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1、1.SixSigmaIntroduction2.统计基础3.Define4.测量系统分析5.工程能力分析6.Graph分析7.假设检验8.ANOVA9.Regression(回归分析)10.DOE（实验计划法）11.RSM(反应表面实验)12.CaseStudy13.管理图附录1.统计Table附录2.利用Minitab的统计基础Table1.IntroductionSixSigma发展History改善目标(SixSigma水准)的侧面上通过SixSigma的技法,发展为做事方式的效率化啊!那边有不良不管怎么样都要成为钱成为做事方法顾客所愿的!SixSi
2、gma第1代(1987~1995)制品的品质,特别是制造品质向上为主要目的推进SixSigmaSixSigma第2代(1996~1999)对于所有Process适用统计性,科学性技法财务成果达成上FocusingSixSigma第3代(1998~)市场品质改善为中心对顾客没有Impact的改善，就不是改善SixSigma第4代(1999~)把SixSigma作为做事的工具，制造，事务间接部门，研究开发等从事在所有BusinessProcess上的人理解&活用的方法论（SixSigmaisthewayItselfwework）确保持续的，自然的改善的Base
3、lineParadigmShiftforSixSigma1.CustomerFocusedCustomerSatisfactionProductValueNegativeDifferentiationPositiveDifferentiationIndifferenceZoneMetrics:Youcan&havetoMeasureEverythingThatResultInCustomerSatisfaction2.测量及定量化4.HiddenFactoryInGodwetrust,buttheothers mustusedata--Deming--3.
4、以Data为基础的议事决定CoPQ와SixSigmaCostDefect不良率控制费用4σ5σ6σQuality3σ2σ①②5.品质和费用SixSigma思考1.散布概念的扩展-问题的核心在于问题原因的散布上.-通常发生问题的原因有散布和平均.平均的问题是在CTQ的推定,改善的方法及改善的难易度方面来说相对地较容易.-虽然Group内散布重要但是Group间比较时的散步概念也很重要.2.不良范围扩大-把什么看成不良这是很重要,把什么看成不良是要改善的意思.-不良的基准0)SpecOut1)不符合目标的全都是不良2)做两次都是不良(Re-work)3)比别人
5、差的也是不良3.测定及定量化-不能测定的就不能管理-不能管理就不能改善SixSigma的核心1.Data的Baseline-要建立Data采集基准以及采集体系.-通常有意义的Data以分子/分母的形式出现.-一直以来我们关心的焦点是QData的分子是怎样有效的Gathering以及改善的侧面上.-但是更重要的是分子范围(不良的范围,分析的范围,改善的范围)&分母范围的界限.-在这层次上就出现了CoPQ以及HiddenFactory概念.2.Data的真实性-决议时需要具备的Data.-去掉BongoData.3.根据Data做决策-现有的Data在决策时多
6、大程度上被运用?-单纯地采集Data并不重要,重要的是我们所需要的Data是具备分析所必要的形式,决策时有用的形态.当然,这样的Data还要在经营层决策时被运用.-不要让它成为垃圾Data.判断价值的根据其根据的恰当性问题的类型-那个人平时很正常的,可一旦喝酒就会乱来-一向是不正常的人-一向是个很正常的人-平时乱来,可一旦喝酒就会变得很正常对事情的价值判断和对问题的对应方法SixSigma的3大领域ImproveanexistingProductImproveanexistingServiceImproveanexistingProcessBuild6σq
7、ualityintonewdesignsTQ6σManufac-turing6σR&D6σSixSigmaistheway‘itself’wework开发阶段设计完成度的确保符合顾客Needs的CTQ选定设定合理的Tolerance考虑工程能力的设计(Margin确保)量产阶段品质确保最佳工程能力确保Field慢性不良改善利用IT的RealTimeMonitoring间接部门的Output极大化CycleTimeReductionProcessOptimization业务效率及业务质量的向上BusinessSystem(Product,Part,Proce
8、ss,People)SelectDefine*New?Measur
