美国质量学会六西格玛绿带_精品文档.docx

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美国质量学会六西格玛绿带--知识大纲

该知识大纲以书面形式介绍了考试题目包括子题目的解释以及题目的认知程度。

这些信息对考试发展委员会和准备参加考试人提供了指南。

但这不限于试卷所包含的主题或者所包括的一切的资料。

它只是分类考试中将要包括的题目类型。

在每段最后括号中的描述是指将要测试的每个题目的最大的认知程度。

在该文件后面对认知程度做了详细描述。

1.概述：

六西格玛与企业（15题）

   A.六西格玛与企业目标

       1.六西格玛的价值

         了解企业为什么要使用六西格玛，企业如何应用六西格玛基本原理和方法，以及

         六西格玛起源（朱兰、戴明、休哈特等）。

描述流程输入、输出以及反馈对整个

         企业的影响。

（理解）

       2.企业驱动要素和关键指标

          了解业务的关键驱动要素（利润、市场份额、客户满意度、效率、产品差异性），

           以及关键指标和计分卡是如何制定并对整个企业的产生影响。

（理解）

        3.企业目标与六西格玛项目

          描述项目选择过程，包括知道何时使用六西格玛改善方法（DMAIC），而不是

          使用其他问题解决工具；确定项目获得支持并与企业目标相关联。

（理解）

    B.精益原则在企业中的应用

       1.精益概念和工具

         定义和描述价值链、流动、拉动、尽善尽美等概念，以及常用的消除浪费的工具，

         包括Kaizen，5S，防错，价值流图等。

（理解）

        2.增值和非增值活动

         识别各种形式的浪费，包括：

过量库存、空间、测试检验、返工、搬运、存储等，

          以及减少周期时间提升产量。

（理解）

         3.约束理论

描述约束理论。

（理解）

     C.六西格玛设计（DFSS）在企业中的应用

         1.质量功能展开（QFD）

            描述QFD如何融入整个DFSS过程当中。

（理解）[注：

QFD应用包含在II.A.6中]

         2.设计与过程模式及后果分析（DFMEA&PFMEA）

            描述和区分设计FMEA和过程FMEA，并解释相关数据。

（分析）[注：

FMEA应用包含在II.D.2中]

         3.DFSS路线图

           描述和区分DMADV（定义、测量、分析、设计、验证）和IDOV（识别、设计、

           优化、验证），了解它们如何与DMAIC相关联，以及它们如何在在设计（DFSS）

           阶段帮助关闭最终产品/流程的改善循环。

（理解）

II六西格玛－定义（25题）

A. 项目过程管理

1. 过程要素

      定义和描述过程的组成要素和边界。

了解过程如何跨越不同职能区域，以及取得过

      程改善成果所要面对的挑战。

（分析）

2. 过程负责人和利益相关方

       确定项目中的过程负责人，内外部客户，和其他利益相关方。

（应用）

3. 识别客户

       识别特定项目的内外部客户并进行分类，展示项目对客户的影响。

（应用）

4. 收集客户数据

       使用不同的方法收集客户的反馈（如问卷调查、焦点组群、访谈。

观察），识别使

       这些工具有效的关键要素。

审核问卷调查的内容，排除歧义和含混不清的问题。

（应用）

5. 分析客户数据

       使用图形、统计、及定性工具分析客户反馈。

（分析）

6. 转化客户需求

       帮助将客户反馈转化成项目目的和目标，包括关键质量特性（CTQ）和需求陈述。

      使用质量功能展开等客户之声分析工具将客户需求转化成绩效指标。

（应用）

B. 项目管理基础

1. 项目章程和问题陈述

       定义和描述项目章程的关键要素，完成问题陈述，包括基线和改善目标。

（应用）

2. 项目范围

       使用柏拉图，流程图等帮助完成项目定义/范围。

（应用）

3. 项目指标

       帮助制定主要和次要指标（如质量、周期时间、成本），并建立与客户之声相关联

       的关键项目指标。

（应用）

4. 项目规划工具

       使用甘特图，关键路径图（CPM）及项目计划评审技术（PERT）图等项目工具。

      （应用）

5. 项目文件化

       在阶段评审、管理评审，和其他展示中提供项目文件并选择正确的媒介进行展示。

      （应用）

6. 项目风险分析

       描述项目风险分析的目的和收益，包括资源、财务、以及对客户和其他利益相关方

       的影响等。

（理解）

7. 项目关闭

       描述所实现的目标，及通过经验教训识别出的其他改善机会。

（应用）

C. 管理与规划工具

定义、选择、和使用1）亲和图，2）关联图，3）树形图，4）优先矩阵，5）矩阵图，

6）过程决策程序图（PDPC）及7）活动网络图。

（应用）

D. 项目的业务成果

1. 流程表现

       计算流程绩效指标，如单位缺陷数（DPU），累计直通率（RTY），不良质量成本

      （COPQ），每百万机会缺陷数（DPMO），西格玛水平，及流程能力指标。

追踪流

       程绩效指标以驱动项目决策。

（分析）

2. 失效模式及后果分析（FMEA）

      定义和描述失效模式及后果分析（FMEA）。

描述各分值标准的意图和使用，并计算

      风险优先数（RPN）。

（分析）

E. 团队推动力与表现

1. 团队阶段和推动力

       定义和描述团队发展的阶段，包括形成期、震荡期、规范期、执行期、休整期。

识

       别和帮助克服消极推动力，包括：

傲慢专横，独裁，或不愿意参与，及不加思考的

       接受，群体思维，踌躇不定，急于完成，半信半疑，置之不理和离题等。

（评价）

2. 六西格玛及其他团队角色和职责

       描述和定义六西格玛和其他团队中参与者的角色和职责，包括黑带、黑带大师、绿

       带、倡导者、执行者、教练、推动者、团队成员、发起人、过程负责人等。

（应用）

3. 团队工具

       定义和应用团队工具，如头脑风暴、名义群体法，多数投票法等。

（应用）

4. 沟通

       在不同的情况下使用正确有效的沟通技巧克服阻碍项目成功的障碍。

（应用）

III六西格玛－测量（30题）

A. 流程分析与文件化

1. 流程建模

    建立和审核流程图，书面作业程序，作业指导书，作业图等。

（分析）

2. 流程输入和输出

    识别流程输入变量和流程输出变量（SIPOC），通过因果图，关联矩阵等工具记录

    它们之间的关系。

（分析）

B. 概率与统计

1. 得出有效的统计结论

     区分列举（描述性）研究和分析（推理性）研究，并区分总体参数和样本统计量。

    （应用）

2. 中心极限定理和均值的抽样分布

      定义中心极限定理，并描述它在置信区间、控制图等推理性统计应用中的重要性。

     （应用）

3. 基本概率概念

      描述和应用独立性、互斥事件、乘法规则等概念。

（应用）

C. 数据收集与分析

1. 数据类型和测量尺度

      识别连续型（变量）数据和离散型（属性）数据，并分类。

描述和定义名义的，序

       数的，间隔的，及比例的测量尺度。

（分析）

2. 数据收集方法

      定义和应用检查表、代码数据等方法进行数据收集。

（分析）

3. 确保数据准确性和完整性的技术

      定义和应用随机抽样、分层抽样、样本同质性等技术。

（应用）

4. 描述型统计

       计算和解释离散和集中趋势指标，并构建和解释频率分布和累计频率分布。

（评价）

5. 图形方法

       通过构建、应用和解释图形图表如茎叶图、箱形图、运行图、散点图、柏拉图等来

       描述关联；通过构建、应用和解释图形如直方图，正态概率图等来描述分布。

（创

       建）

D. 概率分布

  描述和解释正态分布、二项式分布、泊松分布、卡方分布、学生t分布、及F分布。

（应

  用）

E. 测量系统分析

  使用重复性和再现性（GR&R）、测量相关性、偏倚、线性、百分比一致性、及精确度/

  公差（P/T）来计算、分析、和解释测量系统能力。

（评价）

F. 流程能力和表现

1. 流程能力研究

    识别、描述、及应用设计和实施流程能力研究的要素，包括识别主要特征，识别规格

    和公差，制定抽样计划，并验证稳定性和正泰性。

（评价）

2. 流程表现vs.规格

    区分流程自身的限制和规格限制，并计算流程表现指标，如缺陷百分比。

（评价）

3. 流程能力指标

    定义、选择、及计算Cp和Cpk，并评估流程能力。

（评价）

4. 流程表现指标

     定义、选择、及计算Pp、Ppk、Cpm，并评估流程表现。

（评价）

5. 短期能力vs.长期能力

    描述和应用适合于只有短期数据可收集或只有属性数据可获得的假设和协定，并解释

    长期能力和短期能力之间的关系存在1.5西格玛的偏移。

（评价）

6. 属性数据的流程能力

    计算某流程的西格玛水平，并描述它与Ppk的关系。

（应用）

IV六西格玛－分析（15题）

A. 探索性数据分析

1. 多变量研究

    使用和解释多变量研究来说明位置变量，循环变量和时间变量的区别。

应用抽样计划

    调查最大的变异来源。

（分析）

2. 简单线性相关与回归

     解释相关系数，并确定其统计显著性（P值）；了解相关性和因果关系的差异。

解释

     线性回归方程，并确定其统计显著性（P值）。

使用回归模型进行评估和预测。

（评价）

B. 假设检验

1. 基础知识

    定义和区分统计显著性和实际显著性，并通过检验得到显著性水平，检出力，I类错误

    和II类错误。

确定不同检验的合适样本量。

（应用）

2. 均值检验、方差检验和比例检验

    定义、比较、及对照统计显著性和实际显著性。

（应用）

3. 成对比较检验

    定义和描述成对比较参数假设检验。

（理解）

4. 一元方差分析（ANOVA）

    定义与一元方差分析相关的术语，并解释ANOVA的结果和数据图形。

（分析）

5. 卡方

     定义和解释卡方，并使用它来确定统计显著性。

（分析）

V六西格玛－改善和控制（15题）

A.实验设计（DOE）

1. 基本术语

     定义和描述基本的DOE术语，包括独立变量和相关变量，因子和水平，响应，处理，

     错误，重复和复制等。

（理解）

2. 主效应

    解释主效应和关联图。

（应用）

B.统计过程控制（SPC）

1. 目标和收益

    描述SPC的目标和收益，包括控制流程表现，识别特殊原因和普通原因等。

（分析）

2. 合理子群

    定义合理子群，并描述如何使用。

（理解）

3. 控制图选择和应用

    识别、选择、构建和应用以下类型控制图：

均值极差（）图，均值标准差（）

    图，单值移动范围（ImR/XmR）图，中值图，p图，np图，c图，和u图。

（应用）

4. 控制图分析

    解释控制图，并使用规