六西格玛绿带考试大纲Word下载.doc

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D.测量系统分析 6

E.过程能力和绩效 6

IV六西格玛—分析 7

A.过程分析概述 7

B.假设检验 7

C.单因子方差分析 7

D.列联表 7

E.多变异分析 7

F.相关分析与回归分析 7

G.精益分析工具 7

V六西格玛—改进和控制 7

A.改进方法概述 7

B.试验设计(DOE)基础 7

C.全因子设计简介 8

D.精益改进工具 8

E.改进方案验证、评价与实施 8

VI控制 8

A.控制阶段概述 8

B.常规控制图 8

C.精益控制工具 9

D.六西格玛项目总结和成果评审 9

VII六西格玛设计简介 9

A6西格玛设计概述 9

B.质量功能展开 9

C.FMEA简介 9

附录:

知识点评价 9

Ⅰ六西格玛管理概论

A.6西格玛管理的发展

1.六西格玛的起源和发展

了解6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;

6西格玛管理的演变过程;

识别组织为何使用6西格玛,六西格玛与其他管理模式之间的关系。

(理解)

2.6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6西格玛的基本概念,了解其统计意义和管理意义。

2.六西格玛的核心理念

掌握6西格玛的核心理念和价值观。

C.六西格玛管理的组织和推进

1.6西格玛管理领导力与战略

掌握SIXSIGMA管理实施中高层领导的作用,六西格玛与企业战略。

2.6sigma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。

3.6SIGMA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。

4.SIXSIGMA项目管理

掌握六西格玛项目管理的基本原则、意义和作用。

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。

2.6SIGMA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。

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。

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。

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6sigma问题解决得基本框架之中。

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)

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)

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。

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。

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)

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。

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。

C.六西格玛项目管理

1.SIXSIGMA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。

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。

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)

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。

5.6sigma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。

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。

7.SIXSIGMA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)

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。

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6sigma项目转变思维方式和促进管理变革。

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。

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。

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。

3.过程输入与输出

过程输入与输出变量的测量,如何量化。

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。

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。

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。

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。

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)

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。

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。

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)

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。

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。

3.抽样方法

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)

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。

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)

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)

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)。

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。

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。

4.过程能力指数Cpm

了解过程能力指数Cpm。

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。

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。

7.长期能力与短期能力

解释长期能力和短期能力的关系。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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