学习对象
　　质量部、工程部、设备部、生产部等制造部门经理、主管、工程师;非制造部门经理、主管等;负责改革及革新项目的人员
　　课程目标
　　基本了解六个西格码的基本方法，对六个西格码涉及的主要统计学工具有了基本了解，基本了解了Minitab的使用
方法，可以在实际工作中单独使用这些六个西格码的工具，并可以单独完成较为简单的六个西格码实际项目。　　课程内容
　　一、Six Sigma 总体介绍：
　　Six Sigma 是什么?
　　谁在应用Six Sigma?
　　Six Sigma 的两大流派及其各自主要特点
　　Six Sigma 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
　　Six Sigma 的组织结构
　　Six Sigma 的战略推广
　　Six Sigma 与 ISO/TQM(Total Quality
　　Management - 全面质量管理)的区别
　　二、 Six Sigma 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)
　　三、Six Sigma 各阶段的详细介绍：
　　定义阶段 (Define)
　　质量功能展开(QFD-Quality 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
　　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-ANalysis Of VAriance)
　　离散数据：表格法
　　对Y和可能的X’s收集数据
　　流程图(PM-Process Map)
　　因果图即鱼骨图或称为石川图
　　(C&E-Cause & Effect Diagram)
　　标准操作规(SOP-StandardOperationProcedure)
　　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(Multi-Mode Distribution)
　　非正态分布的处理
　　描述性统计(Basic Statistics)
　　计算Z值：
　　Y是离散型数据：Product Report
　　Y是连续型数据：Process Report
　　Zst 、Zlt和Zshift的关系
　　分析阶段 (Analyze)
　　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(F-test、T-test 和 ChiSquare-test)
　　方差分析(ANOVA)
　　回归分析(Regression)
　　通用线性模型(GLM-General Linear Model)
　　改进阶段 (Improve)
　　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(T-test和 ChiSquare-test)
　　控制阶段 (Control)
　　SPC及控制图(Control Chart)
　　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
　　四、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)