6西格玛考试大纲最新版Word格式文档下载.docx
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D.
六西格玛与质量管理发展史
了解六西格玛中使用的持续改进工具的起源（如戴明、朱兰、休哈特、石川馨、田口等）。
II.
过程管理（7）
过程与职能的视角
1.过程要素
理解过程的组成部分和界线。
（分析）
2.所有者和相关方
识别过程的所有者，内部和外部顾客及其他相关方。
3.项目管理与益处
理解管理项目与使项目给经营带来最大利益之间的区别。
4.项目测量
建立关键绩效度量指标和适宜的项目文档。
顾客的声音
1.识别顾客
细分顾客使之适合于每一特定的项目；
列出每一细分的顾客中受项目影响的顾客；
展示一个项目如何影响内部和外部顾客；
认识到顾客忠诚度对组织财务绩效的影响。
2.收集顾客数据
运用多种方法收集顾客的反馈（调查、焦点小组、访问、观察等）并且理解每一种方法的优劣势；
知晓使调查、访问和其他反馈工具有效的关键要素；
审查问题清单以确保完整性（避免偏差、模糊不清等）。
（应用）
3.分析顾客数据
使用图表的、统计的和定性的工具来理解顾客反馈。
4.辨别关键顾客需求
使用质量功能展开（QFD）或类似的工具把顾客反馈转变成战略项目关注领域，建立反映顾客声音的和可见的过程产出的关键项目度量指标。
（分析）
[注：
X.A中将提到质量功能展开（QFD）的分析方法]
经营结果
1.过程绩效度量指标
计算DPU、RTY、DPMO西格玛水平；
理解度量尺度是如何向上和向下传递的；
比较和对比能力，复杂性和控制；
管理驱动企业决策的西格玛绩效量度的使用（如PPM，DPMO，DPU，RTY，COPQ等）。
2.水平对比（Benchmarking）
理解水平对比的重要性。
（了解）
3.财务益处
理解并展示一个项目的财务量度和其他益处（软的和硬的）；
理解并使用基本财务模型（如NPV、ROI）；
描述、应用、评估和解释质量成本的概念，包括质量成本分类、数据采集和报告表等。
III.项目管理（12）
项目特许任务书和计划
1.特许任务书/计划要素
比较、选择和解释一个项目特许任务书和计划的要素。
2.策划工具
使用甘特图、PERT图、策划树等工具策划项目。
3.文件化
使用电子表格、分层卡、阶段性审查、管理审查和给管理层做讲解等方法创建用数据和事实驱动的项目文档。
（综合）
4.特许任务书商议
创建和商议任务书内容，包括项目目标、范围、边界、资源、项目过渡和项目关闭。
团队领导
1.创建团队
知道创建团队的要素和为什么它们是重要的；
清晰的目的、目标、承诺、基本原则、团队成员的角色和责任、时间表和来自管理层的支持和团队授权。
2.选择团队成员
选择具有合适技能的团队成员（如自主型的、技术/主题专家），创建拥有合适的成员数和代表性的团队。
3.团队发展阶段
为团队发展的不同阶段提供指导，包括组建期、激荡期、规范期、产出期、休会期以及认可期。
团队动力和绩效
1.建立团队的技巧
理解和应用组建团队的基本步骤：
目标、角色和责任，相互介绍及明示或隐含的议程。
2.指导团队的技巧
应用训练、咨询和指导技巧引领团队，并纠正问题，如压服、支配、勉强队员、将观点作为事实不假思索地接受、团体思想、内部不和、犹豫不决、急于求成等。
3.团队绩效评估
根据团队目标和团队成功的测评指标度量团队的进展。
4.团队工具
定义、选择和应用团队工具，如名义小组技术、动力/阻力场分析、复合投票以及变化与转变等。
D.促进变革
1.管理变革
理解和应用指导和管理组织变革的方法。
2.组织的障碍
理解组织中影响改进的基本障碍的固有结构（如文化和组织）；
选择和应用技巧来克服它们。
3.谈判和解决冲突的技巧
定义、选择和应用工具，如一致决策技术、头脑风暴法、努力/影响、复合投票、以兴趣为基础的洽谈等来帮助冲突各方（如部门、小组、领导者、员工）认识到大家共同的目标和如何一同努力实现目标。
4.激励技巧
定义、选择和应用支持和保持团队成员积极参与和承诺工作的技巧。
5.沟通
在不同的情况下，使用有效的和适宜的沟通技巧以克服组织的障碍，达到成功。
E.
管理和策划工具
定义、选择和使用⑴亲和图；
⑵关联图；
⑶树图；
⑷优先矩阵图；
⑸矩阵图；
⑹过程决策程序图（PDPC）；
⑺网络图等。
IV.六西格玛改进方法和工具
——
界定（7）
项目界定
用排列图、概要流程图（宏观）等方法确定项目定义/范围。
度量指标
建立最初的和后续的度量指标（如质量、周期、成本等）。
问题陈述
编写对问题的陈述，包括基线和改进目标。
V.
六西格玛改进方法和工具
测量（25）
过程分析和文档
1.工具
编制和审查流程图、书面程序、工作指南等。
过程输入和输出
识别过程输入变量和过程输出变量，通过因果图、关系矩阵记录它们之间的关系。
（评估）
概率和统计学
1.归纳出有效的统计结论
区分量化（描述性的）和分析（推断性的）研究的区别；
区分总体参数和样本统计量的区别。
2.中心极限定理及样本均值的分布
定义中心极限定理，并且理解其在置信区间、控制图等统计推断应用中的意义。
3.基本概率概念
描述和应用一些基本概念，如独立性、不相容、乘法法则、条件概率等。
收集和归纳数据
1.数据的类型
识别、定义、分类并比较连续的（计量值）和离散的数据（计数值），并且识别把计数值转变成计量值量度的机会。
2.测量尺度
定义和应用名义上的、顺序上的、间隔的和比率测量尺度。
3.收集数据的方法
定义和应用收集数据的方法，如检查单、编码数据、自动判定等方法。
4.确保数据准确和完整的技巧
定义和应用确保数据准确和完整的技巧，如随机抽样法、分层抽样法、样本同质性等。
5.描述性统计
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积频率分布。
6.图表法
通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系，例如：
茎叶图、箱线图、运行图、散点图等；
通过构建、应用、解释诸如直方图、正态概率点图、矩阵图、威布尔点图来解释分布状态。
掌握并应用概率分布
1.黑带通常使用的分布
描述并应用二项分布、泊松分布、正态分布、卡方（χ2）分布、t分布、F分布。
2.其他分布
识别超几何分布、0－1分布、指数分布、对数正态分布及威布尔分布。
测量系统
1.测量方法
描述和评价测量方法。
2.测量系统分析
用重复性、再现性、测量的相关性、偏移、线性、百分比符合、精确度/容差（P/T）、精确度/过程波动（P/Tv）计算、分析和解释测量系统能力，并使用控制图和方差分析（ANOVA）两种方法对非破坏性检验以及破坏性和计数等测量系统进行分析。
3.计量学
理解校准标准、测量误差、校准系统、标准的控制和完整性及测量仪器的可追溯性。
F.
分析过程能力
1.描述并开展过程能力研究
识别、描述、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/容差、拟定抽样计划、验证稳定性和正态性。
2.计算过程能力与规范
区分自然过程界限和规范界限的区别，计算过程绩效度量指标，如缺陷率。
3.过程能力指数
定义、选择、计算Cp、Cpk并评价过程能力。
4.过程绩效指数
定义、选择和计算Pp、Ppk、Cpm并评价过程绩效（评估）
5．短期与长期能力
理解当仅收集到短期的数据并仅有计数数据时，怎样做出假设和适宜的转换；
理解当使用长期数据时其转换关系；
对应于技术和/或控制问题，对长期和短期能力之间的关系做出解释。
6.非正态数据的变换（非正态数据的过程能力）。
理解非正态分布数据产生的原因，确定什么时候可将它们转换。
7.计数数据的过程能力
计算西格玛水平并且理解它与Ppk的关系。
VI.六西格玛改进方法和工具
分析（18）
探测性数据分析
1.多变量研究
使用多变量研究解释位置型、周期型和时序型变量；
设计调查最大波动源的抽样计划；
建立并解释多变量图。
2.测量并建立变量间的关系模型
1）
一元和多元最小二乘线性回归
计算回归方程、应用并解释回归统计量的假设检验；
使用回归模型进行估计和预测；
分析估计中的不确定性（带有非线性参数的模型不包括在考试范围中）。
2）
一元线性相关性
计算和解释相关系数和它的置信区间；
应用并解释相关系系数的假设检验；
理解相关性和因果关系之间的区别（连环相关性不包括在考试范围内）。
3）
诊断、分析变量间的关系模型中的残差。
假设检验
1.假设检验的基本概念
统计的与实际的显著性
定义，比较并对比统计的和实际的显著性。
显著性水平、检出力、第一类错误和第二类错误
应用和解释统计检验的显著性水平，检出力，第一类错误和第二类错误。
样本量
理解怎样计算一个给定的假设检验的样本量。
2.点估计和区间估计
定义和解释估计量的系数和偏移；
从统计数据中计算、解释并得出结论，如标准差、容差区间、置信区间；
理解置信区间和预测区间之间的区别。
3.均值、方差和比率检验
应用关于均值、方差和比率的假设检验，并解释得出的结果。
4.成对检验
定义、确定可应用类型，并应用成对数据对参数进行假设检验。
5.拟合检验
定义、确定可应用类，应用卡方检验并解释结果。
6.方差分析
定义、确定可应用类型，应用方差分析解释得出的结果。
7.列联表（ContingencyTable）
定义、确定可应用类型，并构建可能因素表，用它来确定统计显著性。
8.非参数检验
定义、确定可应用类型，并构建各种非参数检验，包括Mood’sMedian、Levene’s检验、Kruskal-wallis、Menn-Whitney
等。
VII.六西格玛改进方法和工具
改进（18）
试验设计（DOE）
1.术语
定义独立和非独立变量、因素和水平、响应、处理、误差和重复。
2.策划和安排试验
描述和应用试验策划和安排的基本要素，包括确定试验目标；
选择试验因素，响应和测量方法；
选择合适的设计方案等。
3.设计原则
定义和应用检出力和样本量、平衡、重复、顺序、有效性、随机化和区组、交互作用。
4.单因素试验的设计和分析
构建诸如完全随机化、随机化区组、拉丁方试验设计、应用计算和图形方法分析和评估结果的显著性。
5.多因素全析因试验的设计和分析
构建这些试验并应用计算和图形方法分析和评估结果的显著性。
6.两水平部分析因试验的设计和分析
构建试验（包括田口设计）并应用计算和图形方法分析和评估结果的显著性；
理解由于混杂而导致的部分析因分析的局限性。
7.田口稳健性概念
应用田口稳健性概念和技术，例如，信噪比、可控因素、噪声因素、对外部波动源的稳健性等。
8.混料试验
构建这些试验并且应用计算和图形方法分析和评估结果的显著性。
响应面法
1.最陡升/降试验
构建这些试验并且应用计算和图形方法分析结果的显著性。
2.高阶试验
构建诸如CCD，Box-Behnken等试验，应用计算和图形方法分析结果的显著性。
调优运算
理解调优运算的应用和战略。
VIII.六西格玛改进方法和工具
控制（12）
统计过程控制
1.目标和益处理解统计过程控制（SPC）的目标和益处（如控制过程表现、分辨普通原因和特殊原因）。
2.变量的选择选择用控制图监控的关键特性。
3.合理分组定义并应用合理分组的原则。
4.控制图的选择和应用识别、选择、构建并应用下列控制：
均值-极差、均值-标准差、单值-移动极差、中位数-极差、p、pn、c、u图。
5.控制图的分析解释控制图并应用控制图的判定准则来分辨普通的和特殊的影响因素。
6.预控制定义并解释预控制，完成预控制的计算和分析。
先进的统计过程控制
理解小批量统计过程控制（SPC）、EWMA、累积和图和移动均值的适用方法。
用于控制的精益生产工具
在DMAIC控制阶段使用适宜的精益生产工具（如5S、目视管理、改善、看板、防错、TPM、标准作业法等），在DMAIC其他阶段使用的精益工具将在X-C章节中描述。
测量系统再分析
理解当过程能力提高时，需要改进测量系统能力；
评估控制测量系统的使用（如计数数据、计量数据、破坏性检验等）；
确保测量能力对预期的用途是充分的。
IX.精益企业（7）
精益的概念
1.限制理论描述限制理论。
2.精益思维描述诸如价值、价值链、流动、拉动、完美等概念。
3.连续流生产（CFM）描述连续流生产的概念。
4.非增值活动识别库存、空间、检验、返工、运输、贮存等非增值活动。
5.缩短周期描述用改善方法减少空间、库存、劳动力和距离等非增值活动和缺陷，以缩短周期。
精益工具在DMAIC控制阶段外，定义、选择和应用精益工具，如目视管理、防错、标准作业法、SMED等。
全面生产维护（TPM）理解全面生产维护（TPM）的概念。
X.
六西格玛设计（7）
质量功能展开（QFD）
1.顾客需求分析的技巧。
（分析）2.分析一个完整的质量功能展开的矩阵。
3.四个阶段的质量屋的建立。
B．系统设计
1.应用系统设计方法进行产品的方案设计或顶层设计。
2.创造性问题的解决方法TRIZ。
3.系统设计与QFD、参数设计等的结合。
稳健性设计与过程
1.功能要求理解设计的功能要求。
2.噪声策略应用噪声策略开发一个稳健的设计。
3.容差设计理解容差设计及统计容差的概念。
4.容差和过程能力应用过程能力数据计算容差。
失效模式与影响分析（FMEA）
理解相关术语、目标、标准尺度RPN（风险系数）的使用，理解在一个过程、产品、或服务中应用它；
理解DFEMA、PFMEA之间的区别，并解释与它们相关的数据。
设计限制
理解设计限制，如成本设计、制造能力和生产能力设计、检验设计、维护设计等。
（理解）
注：
1．每章标题后面括号中的数字表示题量。
了解水平
（通常是指对知识的认识与记忆）能够记忆或认识专门的术语、定义、事实、概念、材料、模式、顺序、方法、原理等。
理解水平
能够阅读和理解所描述的内容、报告、表格、图表、说明、规则等。
应用水平
能够在实际环境中运用抽象的概念、程序、方法、公式、原理、规则等。
分析水平
能够将信息分解成小的要素，并识别各要素间的相互联系以及它们的组织方式；
从一个复杂的场景中识别出次级因素或数据。
综合水平
能够将要素或组成部分整合成一个整体，并显示出之前并不明显的模式或结构；
从一个复杂的集合中识别出可以深入调查的数据或信息或得出支持性的结论。
评估水平
能够对建议的解决方案、概念、方法等的价值做出判断，并使用适当的规则或标准估计精确程度、有效性、经济收益等。
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