低效问题。
在课程中，我
们学习了各种浪费类型，如过度生产、等待、缺陷等，以及通过各种工具和方法来减
少这些浪费。
这让我开始关注并思考我工作中可能存在的浪费，并尝试找到解决方案。
其次，培训中着重强调了数据分析和问题解决的重要性。
精益六西格玛强调基于数据
来做出决策，并使用一系列统计工具来分析问题并找到根本原因。
通过学习和实践这
些分析方法，我掌握了更多解决问题的技巧和方法。
此外，培训中还注重了团队合作和沟通的能力培养。
在精益六西格玛中，团队合作和
跨职能协作是至关重要的。
培训中，我们进行了大量小组练习和项目案例分析，这帮
助我们提高了协作和沟通能力。
最后，通过绿带培训，我还加强了对质量管理的认识和实践。
精益六西格玛注重质量
的持续改进和控制，这对于提高生产效率和客户满意度至关重要。
我学到了一些质量
管理工具和技术，如Pareto图、控制图等，并应用于实际工作中。
总的来说，精益六西格玛绿带培训给我提供了全面的管理方法和工具，让我更好地理
解和应用于工作中。
通过这个培训，我能够更好地识别和解决问题，提高效率和质量，并通过团队合作和沟通来实现持续改进。
六西格玛绿带培训总结
六西格玛培训总结报告很荣幸能被公司委派去广州曼顿培训机构为期六天的六西格玛绿带培训。
虽然在以前的工作或多或少接触及学习过相类似的分析统计工具，但系统的学习六西格玛项目管理及使用Minitab编制各种分析统计工具还是头一次，为此，十分感激公司领导给予我提供的这个提升发展平台。
以下是我这六天来的心得体会：一六西格玛的意义：六西格玛作为一种科学问题解决方法体系，不同于我以前所接触过的8D、DIVE及5C等简单问题分析解决方法。
它不只是一种工具，更是教给我们一种思维方法，通过一系列分析软件来验证问题的真因以便达到彻底改善并标准固化的目的。
六西格玛的核心价值观是“以顾客的需求为驱动”，客户的需求才是我们成立六西格玛项目的原始动力。
“什么是客户？”客户包括我们外在的终端客户及内在的下一工序客户，所以，六西格玛改善在整个公司无处不在。
二六西格玛改进项目的五个阶段（DMAIC）:1.项目界定阶段（D）对于一个新项目而言，项目界定这块尤为重要，通过分析客户需求，收集顾客数据，通过标杆管理，找出公司现在与以前最好时段的差异，或者与其它同行相对比，找出突出典型的问题，确立改进的方向与目标。
什么样的项目才是好项目？首先，应与公司的战略目标相符，然后是改进空间大，预期收益高的项目。
毕竟我们的存在就是为公司创造价值，以最小的投入创造最大的价值是我们的追求。
2.测量阶段（M）首先收集过程输入与输出的数据，确认并量化问题，然后对过程数据进行分析，确定输出的波动规律，为查找原因提供数据支持。
在测量阶段有一个非常重要的步骤：测量系统分析，“工欲善其事，必先利其器。
“合理的测量工具及方法是我们获得准确的数据及合理改善方向的重要基础。
3.分析阶段（A）分析阶段是DMAIC各个阶段中最难以预见的阶段。
在这个阶段，我们的项目团队应详细的研究资料，增强对过程和问题的理解，进而识别产生问题的原因，同时使用各种分析方法寻找问题根源。
在分析的过程中使用各类工具（头脑风暴法、因果图、方差分析法、假设检验、回归分析等），通过一系列的分析统计验，找到过程中影响问题Y的关键因素，为过程改进找到有效的方向。
六西格玛绿带培训笔记第一周
绿带培训笔记（第一周）参考书：六西格玛管理六西格玛统计指南---MINITAB使用指导1.组名：成长组长：倪军书记：彭洪亮2.组名：北京遇上南京组长：栾峰书记：李雯什么是六西格玛？与质量标准的差异，提高质量什么是精益？减少浪费两者的差异？解决问题的方式不同，工具不同。
Q质量QUALITY---六西格玛C成本COST---六西格玛&精益D交付期DILIVERY---精益（LEAN）DMIC来源于六西格玛企业运营管理DO RIGHT THING/DO THINGS RIGHT当前组织----组织的远景和经营目标领导力，执行力市场流程研发流程采购流程生产流程交付流程销售流程服务流程ISO项目管理合理化建议客户关系管理ERP精益六西格玛管理是一种卓越运营管理模式，是建立并维护一个坚实而长久的桥梁。
质量管理发展简史1.质量检验阶段：19世纪末---20世纪30年代末“事后把关”（1）泰勒：美国人，20世纪初科学管理之父---流程的概念，流水线（2）休哈特：美国人，贝尔实验室过程控制组，1920’---SPC（3）道奇，罗米格：美国人，贝尔实验室产品控制组，抽样（4）费希尔（Fisher）：英国人，统计学家ANOVA（方差分析），DOE（实验设计）2.统计质量控制阶段（SQC）：20世纪40年代~50年代末“工序控制”理论由休哈特提出戴明，朱兰：完善SQC3.全面质量管理阶段（TQC---TQM）：20世纪60年代~80年代末“系统工程”：质量问题是有机整体，全员全流程全企业参与（1）费根堡姆：美国人，GE公司，56年提出TQC（2）戴明：美国人，日本国家质量大奖（51年）（3）朱兰：美国人（4）石川馨：TQC---TQM（5）田口玄一：田口实验4.六西格玛质量管理：20世纪80年代末~今六西格玛一、六西格玛起源（书2-6）1987年，摩托罗拉MAIC，88年美国质量大奖：波多里奇奖联合信号（Allied Signal）DMAIC通用电气GE1.测量指标六西格玛：百万分之3.4五西格玛：百万分之233 9.97%四西格玛：百万分之6210 99.37%三西格玛：百万分之66807 93.31%Ơ值：标准差----------数据的离散程度，变异大小，值越大离散程度越大，变异越大Ơ水平：在一半规格内，容纳几个ơ值，就是几ơ水平（不考虑中心值1.5ơ偏移）规格线范围变大，不会影响Ơ值，只会使Ơ水平变高。
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绿带培训笔记（第一周）参考书：六西格玛管理六西格玛统计指南---MINITAB使用指导1.组名：成长组长：倪军书记：彭洪亮2.组名：北京遇上南京组长：栾峰书记：李雯什么是六西格玛？与质量标准的差异，提高质量什么是精益？减少浪费两者的差异？解决问题的方式不同，工具不同。
Q质量QUALITY---六西格玛C成本COST---六西格玛&精益D交付期DILIVERY---精益（LEAN）DMIC来源于六西格玛企业运营管理DO RIGHT THING/DO THINGS RIGHT当前组织----组织的远景和经营目标领导力，执行力市场流程研发流程采购流程生产流程交付流程销售流程服务流程ISO项目管理合理化建议客户关系管理ERP精益六西格玛管理是一种卓越运营管理模式，是建立并维护一个坚实而长久的桥梁。
质量管理发展简史1.质量检验阶段：19世纪末---20世纪30年代末“事后把关”（1）泰勒：美国人，20世纪初科学管理之父---流程的概念，流水线（2）休哈特：美国人，贝尔实验室过程控制组，1920’---SPC（3）道奇，罗米格：美国人，贝尔实验室产品控制组，抽样（4）费希尔（Fisher）：英国人，统计学家ANOVA（方差分析），DOE（实验设计）2.统计质量控制阶段（SQC）：20世纪40年代~50年代末“工序控制”理论由休哈特提出戴明，朱兰：完善SQC3.全面质量管理阶段（TQC---TQM）：20世纪60年代~80年代末“系统工程”：质量问题是有机整体，全员全流程全企业参与（1）费根堡姆：美国人，GE公司，56年提出TQC（2）戴明：美国人，日本国家质量大奖（51年）（3）朱兰：美国人（4）石川馨：TQC---TQM（5）田口玄一：田口实验4.六西格玛质量管理：20世纪80年代末~今六西格玛一、六西格玛起源（书2-6）1987年，摩托罗拉MAIC，88年美国质量大奖：波多里奇奖联合信号（Allied Signal）DMAIC通用电气GE1.测量指标六西格玛：百万分之3.4五西格玛：百万分之233 9.97%四西格玛：百万分之6210 99.37%三西格玛：百万分之66807 93.31%Ơ值：标准差----------数据的离散程度，变异大小，值越大离散程度越大，变异越大Ơ水平：在一半规格内，容纳几个ơ值，就是几ơ水平（不考虑中心值1.5ơ偏移）规格线范围变大，不会影响Ơ值，只会使Ơ水平变高。
2.方法论：（狭义6ơ）一套科学的严谨的逻辑思路（DMAIC）+工具=解决问题Y=f(x)Y指标x影响指标的因素f为yx的关系3.管理体系和文化：（广义6ơ）改善的流程能力：绩效指标平台---持续改进平台---流程运作平台持续改进循环：测量---改进---标准二、为什么推六西格玛？（书2-10）1.RTY---累进合格率,FPY---首次合格率RTY=76% ---不良率为24% ---百万分之240000个不良品----Ơ水平为2.21（查表）从流程中找到变异源，而不是加强检验而改善研究对象：调均值，减少变异2.流程改善路径DMAIC:定义D：定义Y测量M：测量Y现状，初步筛选关键X分析A：分析X与Y 的关系，确定哪些是关键X改善I：改善关键X控制C：控制关键X三、如何实施六西格玛？（书2-19）1.正确的支持，正确的项目，正确的人，正确的工具和方法领导和组织机构的正确认识和支持是最重要的Champion:支持项目，提供资源MBB：培养黑带绿带BB:GB：精益LEAN（精益）1990年由TPS转为LEAN（书3-1）原型：丰田公司TPS，二战后多品种，少批量的生产方式消除浪费，提高生产效率1. 五项基本原则：（书3-10）（1）价值：客户愿意付钱的部分增值，非增值（必要增值，不必要非增值）八大浪费：人才，等待，库存，搬运，缺陷，动作，过度加工，过量生产（2）价值流：由原材料变成成品的过程信息流，物料流（3）流动：单件流---节省等待时间（4）拉动：拉动生产，由客户需求决定（5）尽善尽美：PDCA持续改善2.精益屋：（书3-16）TPM：全员生产性维护5S标准化作业目视化管理全员参与精益六西格玛结合六西格玛+精益=质量+速度=又好又快@低成本整体思路为DMAIC，加上精益的工具精益：消除浪费，标准化工作，工作流，客户拉动六西格玛：减少变异，消除废料，流程优化，流程控制流程改善方法论项目定义DEFINE一、项目选择（书4-3）找出有问题，低于指标的部分立项满足SMART原则：SPECIFIC:具体的问题MEASURABLE:可测量的指标ACHIEVABLE:可实现的指标RELEVANT:与战略，客户需求相关的TIME:一定时间完成的避免无法测量效果的项目避免太大的项目避免把异常原因当做项目避免财务收益小的项目避免无法控制的项目筛选项目：使用柏拉图Pareto因果矩阵填写项目定义表（书4-7）1.基线：目前的表现，从项目开始之前的3-6个月的历史数据，前提是数据稳定。
能耗数据有季节的影响，统计时需要1-2年的历史数据财务费用，库存周转率等需要1-2年历史数据若没有历史数据，则立项开始统计2周-1个月的数据2.标杆：最好的水平，未来几年的方向（1）行业最佳值（2）自己历史最佳（3）极限值（4）理论值，设计值3.项目目标缩小基线与标杆差距的50%~80%，最好为70%基线项目目标标杆10% 10%-9%*0.7=3.7% 1%改善幅度=（基线-目标）/（基线-标杆）目标达成率=（基线-实际）/（基线-目标）财务收益的计算1.项目完成后未来12个月的收益2.项目进行中产生的收益二、了解客户需求（书5—1）1.确定服务2.列出外部和内部客户外部客户：为产品付费的人3.确定关键客户需求（1）收集客户之声：➢现有数据进行头脑风暴（对客户比较了解）---收集VOC客户之声,VOB战略之声，VOP流程之声➢调查问卷，一对一访谈（对客户不了解）（2）归纳整理客户之声：亲和图（相同的放到一起）（3）确定客户之声，转为项目Y---KANO分析必须：必须满足的需求线性：功能越充足，客户越满意改善重点愉悦：附加的服务---客户之声转换实验：入住酒店的服务流程HOLIDAY INN商旅客户5条以上VOC住：吃：选出次数多，必须和线性的，容易量化的选出2-3个Y了解产品需求（书5-12）精益方法：需求的两个维度：数量，波动测量订单不稳定参数：变异系数CV=标准差S/平均值X大于1.0波动大，变异大节拍时间：（单个产品生产时间）（书5-17）节拍时间计算=纯生产时间/平均需求量生产周期大于节拍时间：资源不够生产周期小于节拍时间：能力过剩两者接近最好工人数=总生产周期/节拍时间（向上取整）LOB生产线平衡度=所有生产周期总和/最长生产周期*工序数追求LOB达到100%流程图（书6-1）流程：将一系列输入转化为一系列输出的一组活动的总称。
Y=f(x)现况流程图，未来流程图一级流程：市场---研发---采购---生产---销售---售后服务二级流程：处理三级流程：绿带项目四级流程：SIPOC宏观流程图：了解项目流程的范围，输入和输出。
从P流程开始写（6个步骤以内），O为项目指标，C为内部外部客户，I为人机料法环测（6M），S为供应商P，O，C为重点流程变量图：（书6-16）Y=f(x)关键流程输入KPIV,关键流程输出KPOV分类x（标准化，不可控，可控，关键）C、U、X、SMINITAB银行业多使用JMP统计---基本统计量---显示描述性统计*.mtw 工作表（数据）将当前工作表另存为*.mpj 项目文件（数据，图）将项目另存为基本统计理论应用统计学分类：（1）描述性统计学：研究如何对客观现象进行数字的计量、概括和表示的方法方式：通过统计指标、图形、表格等形式-------样本分析（2）推论性统计学：利用样本对总体进行某种推断参数估计，假设检验数据的种类：（书8-2）1.属性（离散）：（1）二项：Y/N，良品不良品（2）分类：业务品种（3）分级（顺序）：满意，一般，不满意（4）计数：不良数（5）百分比，比例：不良率2.计量（连续）时间（秒）金额（元）距离（英寸）重量（斤）等数据分布：（书8-3）1.点图2.直方图连续型数据横轴：数据轴纵轴：频次加拟合线的直方图正态分布偏态分布：右偏（正偏）左偏（负偏）箱线图：箱子越扁波动越小,中心点是中位数，*为异常点（书8-20）可以对多个X对Y的影响哪个大，作比较图形化汇总：统计-----基本统计量-----图形化汇总平均值：（书8-7）受到极端值的影响中位数：顺位的50%的那个数值不受极端值的影响正态分布时平均值和中位数基本一致偏态分布时，中位数更加合理众值：出现频次最高的数据极差：最大值和最小值的差（样本量少时）方差：标准差：，离散程度，方差的平方根（样本量大时）样本平均值X （书8-8）样本标准差S总体平均值u总体标准差ơ正态分布：以平均值为中心，左右对称的钟型曲线（书8-9）高斯：德国数学家概率图，判断是否正态分布（1）定性越直越正态（2）定量P值大于0.05为正态（概率图，书8-12）中位数小于均值:右偏中位数大于均值:左偏基本图表（书9-2）时间序列图:判断稳定性运行图: 统计-------质量工具-------运行图控制图:统计----控制图----单值得变量控制图----单值控制图上控制线UCL,下控制线LCL散点图:研究两个连续变量之间的关系(X,Y都是连续的)是否X增大，Y也增大，判断关系边际图:把散点图和其他图进行组合（直方图/箱线图/点图）检查表:快速分析工具密集图:离散型数据多用,调查缺陷（找出刮痕）柏拉图Pareto: 根据改善目标的重要性进行排序若不符合八二原则，柱子长短差异不大，（1）可以合并相同的X项或改变X的分类（2）换Y的计量单位运用分组变量，产生二次柏拉图因果图：（鱼骨图，石川图）优先顺序排列主要输入变量对主要输出变量的影响使用6M分析基本统计与图表（总结）1.统计指标：中心趋势：均值，中位数(偏态分布时)，众数离散程度：极差，方差，标准差2.分析变量的分布图形（连续型数据）：点图，直方图，箱线图，图形化汇总3.分析变量的时间趋势图形：时序图，运行图，控制图SPC4.分析X/Y变量关系的图形方法：（分析X对Y的影响）（1）X离散，Y连续：分组的点图，分组的箱线图（2）X连续，Y连续：散点图，边际图5.其他问题分析的图形方法：（1）聚焦外观类缺陷发生位置：检查表（密集图）（2）聚焦关键项（82法则）：Pareto图（找出关键Y或X）若柏拉图分布不符合82法则：改变横轴数据/变Y的单位/合并分组（3）影响Y的原因：因果图（鱼骨图）----发散X用在项目M.A阶段，针对每个y展开分析，按照6M分别分析QC七图：直方图散点图密集图Pareto图鱼骨图控制图层别法：分组点图，分组箱线图Measure步骤1.测量Y（y s）现况：（1）Y数据可靠性：MSA（测量系统分析）：计量（连续），计数（离散）（2）Y稳定性分析：SPC统计过程控制：计量（连续），计数（离散）（3）Y流程能力分析：计量（连续），计数（离散）2.初步筛选关键X s（1）全部影响因素分析：鱼骨图，I/O分析（流程变量图）（2）初步筛选关键X：因果矩阵（C&E）（3）对关键因子进行失效模式分析：FMEA（一部分快速改善，一部分继续放到A阶段分析）SPC统计过程控制（书10-2）变异类型：（1）受控：一般原因---------------主要解决对象（2）不受控：特殊原因制作控制图中的单值图分析MINITAB规则：八项异常（书10-12）：K=3✓1）1个点，距离中心线大于K个标准差✓2）连续K点在中心线同一侧3）连续K个点，全部递增或递减4）连续K个点，上下交错✓5）K+1个点中有K个点，距离中心线（同侧）大于2个标准差✓6）K+1个点中有K个点，距离中心线（同侧）大于1个标准差7）连续K个点，距离中心线（任一侧）1个标准差以内8）连续K个点，距离中心线（任一侧）大于1个标准差X图出现异常中第7项说明：组内差异大，分组不合理PATTERN规则：重复出现相同图案查看异常点出现的原因，提出改进措施，再去掉异常点再分析若异常点比较多，则可以专门立项解决异常原因控制线是在控制图中使用，计算得出，随数据大小变化而变化规格线在衡量满足客户要求能力时使用，一旦规定好就不变流程能力分析时：用规格线，规格线是控制线的两倍时为6西格玛水平判断数据是何种类型：计数/计量选择正确的控制图：（书10-21）X-Bar R/X-Bar S：（计量型数据群）样本极差：组内数据的极差，组内短期变异大小适合场合：抽样易，成本低，时间短适合于分组适合流程：离散型制造业（电子，家电，机械）控制限：公式（书P10-23）I-MR：单值-移动极差图（单个计量型数据）MR（moving range）移动极差：流程短期变异，相邻两个点的差使用场合：抽样难度相对大，成本高，时间长无必要分组适合流程：连续型制造业（化工，钢铁，食品，服务业）控制限：I图：公式（书P10-22）U图（缺陷率）计数型：样本量变大，控制线变窄缺陷样本量变小，控制线变宽C图（缺陷数）计数型P图（不良率）计数型：样本量变大，控制线变窄不良品样本量变小，控制线变宽Np图（不良数）计数型缺陷与不良的差别：一个不良品上可以有多个缺陷数P,U图中出现异常点需要注意单值图中出现异常点有时可以忽略练习：东北1992-1996年销售量分布图东北地区1992-1996年每季度销售量分布图每年整体趋势比较平稳，第四季度囤货冲击销量属于人为动手脚西南地区1992-1996年销售量分布图西南地区1992-1996年每季度销售量分布图业绩平淡，无突破，最后一年销量明显减少西北地区1992-1996年销售量分布图西北地区1992-1996年每季度销售量分布图连续五年销售业绩下降中北部地区1992-1996年销售量分布图中北地区1992-1996年每季度销售量分布图销售量攀升表现好，只有94年遇到低谷中大西洋地区1992-1996年销售量分布图中大西洋地区1992-1996年每季度销售量分布图连续5年持续上升中南地区1992-1996年销售量分布图中南地区1992-1996年每季度销售量分布图表现稳定，需要额外激励MSA测量系统分析（书11-2）（1）连续型（计量型）数据MSA变异的可能来源：观察到的变异：1）实际流程变异：长期，短期，样本2）测量变异：测量仪器作业者：重复性，校准，稳定性，线性总变异=产品变异+测量系统变异测量系统变异=重复性变异+再现性变异产品：均值5，波动0.5测量：均值0，波动0.5计算器：结果：'总体'表达式：'产品'+'测量'总体的点图比产品的点图胖一些，所以总体的波动大重点分析测量数据的精确性分辨率：米尺，直尺，游标卡尺，千分尺等分度应该为产品规格的十分之一（书11-6）准确性：准确：与中心线偏差越小越好，（与真值比较）精确：波动越小越好，离散程度越小越好，（自己与自己的比较）对测量工具进行校准真值（MASTER VALUE主值）：可用标准值来代替，可通过更加高级的测量仪器进行若干次测量取其平均来得到主值与测量平均值之间的距离为偏移影响准确的因素：仪器，人员精确性：测量系统的变异=重复性变异+再现性变异1.重复性：同一个人，同一个仪器对同一个部件的同一个特性连续测量的变异重复性好（波动小）2.再现性：不同的人/不同的仪器/不同部件/不同环境产生的变异（只变一种）再现性好（图形越靠近）测量能力指标：（11-12）（1）精确性公差比P/T理想值10%，大于30%必须改善P/T值有可能大于100%，越大图越胖P/T=6ơms/T*100%（2）R&R一定小于100%，希望30%以下，理想值10%公差和观察到的流程变异接近时为3个西格玛水平R&R= ơms/ ơT*100%设定：2-3人，10个部品，测2-3次，不要选择连续部件取样：在正负3个西格玛范围内，时间范围大且各个时间内都有样品错误取样：（1）短期连续取样会样品差异小，波动小，R&R数据偏大（2）混合取样（不同规格取样）R&R数据偏小MINITAB质量工具-----量具研究------量具R&R（书11-24）交叉：样品可以反复测量，不受破坏嵌套：测完样品就受到破坏，无法再测（一个大的样本中，分离出多个小样，再检测）判断测量能力好不好R&R：10%以下好P/T：10%以下好类别数：10以上好分析R&R图（书11-26）属性（计数型）测量系统分析样本量30-50个大部分样本来自于不好界定好还是不好的，2/3剩余部分来自于明确好1/3或1/3不好挑选2-3个人正常工作人员KAPPA：去除偶然后，评估人之间的一致程度。