【课程背景】

由具有长期实际运作经验和深厚理论造诣的专家和黑带大师主讲，系统阐述六西格玛管理的模型、组织结构、项目管理、突破策略和文化变革策略，结合丰富的制造业及服务业的六西格玛实施案例；重点讲解六西格玛项目各阶段所用工具及MINITAB专用软件的应用。培养六西格玛黑带具备对问题敏锐的洞察力、驱动团队解决问题的技能与创新解决问题的能力，这对六西格玛黑带的职业和非职业生涯具有决定意义。
《六西格玛绿带升黑带课程》共计10天，分2个月完成，每月连续5天。《六西格玛绿带升黑带课程》结合实际案例研讨和现场试验来教学，并将精益思想与六西格玛思维有机的融合到一起，从而提供了关于品质改进、效率提升、流程优化、设备管理、物料库存与物流路线改善等项目的细部分析问题与解决问题的个性化路径。

【课程对象】

绿升黑的候选人：有六西格玛绿带基础；掌握基本统计知识；挑战现状的眼光与态度；解决问题的热情；在公司或部门具备一定的个人威望；在专业领域有较强技能。

【课程大纲】

第1场 模块一：
六西格玛概论  培训课程整体介绍
 DMAIC改善实践逻辑梳理
 六西格玛项目推进与管理
 六西格玛项目课题选择

模块二：
Define定义  DMAIC之D阶段实践路线图
 SIPOC图与利益相关方分析
 团队成员能力评估与成长计划
 六西格玛项目价值评估(财务分析)
 六西格玛项目风险评估 0.5H

模块三：
Measure测量  DMAIC之M阶段实践路线图
 测量系统分析MSA知识回顾
 Gage R&R Study现场演练（红酒实验）
 Gage R&R Study之演练报告分享

 概率分布（正态与常见的非正态分布）
过程能力分析（Z值/Cp/Cpk/Pp/Ppk）
 过程能力分析之Six pack图
 非正过程能力分析（含个体分布识别）
 Johnson转换与Box-Cox转换

模块四：
Analyze分析  DMAIC之A阶段实践路线图
 质量改进之原理（研究随机因子）
 寻找随机因子（发散思维）
 筛选关键因子（C&E Matrix & FMEA）

如何客观给出RPN值评分（S*O*D）
 验证显著因子（假设检验及其应用）
 中心极限定理与置信区间
 拒绝域与接受域
卡方检验（案例研讨）
 方差分析（ANOVA）（案例研讨）
 非参数检验（案例研讨）
 样本量与功效检验

假设检验现场演练（飞船实验-1）
 假设检验之演练报告分享（2σ/2t/t-t/回归）
 第一场课程总结及案例分享
 课程答疑（Q&A）


第2场 模块五：
Improve改善  第一场课程内容回顾
 DMAIC之I阶段实践路线图
 多项式回归（案例研讨）
 最佳子集（案例研讨）
 试验设计（DOE）概述
 两水平全因子（2^k）设计回顾
 两水平部分因子设计（2^k-i）原理介绍
 生成元、混杂、设计分辨力
 默认生成元部分因子设计（案例研讨）

指定生成元部分因子设计（案例研讨）
 试验设计课题研讨（因子选择、水平设计）
 各小组成果分享（讲解）
 中心点实验定义（0,0）

2水平全因子+中心点设计（探测弯曲）
 创建及分析中心点设计（案例研讨）
 中心点设计与一般全因子设计的异同点
 最速上升法（案例研讨）

响应曲面（RSM）设计介绍
 创建中心复合试验（CCD/CCF/CCC）
 分析中心复合试验（建模、曲面图）
 优化试验设计（剥离、响应优化器）
 RSM试验结果预测与验证 0.5H

RSM试验练习
 试验设计现场演练规则说明（飞船实验-2）
 纸飞船因子筛选DOE（部分因子设计）
 纸飞船因子量化DOE（加中心点设计）
 纸飞船因子优化DOE（RSM设计）

纸飞船实验报告分享
 稳健设计与品质工程
 品质损失函数（案例研讨）
 信噪比（S/N）

静态田口参数设计（案例研讨）
 调优运算（EVOP）
 第二场课程总结及案例分享
 课程答疑（Q&A） 1.5H

第3场 模块六：
Control控制  第二场课程内容回顾
 DMAIC改善路线图回顾
 防错设计（Poka Yoke）概述
 防错法的思维及实践原理

防错法的实践路径与案例
 防错法的实践与推广（课题研讨）
 文件化/标准化
 DMAIC之C阶段核心工作及目的
统计制程控制（SPC）原理
 常用第1场 模块一：
六西格玛概论  培训课程整体介绍
 DMAIC改善实践逻辑梳理
 六西格玛项目推进与管理
 六西格玛项目课题选择

模块二：
Define定义  DMAIC之D阶段实践路线图
 SIPOC图与利益相关方分析
 团队成员能力评估与成长计划
 六西格玛项目价值评估(财务分析)
 六西格玛项目风险评估 0.5H

模块三：
Measure测量  DMAIC之M阶段实践路线图
 测量系统分析MSA知识回顾
 Gage R&R Study现场演练（红酒实验）
 Gage R&R Study之演练报告分享

 概率分布（正态与常见的非正态分布）
过程能力分析（Z值/Cp/Cpk/Pp/Ppk）
 过程能力分析之Six pack图
 非正过程能力分析（含个体分布识别）
 Johnson转换与Box-Cox转换

模块四：
Analyze分析  DMAIC之A阶段实践路线图
 质量改进之原理（研究随机因子）
 寻找随机因子（发散思维）
 筛选关键因子（C&E Matrix & FMEA）

如何客观给出RPN值评分（S*O*D）
 验证显著因子（假设检验及其应用）
 中心极限定理与置信区间
 拒绝域与接受域
卡方检验（案例研讨）
 方差分析（ANOVA）（案例研讨）
 非参数检验（案例研讨）
 样本量与功效检验

假设检验现场演练（飞船实验-1）
 假设检验之演练报告分享（2σ/2t/t-t/回归）
 第一场课程总结及案例分享
 课程答疑（Q&A）


第2场 模块五：
Improve改善  第一场课程内容回顾
 DMAIC之I阶段实践路线图
 多项式回归（案例研讨）
 最佳子集（案例研讨）
 试验设计（DOE）概述
 两水平全因子（2^k）设计回顾
 两水平部分因子设计（2^k-i）原理介绍
 生成元、混杂、设计分辨力
 默认生成元部分因子设计（案例研讨）

指定生成元部分因子设计（案例研讨）
 试验设计课题研讨（因子选择、水平设计）
 各小组成果分享（讲解）
 中心点实验定义（0,0）

2水平全因子+中心点设计（探测弯曲）
 创建及分析中心点设计（案例研讨）
 中心点设计与一般全因子设计的异同点
 最速上升法（案例研讨）

响应曲面（RSM）设计介绍
 创建中心复合试验（CCD/CCF/CCC）
 分析中心复合试验（建模、曲面图）
 优化试验设计（剥离、响应优化器）
 RSM试验结果预测与验证 0.5H

RSM试验练习
 试验设计现场演练规则说明（飞船实验-2）
 纸飞船因子筛选DOE（部分因子设计）
 纸飞船因子量化DOE（加中心点设计）
 纸飞船因子优化DOE（RSM设计）

纸飞船实验报告分享
 稳健设计与品质工程
 品质损失函数（案例研讨）
 信噪比（S/N）

静态田口参数设计（案例研讨）
 调优运算（EVOP）
 第二场课程总结及案例分享
 课程答疑（Q&A） 1.5H

第3场 模块六：
Control控制  第二场课程内容回顾
 DMAIC改善路线图回顾
 防错设计（Poka Yoke）概述
 防错法的思维及实践原理

防错法的实践路径与案例
 防错法的实践与推广（课题研讨）
 文件化/标准化
 DMAIC之C阶段核心工作及目的
统计制程控制（SPC）原理
 常用的控制图（Xbar-R/S等）回顾
 控制计划与项目移交
项目总结与评审
 精益生产介绍
 六西格玛设计（DFSS）介绍
 DMAIC课程总结及案例研讨
 课程答疑（Q&A）