6Sigma导入与Minitable应用 内容介绍：
第一天9：00~17：00
◆SixSigma总体介绍：
◇SixSigma是什么?
◇谁在应用SixSigma?
◇SixSigma的两大流派及其各自主要特点；
◇SixSigma的两大类方法的介绍及其主要阶段和各阶段需要完成的主要任务；
◇SixSigma的组织结构；
◇SixSigma的战略推广；
◇SixSigma与ISO/TQM（TotalQuality
Management-全面质量管理）的区别；
◆SixSigma的统计学基础：
◇数据分类:连续型数据和离散型数据；
◇缺陷(标准),单元,机会的定义:DPU和DPO的概念和区别；
◇正态分布的由来；
◇正态分布的重要统计量“u”（均值）和“s”（标准方差）；
◇正态分布的重要特性及“Z”值的计算；
◇Mean(均值),Median(中位数)和Mode(模)；
◆SixSigma各阶段的详细介绍：
◇定义阶段(Define)
质量功能展开(QFD-QualityFunctionDeployment)；
立项资格五要素：业务方面、问题和目标陈述、项目范围、项目进程计划、团队成员及
角色；
◇测量阶段(Measure)
确定项目的Y：连续型数据和离散型数据、实际项目中连续型数据和离散型数据之间的合理变换；
确定项目的缺陷(标准),单元,机会；
测量系统的分析(MSA)：
偏差的构成：可重复性和可再生产性；
连续数据：快速方法和方差分析法(ANOVA-ANalysisOfVAriance)
离散数据：表格法；
对Y和可能的X’s收集数据
流程图(PM-ProcessMap)；
因果图即鱼骨图或称为石川图
(C&E-Cause&EffectDiagram)；
标准操作规程(SOP-StandardOperation
Procedure)；
第二天9：00~17：00
◆SixSigma各阶段的详细介绍：
◇定义阶段(Define)
Y的基本图形分析及统计分析：
柏拉图(ParetoChart)；
直方图(Histogram)；
盒形图(Boxplot)；
验证正态性(NormalityTest)；
歪斜分布(SkewedDistribution)；
尖峰分布(KurtosisDistribution)；
多模式分布(Multi-ModeDistribution)；
非正态分布的处理；
描述性统计(BasicStatistics)；
计算Z值：
Y是离散型数据：ProductReport；
Y是连续型数据：ProcessReport；
Zst、Zlt和Zshift的关系；
◇分析阶段(Analyze)
图形分析：离散图或散布图(ScatterPlot/Diagrams)
假设检验分析(HypothesisAnalysis)：
F检验、T检验和卡方检验(F-test、T-test和ChiSquare-test)；
方差分析(ANOVA)；
回归分析(Regression)；
通用线性模型(GLM-GeneralLinearModel)；
◇改进阶段（Improve）
样本数量检验(SampleSizeTesting)：连续
数据和离散数据；
改进真实性检验：T检验和卡方检验(T-test和ChiSquare-test)；
◇控制阶段（Control）
SPC及控制图(ControlChart)；
什么是控制图和SPC；
控制图的用途；
控制图的类型；
控制图原理；
控制图的解释；
◆DMADV的内容简单介绍：
◇D-定义(Define)、M-测量(Measure)、A-分析(Analyze)、D-设计(Design)、V-验证(Verify)
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