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吕立桂

吕立桂 暂无评分

供应链管理 生产管理

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  • 吕立桂
  • 所在地: 上海市
  • 擅长领域: 生产管理 质量管理 精益生产
  • 所属行业:生产|加工|制造 汽车/摩托车
  • 市场价格: 图片20000/天 (具体课酬请与讲师沟通确定)
  • 主讲课程:研发项目管理|从样品到量产|实验设计DOE|质量功能展开QFD|六西格玛管理模式|六西格玛绿带|六西格玛黑带|失效模式与效果分析FMEA|测量系统分析MSA|统计过程控制SPC|解决现场质量问题的方法(PDCA+QC7工具)|精益生产

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  • 2015-07-28...
    查看详情>> 第一模块:六西格玛概论(3hrs) 质量管理的发展史 质量的含义 质量管理的发展历程 六西格玛的发展过程 六西格玛的含义 I.衡量过程能力的指标(基本统计:偏差、数据类型、中心偏倚和离散趋势、中心极限定律、Minitab练习) II.解决问题的方法论(DMAIC、DMADV/IDDOV)、成功项目案例分享 III.一种企业文化 六西格玛的角色和组织模式 六西格玛各参与者的角色 六西格玛的组织模式 第二模块:定义 Define 一、项目选择(1.5hr) 客户和客户的要求 卡诺模型(Kano Model) CT矩阵 GB项目的要求和要点 课堂练习:如何选择合适的项目 课堂点评:确定学员的GB项目 B.项目章程(1.5hrs) 问题描述  目标描述  项目范围  团队及职责  计划  投资和收益估算  项目批准  课堂练习和点评:制定GB项目的章程  C.过程流程图(1.5hrs) 过程的组成  过程流程图及其作用  过程方法:SIPOC  课堂练习和点评:绘制GB项目的SIPOC 第三模块:测量 Measure(6.5hrs) Step1:选择质量特征Y 一般情况下的Y选择  通过QFD、C&E矩阵、FMEA确定Y Step2:绩效标准 可操作性定义  目标和规范  缺陷 课堂练习:定义GB项目的Y和绩效标准 Step3:测量系统分析MSA 测量系统组成和重要作用  分辨率  计量型数据的准确性:偏倚、线性、稳定性  计量型数据的精确性:重复性和再现性  课堂练习:GR&R方差分析法  计数型数据的测量系统分析  破坏性数据的测量系统分析  课堂练习:识别GB项目的测量系统并制定MSA计划  第四模块:分析 Analyze(10hrs) Step4:过程能力 过程是否稳定?(图表工具:直方图、趋势图等)  过程能力(计量:CP/Cpk、Pp/Ppk、Zst/Zlt/Zsh;计数:DPO/DPU/DPMO)  Step5:目标设定 设定可实现的改善目标 Step6:原因分析和筛选 寻找所有潜在的X(SIPOC+鱼骨图)  课堂练习:识别GB项目所有潜在的X  筛选重要的X(图表工具:柏拉图等)  置信区间和假设检验 计量型Y,计数型X:稳定性-形状-离散-居中(1-t、2-t、P-t、方差检验、ANOVA)  计量型Y,计量型X:相关分析、回归分析  计数型Y,计数型X:卡方分析  课堂练习:确定识别各潜在X重要性的工具和方法 第五模块:改进 Improve (6hr) Step7:关键要素的改善方案 制定关键要素的改善方案并进行验证其有效性 Step8:运行参数的解决方案 DOE简介  全因子实验方案  实验流程(因子选择和水平设定、数据诊断、因子图、统计分析)  课堂练习:制定项目运行参数的实验方案 Step9:确定Y和X的运营规范 确定Y的公差  确定X的公差 第六模块:控制 Control (5hrs) Step10:更新过程控制系统 过程控制系统的组成  选择过程控制方法  制定培训计划并实施 Step11:实施改善方案并计算过程能力 制定实施计划  收集数据  计算过程能力 Step12:实施过程控制 控制图的作用和意义  计量型数据控制图(Xbar-R、I-MR、I-MR-R)  计数型数据控制图(P、NP、U、C)  课堂练习:选择适合自己项目的控制图 第七模块:总结(1.5hrs) 课程内容总结  课程内容答疑  案例分享  项目报告  理论考试  第八模块:项目追踪(培训结束后3个月内) 1.按项目进度每月提交报告,咨询师对项目完成情况进行点评;  2.项目成果维持3个月后,咨询公司向学员颁发GB证书,并将项目报告发客户培训部门负责人。
  • 2015-07-28...
    查看详情>> 课程介绍: 为了获得最优的产品参数/工艺参数设置,工程师们做了大量的研究工作后仍踌躇不前,怎样才能快速有效的找到最优方案呢?统计实验设计DOE为其提供了一个有效的试验策略。它通过筛选实验、最快上升法、中心点实验、响应曲面、混料实验等过程建立Y=F(X)的函数关系,从而识别出影响产品特性或过程特性的关键因素,使企业逐步拥有属于自己的核心技术。 课程大纲: 第一模块:统计知识准备(2.5hrs) 问题解决之路 基本统计(偏差的组成、数据类型、中心偏倚和离散趋势)  置信区间和假设检验 第二模块:单因子实验(1.5hrs) 方差分析 相关分析  回归分析 第三模块:实验设计简介(1.0hr) 实验设计发展过程 实验设计基本术语介绍 实验设计目的和种类 第四模块:正交实验之一:全因子实验(1.0hr) 全因子实验的构成 全因子实验的特点 Minitab生成全因子实验 第五模块:正交实验之二:部分因子实验(2.0hrs) 部分因子实验的生成 部分因子实验的分辨率 部分因子实验的分析 Minitab练习 第六模块:实验设计流程(6.0hrs) 定义项目,识别响应 建立基线水平 确定实验的限制条件 识别因子、确定因子水平 课堂练习1 选择实验设计类型 随机运行 收集数据 课堂练习2 分析数据 得出结论 课堂练习3 验证结论 制定未来计划 Minitab练习 第七模块:PSA实验和带中心点的因子实验(1.0hr) 中点 带中点的因子实验构成 最快上升法PSA 带中点的因子实验的分析 课堂练习4 第八模块:响应曲面(1.0hr) 中心复合实验的构成 中心复合实验的分析 Minitab练习 第九模块:混料实验(1.0hr) 混料实验的构成 混料实验的分析 Minitab练习 第十模块:总结与研讨(1.0hr) 课堂讨论 内容总结 课时:3天, 每天6小时

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