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深圳六西格玛培训绿带费用大概多少？六西格玛绿带管理培训之控制图的要素分析方法怎样？

2025-03-27 15:06:01

推荐回答（2个）

回答1：

天行健咨询六西格玛绿带培训费用8500，来三免一。

一、常规控制图

对于连续性数据监控，在控制阶段一般使用统计流程控制(statistical processcontrol, SPC )，经常采用的方法是控制图。控制图是监控流程绩效的最有效的方法，其目的是监控流程，迅速发现流程出现的异常波动。....人们对质量的波动有以下认识:

1、一个流程内有许多波动同时存在，而且是不可避免的；

2、每类波动的发生都是随机的:时隐时现、时大时小、时正时负，以不可

预测之势影响流程的输出—质量特性；

3、质量特性有波动是正常的现象，“无波动”是虚假现象或测量仪器分辨力太低造成的；

4、消灭波动是绝不可能的，但减少波动是可能的。

管理和操作任一流程就是要把波动限制在允许范围内，超出允许范围就要设法减少波动或及时报告；迟到的报告就会引起损失，是失职行为。

为了进一步认识波动源和减小波动，人们把引起流程波动的原因分为两类:

偶然原因(common cause)与异常原因(special cause)。其中偶然原因，简称偶因；异常原因，又称可查明原因，简称异因。国家标准《常规控制图》(GB/T 4091-2001)对此作了详细解释。

二、控制图的要素

数据点(按时间顺序排列)可以是连续型或离散型的数据。每个数据点可以代表单个的测量值(如完成每份合同所用时间)，也可以是样本的某个子组统计量(如标明一组产品的平均值或者每批货的瑕疵率)。

中心线(center line, CL)通常指的就是样本的平均值(不过，趋势图上有时标明的是中位数而不是平均值)。

控制界限[control limits，上控制限(UCL)或下控制限(LCL)]标识数据超出了正常波动的界限。以统计惯例，它们画在距平均值大约3倍标准差之处。

回答2：

六西格玛绿带(SSGB)知识体系：
知识体系以书面形式介绍了六西格玛绿带应该掌握的知识内容及其认知程度，这些信息对于工作中的六西格玛绿带和正在准备认证考试的同志们提供了指南。

一、六西格玛与企业
①理解六西格玛原理、目标及价值，熟悉六西格玛起源与发展。
②理解业务过程与体系，描述不同业务过程之间的关系以及对系统的影响。
③熟悉六西格玛的应用，描述在制造业、服务业、产品与过程设计中的应用。
④熟悉项目选择过程，确定项目获得支持并与企业目标相关联。

二、六西格玛项目过程管理
①利益相关方的影响
能够识别所有利益相关方，描述项目对顾客、供方及其他利益相关方的影响。
②关键X特性要求（CTX）
熟悉不同的CTX要求，如关键质量特性(CTQ)、关键成本特性(CTC) …
③财务测量
定义和使用财务测量，包括收入增长、盈利、质量成本(COQ)、投资回报率(ROI) …
④团队形成
·熟悉团队角色定义和职责，熟悉团队成员选择的技巧和原则。
·识别和描述团队启动所需的要素，包括得到管理层支持，设立清晰的目标、团队规则、时间标志线，以及这些要素将如何影响小组的成功。
·熟悉团队发展阶段：组建期，激荡期，规范期，执行期，及休整期。

三、定义
1、顾客的心声
①针对每个项目细分客户，并指出该项目将如何影响内部和外部客户。
②识别和选择合适的数据收集方法收集客户反馈以更好的了解客户需求。
③定义，选择，和使用合适的工具来决定顾客的需求，例如CTQ展开、质量功能展开(QFD)、Kano模型等。

2、项目立案书（项目授权书）
①问题陈述，开发和评估与项目基线绩效和改善目标相关的问题(小y)陈述。
②项目范围，开发和评审项目范围以确保项目对客户而言具有价值。
③项目目标及目的，以问题陈述和范围为基础设定目的和目标。
④项目绩效测量，识别和评估将流程关键要素与关键输出相连接的绩效测量。

3、项目追踪
识别，开发，和使用诸如日程安排表、关卡评审等管理工具追踪项目进展。

四、测量
1、统计学基础知识
①熟悉数据类型定义及特点，熟悉数据收集方法的分类及特点。
②理解母体、样本、抽样的定义与目的，熟悉不同的抽样方法及其特点。
③理解母数与统计量的区别，并掌握均值、中值、众数、极差、标准差等计算。
④掌握DPU、DPO、DPMO、DPPM等计数型数据统计量的定义及其计算。
⑤理解中央极限定理和置信区间的定义。

2、测量系统分析（MSA）
①熟悉测量系统（MS）的定义与组成要素。
②熟悉MSA评价指标分辨力、偏移、线性、稳定性、重复性、再现性等。
③掌握Gage R&R研究方法及评判标准，熟悉统计软件操作。
④掌握属性一致性分析法及评判标准，熟悉统计软件操作。

3、过程能力分析
①理解常用能力衡量指标的定义（如RTY、CP//CPK、PP/PPK、Z值等）。
②掌握过程能力分析方法及判读，熟悉统计软件操作。
③掌握长期和短期资料在的概念和运用。

4、掌握常见的图形工具（如多变量图等）的使用与判读，熟悉统计软件操作。

五、分析
1、掌握常用的析因工具及方法，如头脑风暴法、5Why分析法，鱼骨图、树图、系统图和流程变量图析(Process mapping)。

2、失效模式及后果分析（FMEA）（分析），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）。

3、假设检定
①理解假设检定的定义，熟悉H0&H1假设的定义及区别。
②理解α风险和β风险的定义与要求，理解检验统计量P值及评判。
③掌握假设检定的实施流程，熟练应用各种假设检定方法（如1σ/2σ、1t/2t/t-t、1p/2p等），熟悉统计软件操作。
④掌握相关性分析方法，理解相关系数r值的含意。
⑤熟悉一元一次回归分析方法，理解拟合性指数R^2值的含意。

六、改善
1、试验设计（DOE）
①熟悉试验设计的基本术语（如因子、水平、仿行、区组、随机化 … ）。
②能够利用统计软件设计创建基础试验（两水平全因子设计(2^k)、部分因子设计、一般全因子设计等）。
③能够利用统计软件分析以上设计，并作出客观正确的评判。
④掌握因子主效应和交互作用的功效值计算，理解残差定义和分析。

2、防错与标准化
①熟悉防错设计的定义、原理和应用
②理解文件化、标准化的定义和目的

七、控制
1、控制图（SPC）
①理解SPC的目标和收益，识别特殊原因和普通原因等。
②理解定义合理子群，并描述如何使用。
③掌握如何识别、选择、构建和应用不同类型控制图。
④能够解释控制图，并使用规则区分普通原因和特殊原因。

2、控制计划（CP）
能够建立控制计划，记录和保持成果，并帮助执行控制和监控系统。

3、项目移交

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