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上海威才企業管理咨詢有限公司
六西格瑪于 20 世紀 80 年代中期在摩托羅拉公司首次成功應用,隨后美國通用電氣引入并取得顯著成效,逐漸推廣至眾多國際知名企業。目前,國內許多公司也對六西格瑪有了較為深入的了解。六西格瑪管理以科學統計理論為基礎,通常采用項目管理方式,運用 DMAIC 流程分析技術(定義、測量、分析、改進、控制)實現產品和服務質量的持續改進。
六西格瑪綠帶作為六西格瑪改善項目實施的主導者,是六西格瑪方法論在企業推進的中堅力量,也是六西格瑪持續改善文化的傳播者。鑒于綠帶直接分布在生產和管理一線,培養一支高素質的綠帶隊伍,對六西格瑪理念自上而下的貫徹和持續推進至關重要。
1. 缺乏六西格瑪項目改善課題的甄選流程與標準,導致課題選擇盲目。
2. 不熟悉項目課題描述方法,難以準確界定和解決公司內質量問題。
3. 對六西格瑪方法論 DMAIC 的改進路徑及各階段核心輸出理解不深,影響項目實施效果。
4. 不了解統計方法在 DMAIC 改進流程中的應用,如 FMEA、SPC、MSA 等工具的使用存在困難。
5. 團隊管理能力不足,無法有效帶領團隊實施項目改善。
6. 掌握六西格瑪項目改善課題的甄選流程與標準,能合理選擇適合企業的改善課題。
7. 熟練運用項目課題描述方法,準確識別和解決公司內的質量問題。
8. 深入理解 DMAIC 改進路徑,明確各階段核心輸出并能有效應用。
9. 掌握統計方法在 DMAIC 流程中的應用,熟練使用 FMEA、SPC、MSA 等工具。
10. 提升團隊管理能力,能夠獨立帶領團隊完成六西格瑪項目改善。
1. 熟悉六西格瑪項目改善課題的甄選流程與標準,提高課題選擇的科學性和針對性。
2. 掌握項目課題描述方法,能清晰準確地界定和解決質量問題。
3. 理解六西格瑪方法論 DMAIC 的改進路徑及各階段核心輸出,為項目實施提供明確指導。
4. 掌握統計方法在 DMAIC 改進流程中的應用,提升數據分析和問題解決能力。
5. 具備獨立帶領團隊實施項目改善的能力,推動企業質量持續改進。
導入
1. 六西格瑪概述
持續改善的歷史與發展,不同改善模式對比。
六西格瑪的核心概念、原理、目標及企業應用價值。
互動:討論企業在質量改善中面臨的挑戰與需求。
2. 綠帶角色與使命
六西格瑪綠帶的定位、職責與在企業中的關鍵作用。
互動:分享優秀綠帶項目案例,分析成功要素。
第一講:六西格瑪基礎與組織過程管理
1. 六西格瑪基礎理論
六西格瑪的起源與發展歷程,從摩托羅拉到全球企業的應用實踐。
業務過程與體系:解析不同業務過程的關系及對系統的影響。
應用領域:制造業、服務業、產品與過程設計中的六西格瑪實踐。
工具 / 模型:六西格瑪發展時間軸、業務過程模型。
互動:小組討論六西格瑪在本企業的潛在應用場景。
2. 組織過程管理與測量
利益相關方分析:識別顧客、供方及其他利益相關方,評估項目影響。
關鍵 X 特性要求:CTQ、CTC 等核心概念及應用方法。
標桿管理:定義不同類型標桿,掌握標桿分析步驟。
業務與財務測量:平衡計分卡、KPI、質量成本、投資回報率等測量工具應用。
工具 / 模型:利益相關方矩陣、CTQ 樹圖、平衡計分卡框架。
互動:案例分析某企業關鍵質量特性(CTQ)的識別與應用。
第二講:項目團隊管理與定義階段
1. 項目團隊管理
團隊形成:團隊類型、約束因素、角色定義與成員選擇原則。
團隊推動與管理:激勵方法、發展階段(組建期、激蕩期、規范期、執行期、休整期)管理策略。
溝通與決策工具:SIPOC、頭腦風暴、名義群體法、多數投票法等應用。
策劃工具:矩陣圖、PDPC 法、活動網絡圖的使用技巧。
團隊評估與激勵:建立團隊績效指標,設計激勵機制。
工具 / 模型:團隊角色矩陣、項目日程表模板、決策工具對比表。
互動:模擬團隊組建與分工,制定項目啟動計劃。
2. 定義階段核心任務
顧客心聲:細分客戶,收集客戶反饋方法(CTQ 展開、QFD、Kano 模型等)。
項目立案書:問題陳述、范圍界定、目標設定與績效測量指標設計。
項目追蹤:日程安排表、關卡評審等管理工具的應用。
工具 / 模型:QFD 質量屋、Kano 模型問卷設計、項目授權書模板。
互動:實戰練習撰寫某項目的問題陳述與目標設定。
第三講:測量階段與分析階段
1. 測量階段技術實戰
統計學基礎:數據類型、抽樣方法、統計量計算(均值、標準差、DPMO 等)。
測量系統分析(MSA):分辨力、偏移、線性、穩定性、重復性、再現性評估,Gage R&R 研究方法與評判標準。
過程能力分析:CP/CPK、PP/PPK 等指標計算與判讀,長期與短期能力分析。
圖形工具:多變量圖、直方圖、散點圖等的使用與判讀。
工具 / 模型:MSA 數據表、過程能力分析模板、圖形工具對比表。
互動:案例分析測量系統穩定性問題,進行 Gage R&R 計算。
2. 分析階段方法應用
析因工具:頭腦風暴、5Why 分析法、魚骨圖、樹圖、流程變量圖析。
潛在失效模式及后果分析(FMEA):DFMEA 與 PFMEA 實施步驟,風險優先級評估。
假設檢定:H0&H1 假設、α 風險與 β 風險,t 檢驗、卡方檢驗等方法應用。
方差分析與回歸分析:一元 ANOVA 分析、相關系數 r 與擬合指數 R2 計算。
工具 / 模型:FMEA 表格模板、假設檢定流程表、回歸分析案例。
互動:小組運用魚骨圖分析某產品質量問題的潛在原因。
第四講:改善階段與控制階段
1. 改善階段:DOE 試驗設計
DOE 與傳統方法對比:OFAT 局限性,析因設計優勢。
析因設計:全因子試驗、部分因子試驗、響應曲面設計(中心復合設計、BOX - Behnken 設計)實施步驟。
案例應用:通過實際案例演示試驗設計、數據收集與結果分析。
工具 / 模型:全因子試驗設計矩陣、響應曲面模型、試驗結果分析表。
互動:分組設計某流程優化的部分因子試驗方案。
2. 控制階段:SPC 與控制計劃
控制圖(SPC):目標與收益,子群定義,均值極差圖(Xbar - R)、計量值與計數值控制圖應用。
控制計劃(CP):建立控制計劃,記錄成果,監控系統運行。
項目移交:績效持續追蹤,將項目成果轉化為例行工作。
工具 / 模型:Xbar - R 控制圖模板、控制計劃檢查表、項目移交清單。
互動:實戰繪制某工序的 Xbar - R 控制圖,分析過程穩定性。
第五講:六西格瑪項目全流程解析
1. 真實案例模擬實戰
選取典型行業案例,涵蓋制造業、服務業等不同領域。
按照 DMAIC 流程,從項目選題、定義、測量、分析、改善到控制全流程演練。
分組完成各階段任務,展示成果并進行點評與優化。
工具 / 模型:項目案例手冊、DMAIC 各階段輸出模板。
互動:小組競賽,評選最佳項目方案。
2. 課程總結與行動計劃
回顧六西格瑪核心知識與技能,總結課程重點內容。
制定個人 / 團隊行動計劃,明確后續項目實施步驟與目標。
互動:學員分享學習收獲與未來應用計劃。

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