客戶：生益科技 地點：廣東省 - 廣州 時間：2012/5/9 0:00:00 黑帶第一周  簡單回歸 定義并計算相關系數 討論相關性及因果關系 繪制并分析擬合直線圖 介紹回歸分析的基本知識 使用回歸分析技術建立數學預測模型 評審回歸分析的風險  多元回歸 多元回歸的使用時機 相關矩陣（correlation matrix）” 擬合直線圖 逐步回歸 最佳子集（Best Subsets） 回歸（Regression） 回歸分析 殘差分析 Lack of Fit 的修正  多元方差分析 研究穩定性 研究形狀 研究離散度 研究中心趨勢  簡單實驗 實驗設計的概念 實驗設計的關鍵術語 處理噪音變量的方法 單因子法（OFAT） 全因子實驗 2k 因子實驗 設計并分析 2k 因子設計 使用方差檢驗（ANOVA) 使用影響圖 Effects Plots 圖表和殘差圖 實驗的有效性的方法 實驗設計計劃的工作路徑  實驗設計計劃 提供處理噪音變量的指導 對推論空間及實驗有效性提供深層了解 介紹實驗計劃的路徑圖  全因子實驗設計 回顧 2k 因子設計的整體概念 建立標準順序設計 設計并分析 2k 因子設計 使用 ANOVA 使用效應圖 (Effects Plots) 圖表及殘差圖 (Residual Plots) 在設計中采用中心點 (Center points) 在2k因子設計中應用區組劃(Blocking)  部分因子實驗設計 為何執行部分因子設計? 因子設計 ½ 設計 別名 部分因子實驗設計與 Minitab 實驗設計選項 其他部分因子設計考慮事項  精益和IE改進工具 ECRSI 快速轉換 拉動系統  學員項目發表與老師評價  總結和行動計劃 黑帶第二周  屬性數據試驗設計 回顧缺陷 (Defects - 不合格項)和不良品(Defectives--不合格品) 的不同 介紹對計數型響應變量合適的 DOE 說明數據轉換可降低每個實驗組合 (treatment combination) 的抽樣大小 實例講解  多響應優化RSM 響應曲面方法論(RSM) 一維(1–D) 概述 一維搭配模型 二維概述 二維范例 (模擬) 2維曲面圖（2-D Surface Plot) 2維等高線圖（2-D Contour Plot） 一次一變量法 (One-Variable-at-a-Time) 實驗設計 范 例  統計流程控制 SPC 回顧 計數型數據SPC 計量型數據SPC 連接至 MAIC 程序  流程能力 II 計數型數據流程能力研究 計量型數據流程能力研究 短期與長期流程能力  非正態流程能力研究 單邊規格(Single-sided Specs)流程能力評估 非正態數據(Non-normal Data)流程能力評估 非正態數據變換概要 Box-Cox 變換 介紹流程能力指數 - Cpm  精益改進和控制工具 防錯設計Poka-Yoke Kaizen 布局  控制計劃 II 回顧控制計劃的一些概念和構成要素 控制計劃工作路徑 控制計劃總結 控制計劃策略 控制計劃構成要素 控制計劃建立的關鍵步驟 介紹現實公差的基本概念 對一些控制方法進行討論 標準的運行程序(SOPs) SPC 培訓 Poka-yoke 參數卡 Parameter Cards 知識轉換 Knowledge Transfer  學員項目發表和老師評價  系統精益六西格瑪案例研討（企業實施項目）  考試和競賽/黑帶課程總結