前言：质量管理概述：
品质管理的历史与发展；
什么是质量管理；
朱兰质量“三步曲”（Juran’s Trilogy)；
质量管理的方法分类；
全面质量管理(TQM)；
质量管理及六个西格码（Six Sigma）的战略地位；
1. 六西格玛总体介绍：
六西格玛是什么?
谁在应用六西格玛?
六西格玛的两大流派及其各自主要特点；
六西格玛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；
六西格玛的组织结构；
六西格玛的战略推广；
项目选择和项目管理（Project Management）；
Six Sigma 与 ISO/TQM（Total Quality Management 全面质量管理）的区别；
2. 六西格玛的统计学基础：
统计学基本概念（总体和样本）及认识波动；
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“”（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)；
3. 定义阶段 (Define):
客户声音（VOCVoice of Customer）的获取及确定项目CTQ(Critical To Quality)；
质量功能展开(QFDQuality Function Deployment)；
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；
PM(Process Map_High Level)& SIPOC( Supplier/Input/Process/Output/Customer)；
4. 测量阶段 (Measure):
确定项目的Y：
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(Speedy Method)和方差分析法(ANOVAANalysis Of VAriance)；
离散数据：表格法；
4. 测量阶段 (续):
流程图(PMProcess Map)；
标准操作规程(SOPStandard Operation Procedure)；
因果图(或称为鱼骨图：C&E Diagram Cause & Effect Diagram)；
数据收集计划（对Y和可能的X’s收集数据及头脑风暴法）；
Y的基本图形分析及统计分析：
柏拉图(Pareto Chart)、直方图(Histogram)、盒形图(Boxplot)；
验证正态性(Normality Test)；
歪斜分布(Skewed Distribution)、尖峰分布(Kurtosis Distribution)、多模式分布(MultiMode Distribution)、非正态分布的处理；
描述性统计(Basic Statistics)；
计算Z值：Product Report（Y是离散型数据）& Process Report（Y是连续型数据）；
过程能力分析（Cp & Cpk）；
Zst 、Zlt和Zshift的关系；
测试（测量阶段）；
5．分析阶段 (Analyze):
非统计学分析工具：
ECRS思考原则、5W1H、头脑风暴法、问题追溯思路、5个为什么(5 Whys)、亲和图(Affinity Diagram)；
图形分析：离散图或散布图(Scatter Plot/Diagrams)；
假设检验分析(Hypothesis Analysis)：
F检验、T检验和卡方检验(Ftest、Ttest 和 ChiSquaretest)；
方差分析(ANOVA)；
回归分析(Regression)；
通用线性模型(GLMGeneral Linear Model)；
测试（分析阶段）；
6．改进阶段 （Improve）:
实验设计(DOE－Design of Experience)；
样本数量检验(Sample Size Testing)：连续数据和离散数据；
改进真实性检验：T检验和卡方检验(Ttest 和 ChiSquaretest)；
改进计划的制定与实施；
测试（改进阶段）；
7．控制阶段 （Control）:
差错预防(Mistake Proofing)：
潜在失效模式及后果分析（FMEA Failure Mode and Effect Analysis)；
SPC及控制图(Control Chart)；
新的标准操作规程(SOPStandard Operation Procedure)；
控制阶段的其它工具简介；
5S：整理、整顿、清扫、清洁、素养和标准；
全面生产性维护(TPM－Total Productivity Maintenance)；
测试（控制阶段）；
8. 六西格玛全程案例分析： |
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