CAQ注册六西格玛绿带知识大纲兼学习精华点.docx
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CAQ注册六西格玛绿带知识大纲
Ⅰ六西格玛管理概论
A.六西格玛管理的发展
1.六西格玛的起源和发展
了解六西格玛的起源，理解质量大师（朱兰、戴明、休哈特等）的质量理念；六西格玛管理的演变过程；识别组织为何使用六西格玛，六西格玛与其他管理模式之间的关系。
（理解）
*休哈特－SPC理论，PDCA循环
*戴明－用SPC识别特殊原因和偶然原因
*朱兰－朱兰三部曲：
质量策划，控制，改进
*6sigma由motorola工程师BillSmith提出，通用电气Welch发展，全世界开花结果
*6sigma可以提高公司竞争力，6sigma融合其他管理模式
2.六西格玛解决问题的逻辑
识别企业的关键绩效指标和业绩驱动因素，平衡记分卡、绩效指标与之上而下的业务流程改进。
（理解）
B.六西格玛管理的概念和核心理念
1.六西格玛管理的概念
掌握六西格玛的基本概念，了解其统计意义和管理意义。
（理解）
*6Sigma是一套系统的，集成的业务改进方法体系，帮助企业持续改进业务流程，提高客户满意度的管理方法
2.六西格玛的核心理念
掌握六西格玛的核心理念和价值观。
（理解）
1）领导作用―――动力
2）顾客满意―――动力
3）组织学习―――行动
4）数据基础―――推动
5）部门合作，过程改进―――推动
6）注重结果
C.六西格玛管理的组织和推进
1.六西格玛管理领导力与战略
掌握六西格玛管理实施中高层领导的作用，六西格玛与企业战略。
（理解）
领导－确立使命，愿景和核心价值观战略：
突破性改进模式
2.六西格玛管理的组织结构
掌握实施六西格玛管理需要建立的基础架构和条件，组织各部分的角色（高层领导团队、倡导人、资深黑带、黑带、绿带等）和作用。
（理解）
高层－>倡导者－>业务负责人－>（资深黑带）黑带－>绿带
高层：
支持倡导者：
组织资深黑带：
辅导黑带：
核心绿带：
项目小组负责业务负责人：
配合与支持
3.六西格玛管理的推进步骤
掌握六西格玛实施的主要阶段和步骤，各阶段的特点、主要内容等。
（理解）
导入期，加速期，成长期，成熟期
4.六西格玛项目管理
掌握六西格玛项目管理的基本原则、意义和作用。
（理解）
意义和作用：
通过做项目，实现经济效益，促进行为和观念改变
D．六西格玛管理方法论
1.六西格玛改进的模式——DMAIC
掌握DMAIC解决问题的基本逻辑和流程，各阶段的主要内容，与其他持续改进思想之间的关系。
（理解）
界定（Y），测量（Y－X），分析（Y－X），改进（Y－X），控制
2.六西格玛设计的模式
了解六西格玛设计的基本思想，描述并区别DMADOV（定义、测量、分析、设计、验证）识别它们如何与DMAIC相联系及在DFSS的设计阶段如何全程跟进帮助改进最终产品和过程。
（理解）
DMADOV：
界定，测量，分析，设计，优化，验证
E．精益六西格玛
1.精益生产的产生及发展
了解精益生产的产生和精益的思想，掌握一些概念，例如价值链、看板、拉动系统等。
（理解）
产生－日本丰田生产模式，发展－美国90年代研究
2.精益生产的核心理念
了解精益生产的核心理念，掌握增值作业和非增值作业，识别在过量库存，空间、测量检测、重复工作、运输和仓储等方面的浪费。
（理解）
核心思想－消除浪费，暴露问题，解决问题
五原则：
确定价值，价值流，流动，拉动，尽善尽美
3.精益生产与六西格玛的融合
了解如何将精益的工具融入六西格玛问题解决的基本框架之中。
（理解）
II六西格玛—界定
A.六西格玛与过程管理
1.过程要素
定义并描述过程构成和界限。
识别过程如何跨越不同的职能部门、如何实现过程改进。
（分析）
过程构成：
SIPOC－供方，输入，过程，输出，客户，P<7~8个
2.过程负责人和相关方
识别过程的所有者，内部和外部顾客以及其他相关方。
（应用）
过程负责人：
对过程负有管理职责的人员
3.价值链与价值流图
了解价值、价值链和价值流图，价值流图的作用。
（应用）
B.改进机会确定
1.识别顾客
能在一个具体的项目中识别和区分内部和外部顾客并能说明项目如何影响顾客。
（应用）
顾客：
接受产品的组织或个人
外部顾客：
组织外部内部顾客：
组织内部
2.收集顾客数据
使用多种方法收集顾客反馈（如调查、焦点小组、访问、观察）并能区分这些方法有效的主要因素；审查调查中的问题以减少模糊不清和偏差。
（应用）
1）满意度调查2）客诉处理3）售后跟踪3）法规分析4）战略展开5）趋势分析
3.分析顾客信息和顾客满意度评价
使用图表、统计等定量方法以及定性的方法来分析顾客的反馈，识别顾客的关键需求，了解顾客满意度评价的简单方法（分析）
亲和图法
4.转化顾客需求
帮助将顾客需求转化为项目目标，包含关键质量特性（CTQ）特征和要求的描述。
使用顾客的声音分析工具如质量功能展开（QFD）把顾客要求转化为绩效测量指标。
（分析）
QFD树图
KANO模型－基本需要，期望需求，兴奋需求
5.水平对比（Benchmarking）
了解水平对比的目的和简要步骤，了解如何使用水平对比确定改进机会。
（理解）
与行业领先者比较过程，产品和服务
C.六西格玛项目管理
1.六西格玛项目选择
了解六西格玛项目选择的原则和流程，项目选择主要考虑的因素。
（理解）
项目选择原则：
1）有意义，有价值2）可管理
Y－>y－>CTQ－>选定项目
因素：
1）战略关键点2）经营目标及重点3）顾客投诉和关注的热点4）质量、成本、交期的难点5）财务效益增长点6）与竞争对手比较的薄弱点
2.六西格玛项目范围界定-SIPOC
使用排列图、流程图等，进一步界定项目，使用SIPOC图界定项目的范围。
（应用）
过程构成：
SIPOC－供方，输入，过程，输出，客户，P<7~8个
3.项目目标
掌握项目目标的确定方法，包括基线和改进目标，目标评价的SMART原则（应用）
SMART：
具体性，可测性，可达性，相关性，时限性
4.六西格玛过程绩效度量指标
确定项目测量指标（如质量、周期时间、成本）以及与“顾客的声音”有关的关键项目指标的设定；关键质量特性CTQ的树图展开；如何建立测量指标；如何根据排列图法或其他方法确定关键过程输出变量。
计算过程绩效指标，如单位缺陷数（DPU）、流通合格率（RTY）、劣质成本（COPQ）、百万机会缺陷数（DPMO）西格玛水平等。
（应用）
DPU（单位缺陷数）－缺陷数/抽检数
DPMO（百万机会缺陷数）－缺陷数/（产品数*缺陷机会数）
FTY（一次性通过率）－exp（-DPU）
RTY（流通合格率）－FTY1*…FTYn
COPQ（劣质成本）－预防与鉴定成本不增值部分+失败成本
5.六西格玛项目选择需注意的问题
了解六西格玛项目选择的误区，常见的问题以及如何避免。
（应用）
1）与发展及客户需求无关
2）不针对CTQ
3）Y没有分解
4）原因措施已有
5）指标不明，无挑战性
6）难度太大
7）收益低
6.六西格玛项目效益预估和风险分析
了解六西格玛项目效益的评价方法，描述项目风险分析的目的和意义,包括资源、财务及对顾客和利益相关方的影响等。
（应用）
效益评价
1）增加收益：
销售额*加权成本*缩短天数/360
2）降低成本：
产量*（TRY后－RTY前）*单位成本
风险分析：
提前识别风险并有效管理风险，分风险识别，评估和管理三步
7.六西格玛项目立项表和计划
定义并描述项目立项表（特许任务书）的要素、项目计划方法、项目文档要求。
（应用）
1）项目名称
2）背景与选择理由
3）问题描述
4）目标
5）团队
6）过程和职责
7）相关方及影响
8）进度表
9）批准和授权
8.六西格玛项目团队建设
掌握团队的组建和授权；了解团队发展阶段、团队动力与绩效、团队工具。
（应用）
组长，核心成员，扩展成员，业务负责人，倡导者，指导
阶段：
形成，震荡，规范，执行
激励：
TARGET－事实，负责，尊重，成长，授权，信任
工具：
头脑风暴法
9.六西格玛项目监控与促进变革
了解六西格玛项目审核和监控的必要性，总结项目经验教训，如何通过六西格玛项目转变思维方式和促进管理变革。
（应用）
监控：
消除计划与执行不一致
变革核心：
沟通，通过沟通获得各方支持，执行者认同
D.六西格玛项目管理工具
会选择和使用界定阶段常用的管理和计划工具，如：
亲和图、关联图、树图、优先矩阵图、矩阵图、过程决策程序图法（PDPC）、活动网络图。
（应用）
亲和图（KJ）：
归纳相近，分类整理
关联图（关系图）：
因果连接
树图（系统图）：
主题分解细分
矩阵图：
行与列的相关关系
优先矩阵图：
矩阵图关系评分，按轻重优先排列
过程决策程序图法（PDPC）：
遇不利选择备用方案流程
网络图（箭条图）：
顺序流程，一始一终，不循环
III六西格玛—测量
A.过程分析和文档
1.流程图
掌握绘制流程图的方法，进行作业定义，制定流程的作业指导书、工作说明等。
（分析）
2.因果图与因果矩阵
会绘制因果图和因果矩阵。
使用因果图和因果矩阵确定关键的过程输入与输出。
（分析）
3.过程输入与输出
过程输入与输出变量的测量，如何量化。
（分析）
关键输入变量（KPIV）与关键输出变量（KPOV）
B.概率与数理统计基础
1.概率论基础知识
描述和应用一些基本概念，比如独立性、不相容、乘法法则等。
（应用）
不相容：
A与B没有交集
独立性：
两事件互不影响
乘法法则：
P（AB）＝P（A｜B）P（B）＝P（B｜A）P（A）
2.随机变量及分布
掌握随机变量的类型、统计分布、概率密度函数等概念。
（应用）
随机变量：
离散型（区间内取值有限个），连续型（区间内取值任意）
概率密度函数：
连续型随机变量的概率分布分布函数：
累积概率密度函数F（x）=∫p（x）dx
3.数学期望、均值与方差
掌握数学期望、均值、方差、标准差等概念。
（应用）
期望/均值E（x）=∑xipi
方差V（x）=∑[xi-E（x）]2pi
样本方差s2＝∑[xi-ẍ]2/（n-1）
样本标准差s=√s2
4.常用的离散分布
掌握常用的几个离散分布：
超几何分布、二项式分布和泊松分布。
（应用）
超几何分布p（x）=CMxCN-Mn-x/CNn抽样不放回
二项式分布p（x）=Cnxpx（1-p）n-x n重伯努利试验（0/1，重复抽样，放回）
泊松分布p（x）=λxe-λ/x!
不合格项个数分布
5.常用的连续分布
掌握常见的几个连续分布：
正态分布、指数分布等（应用）
正态分布p（x）=e-（x-u）2/2σ2/σ√2π一般质量特性
指数分布p（x）=λe-λx分布函数F（x）＝1－e-λx首次故障时间
6.中心极限定理
理解中心极限定理，并且理解其在统计推断应用中的意义。
（应用）
中心极限定理：
非随机变量数量（对称n≥5，非对称n≥30），其和和均值近似服从正态分布
7.统计量与抽样分布
区分量化（描述性的）和分析（推断性的）研究；区分总体参数和样本统计量；掌握常用统计量的分布。
（应用）
总体：
研究对象全体样本：
取自总体的统计量
样本均值：
方差σ已知（ẍ－μ）/（σ/√n）~N（0，1）
方差σ未知（ẍ－μ）/（s/√n）~t（n-1）
样本方差：
（n-1）s2/σ2=∑（xi－ẍ）2/σ2~Х2（n-1）
方差比（s12/σ12）÷（s22/σ22）~F（n-1,m-1）
8.点估计和区间估计
掌握点估计和区间估计的概念，了解常用参数的点估计和区间估计方法（应用）
点估计－估计相关总体参数的统计量，代入计算即可
区间估计－P（ӨU≤Ө≤ӨL）=1-α,称[ӨU，ӨL]为置信水平为1-α的置信区间。
总体均值σ已知－μ~ẍ+Z1-α/2σ/√n
σ未知－μ~ẍ+t1-α/2（n-1）s/√n
方差σ2μ已知－[∑（xi－μ）2/Х1-α/22（n）,∑（xi－μ）2/Хα/22（n）]
μ未知－[（n-1）s2/Х1-α/22（n-1）,（n-1）s2/Хα/22（n-1）]
总体比率p：
ṕ+Z1-α/2√ṕ（1－ṕ）/n
C.收集和归纳数据
1.数据类型和测量尺度
识别和区分连续的数据（计量值）和离散的数据（计数值）。
定义和应用名义上的、顺序上的、间隔的和比率测量尺度。
（应用）
定类测量尺度－只表明个体类别，不体现数量
定序测量尺度－表明等级和顺序
定距测量尺度－测定数据差距
定比测量尺度－测定比值
2.数据收集方法
定义并应用收集数据的方法，比如检查单、编码数据等。
（应用）
3.抽样方法P138
定义并应用抽样方法：
如随机抽样法、分层抽样法、样本同质性等（应用）
随机抽样法－直接随机抽取，抽签，随机数，计算机，信手抽取
分层抽样法－按标志分层抽样，比例，适度，经济分配
4.描述性统计方法
定义、计算、解释离散和集中趋势的量度，构建并解释频率分布和累计频率分布。
（应用）
集中程度：
均值，中位数，众数离散程度：
方差，标准差，极差
偏度－偏移方向和程度峰度－分布的陡峭程序
5.数据的图示方法
通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系。
如：
茎叶图、箱线图、运行图、散点图、排列图等；通过构建、应用、解释诸如直方图、正态概率图来解释分布状态。
（综合）
茎叶图－高位数茎，低位数叶，体现数据分布与离散状况
箱线图－最小值，一，二，三分位数，最大值组成，显示数据的对称与离散程度
运行图－质量随时间变化
散点图－散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势
排列图－按重要性排列因素
直方图－矩形高宽表示频数，体现数据聚散程度
正态概率图－标准正态分布累积概率分布标示
D.测量系统分析
1.基本概念
掌握测量系统地构成，分析的基本概念，包括重复性和再现性（GR&R）、测量的相关性、偏倚、线性、百分比符合、精度/容差（P/T）等。
（评估）
测量系统构成：
人，量具，方法，标准，环境
测量系统分析：
用统计方法测定测量系统波动源及其影响，以及是否合格
重复性（EV）：
同一人同一量具同一产品多次测量――反映量具变异
再现性（AV）：
不同人同一量具同一产品多次测量――反映人的变异
相关性：
人与零件的交互作用
偏倚：
多次测量平均值与标准值之差
线性：
偏倚值是基准值的线性函数
TV2=PV2+EV2+AV2
R&R2=EV2+AV2
R&R%=P/TV=R&R/TV
P/T=R&R/（USL-LSL）
2.测量系统的重复性与再现性
计算、分析和解释测量系统的重复性与再现性。
（评估）
3.属性值数据一致性分析
计算、分析和解释属性值测量系统的一致性。
（评估）
E.过程能力和绩效
1.过程统计控制状态
了解过程统计控制状态的含义和对过程能力分析的意义，验证稳定性和正态性。
（评估）。
（评估）
过程统计控制状态：
过程只受随机因素影响，质量特性保持稳定
2.过程能力和过程绩效
识别、描述并应用设计和开展过程能力研究的要素，包括识别特性、识别规范或容差，拟定抽样计划。
解释过程能力和过程绩效的概念。
（评估）
3.过程能力指数Cp与Cpk
定义、选择、计算Cp和Cpk,并评价过程能力。
（评估）
Cp=（USL-LSL）/6σ
Cpk=min{（USL-μ）/3σ,（μ-LSL）/3σ}--短期能力指数
4.过程能力指数Cpm
了解过程能力指数Cpm。
（理解）
Cpm=（USL-LSL）/6σ’σ’2=σ2+（μ-m）2m-质量特性目标值
5.过程绩效指数Pp与Ppk
定义、选择并计算Pp、Ppk、Cpm,并评价过程绩效。
（评估）
潜在过程绩效指数Pp＝（USL-LSL）/6s
实际过程绩效指数Ppk＝min{（USL-ẍ）/3s,ẍ-LSL）/3s}――长期能力指数
6.过程能力指数与缺陷率的关系
基于正态分布理解过程能力指数与缺陷率的关系。
（评估）
P（d）＝Ф（－3Cpl）+Ф（－3Cpu）
7.长期能力与短期能力
解释长期能力和短期能力的关系。
（评估）
长期能力指数比短期能力指数小
8.属性值数据的过程能力分析
理解单位缺陷（DPU），百万缺陷机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平的关系。
（应用）
Z＝Zbench+1.5
IV六西格玛—分析
A.过程分析概述
理解过程分析的目的和意义。
（评估）
寻找真因
B.假设检验
掌握假设检验的基本概念，理解应用显著性水平、检出力、第一类错误和第二类错误；掌握均值、方差和比例的假设检验以及配对数据的假设检验。
（应用）
显著性水平α
检出力：
1－β，在备择假设成立时不犯第二类错误的概率
第一类错误：
原假设为真时拒绝原假设，拒真概率α，误判
第二类错误：
原假设为假时接受原假设，取伪概率β，漏检
单总体α检验
两总体α检验
C.单因子方差分析
理解与单因素方差分析相关的术语并解释得出的结果和图示。
（应用）
因子－对指标有影响的因素
水平－试验中所处的状态称为因子的水平
试验条件－因子与水平的组合，也称处理
指标－衡量试验条件的好坏的量
SST－总的偏差平方和
SSM－组间的偏差平方和Σyi-y
SSe－组内的偏差平方和ΣΣyij-yi
自由度dfT=rm-1,dfM=r-1,dfe=rm-r
均方和MSM=SSM/dfM,MSe=SSe/dfe
F=MSM/MSe~F（dfM,dfe）
D.列联表
理解与列联表相关的术语并解释得出的结果和图示。
（应用）
独立性假设：
两因子是否有关联
E.多变异分析
理解多变异研究的目的，理解产品内、产品间和时间变异的区别和联系；应用抽样计划来研究最大变异源。
（综合）
多变异研究目的：
弄清楚变异的组成，以及各部分变异占总变异的比例，找出主变异
F.相关分析与回归分析
解释相关系数及其在统计上的显著性，认识相关性和因果关系之间的区别；解释一元简单线性回归方程及其在统计上的意义；使用回归模型用于估计和预测。
（评估）
相关系数－描述两个变量线性相关程度的一种度量。
相关：
样本>9，r≥0.7；样本>25，r≥0.4
回归方程：
b1=（Σxiyi-nxy）/（Σxi2-nx2）
G.精益分析工具
1.流程分析
掌握流程分析的目的和主要的工具。
（应用）
目的：
合理安排，降低库存，降低非增值活动
主要工具：
价值流图
2.作业时间分析
掌握节拍时间的概念和应用，掌握工作研究（时间和动作研究）方法及其应用。
（分析）
节拍（T/T）－生产一个产品所需时间
应用：
1）控制调节生产2）防止生产过剩或过迟，确定周转库存
动作研究：
最经济工作方法，分程序分析与动作分析
时间研究：
测定工时，分直接测定，预定动作时间，工作抽查
3.设备管理分析-全面生产维护（TPM）P218
掌握TPM的思想和实施步骤，计算、分析OEE。
（评估）
TPM－全面生产维护，消除六大损失（停机，调机，速度，停顿，不良，产出）
OEE＝时间开动率X性能开动率X合格率
时间开动率＝实际工时/计划工时
性能开动率＝净开动率X速度运转率
净开动率＝产量X生产节拍/实际工作时间
速度运转率＝理论节拍/实际节拍
实施步骤：
1）高管承诺
2）培训
3）推行
4）制订方针目标
5）制订计划
6）启动
7）建立团队
8）培养技能
9）制订保养计划
10）维护技能培训
11）设备管理程序
12）实施
V六西格玛—改进和控制
A.改进方法概述
了解改进阶段的主要工作和可能用的工具和技术，了解创造性思维工具和方法（应用）
主要工作：
解决方案的产生，评价，风险评估，验证，实施
工具：
DOE
创造性思维方法：
头脑风暴+亲和图，发散思维，5Y，六顶帽
B.试验设计（DOE）基础
1.试验设计中的基本术语
了解试验设计的基本思想和基本术语。
（应用）
DOE－最有效方式试验获得最大量信息数据的科学
因子：
影响Y的自变量X
噪声因子：
非可控因子
水平：
因子的取值 处理：
因子不同水平的组合
试验单元：
试验对象的最小单位
2.试验设计的基本原则
了解试验设计的基本原则和要求，理解随机化、区组化等。
（应用）
原则：
重复试验，随机化，区组化（同质一组）
3.试验设计的类型
了解试验设计的主要类型，包括全因子、部分因子和响应曲面分析。
（记忆）
主要类型:
因子筛选，参数优化
全因子：
全部因子及搭配
部分因子：
部分因子及搭配
响应曲面：
Y与X含二次项的回归方程
4.试验设计的基本步骤
了解试验设计的基本步骤和每一步的要求。
（应用）
计划，实施，分析
C.全因子设计简介
掌握二水平全因子试验的特点，解释要因和交互作用图，解释22设计的分析结果。
（应用）
2k析因，中心点选取，代码化
D.精益改进工具
了解改进阶段常用的精益工具，包括：
看板与可视化管理、5S、定置管理、布置改进（U型）、快速换型-SMED等。
（应用）
看板：
控制各工序生产的信息系统张数＝最大产量*（间隔+生前+回前+安库）/容量
与可视化管理：
通过视觉导致人意识变化管理方法
5S：
定置管理：
布置改进：
快速换型-SMED：
通过工程方法使换模时间缩短在10分钟以内
E改进方案验证、评价与实施
1.改进方案的验证
掌握改进方案的验证方法，包括通过F检验、t检验、测量系统改进后分析能力、过程能力改进后重新分析等（综合）
2.改进方案的评价与实施
掌握改进方案的评价需要考虑的因素、常用的评价方法，如决策矩阵、力场分析等，改进方案的实施策略。
（应用）
评价矩阵：
要素权重打分优选
力场分析：
驱动力与反驱动力比较
实施：
局部－>推广
VI控制
A.控制阶段概述
了解控制阶段的主要工作，包括过程改进成果的文件化、建立过程控制计划、如何实施持续的过程测量和控制。
（应用）
B.常规控制图
1.控制图的基本概念
描述统计过程控制的目的和作用,分辨随机原因和特殊原因，定义并描述如何使用合理分组。
（分析）
了解过去，分析现状和预测未来
随机原因：
影响微小，不可避免的偶然原因
特殊原因（系统原因）：
影响大，容易发现，可控制的异常原因
分组：
组内随机原因，组间系统原因
2.计量控制图
识别、选择、构建并应用下列控制图：
均值-极差、均值-标准差、单值—移动级差，解释控制图并应用计量值控制图的判定准则来区分普通和特殊的影响因素。
（分析）
质量数据类型
数据
分布
控制图种类
简记
适用数据
均值—极差控制图
X-R控制图
单件子组的连续数据。
标出子
正态
均值—标准差控制图
x-s控制圈
组平均值或中位数和子组极差
计量型
计量值
中位数一极差控制图
X-R控制图
或子组标准差。
分布
单值—移动极差控制图
X-Rs控制圈
单件的连续数据。
标出单件的
观测值以及移动极差。
计件值
二项
不合格品品控制图
p控制图
计件离散数据，例如不合格品
分布
不合格品数控制图
np控制图
数、销售中的流失数等。
计数型
泊松
单位缺陷数控制图
u控制图
计点离散数据，例如缺陷点数
升级会员 