課程背景
六西格瑪是能夠嚴謹、高效地以數據為基礎的解決問題的方法技術。它包含了眾多管理前沿的先進成果，以“零缺陷”的完美商業追求，帶動質量成本的大幅度降低，最終實現財務成效并能顯著提升企業水平，增強企業競爭力，實現企業發展的重大突破。
六個西格瑪的管理方法重點是將所有的工作作為一種流程，采用量化的方法分析流程中影響問題的因素，找出最關鍵的因素加以改進從而達到更高的客戶滿意度。如果你正在尋找一種使企業降低質量缺陷和服務偏差并保持持久性的新方法，那么不用猶豫了。六西格瑪將以重大的財務成效證明你的選擇是正確的。美國通用電氣公司首席執行官韋爾奇先生在2000年年報中指出：
六西格瑪所創造的高品質，已經奇跡般地降低了通用電氣公司在過去復雜管理流程中的浪費，簡化了管理流程和降低了材料成本。六西格瑪的實施已經成為介紹和承諾高品質創新產品的必要戰略和標志之一。
實施六西格瑪對于一個企業來說，不僅僅只是一系列的訓練。它意味著整個企業文化從防護性的標準化管理到放開思想改革創新的突破性理念。六西格瑪在提供行之有效的管理方法和流程技術的基礎上，為企業培養了具備組織能力、激勵能力、項目管理技術和數理統計診斷能力的領導者，這些人才是企業適應變革和競爭的核心力量。他們將最先進的工作方法和最新的電腦技術，應用到一個簡單的流程模式DMAIC中，通過追求零缺陷運行和改善流程達到使顧客滿意的快速突破性改善。以達到每一個環節的不斷改善的戰略目標。
六西格瑪不僅可以幫您突破企業持續發展的瓶頸,還可以成功的幫您跨越質量峽谷,最重要的是6σ可以給您帶來30%以上的投資回報率,所以六西格瑪是每個老板和老總們的必修課程。
六西格瑪之所以能夠成功,在于它成功贏得了作為核心因素的最高層管理層的參與和盡心盡力。 ----- 朱蘭博士
雖然六西格瑪使用很多技術性的工具方法,但它不是一個技術項目,而是一場領導力和文化的變革。 ----- 杰克·韋爾奇

培訓對象
部門總監、部門經理、品質經理、工程師、企業骨干等希望學習和研究六西格瑪的人員

培訓時間
綠帶6天

課程收獲
1. 了解6σ概念、作用和戰略意義。
2. 熟悉6σ的推行步驟和管理模式
3. 掌握6σ過程管理
4. 了解6σ項目團隊管理
5. 掌握6σ方法工具的使用
6. 學會6σ案例應用
7. 掌握如何了解和滿足客戶需求，提高客戶滿意度。
8. 掌握以數據為基礎的解決問題的能力；
9. 幫助企業持續降低成本，改善品質，優化流程和提高效率；
10.形成持續改善的思維和解決問題的管理模式。

課程大綱
第一節 定義階段
1. 統計的基本練習
1) 變化
2) 總體與樣本的統計量
3) 中心趨勢的度量
4) 離散度的度量
2. 質量管理與企業發展
1) 什么是質量
2) 質量管理的發展
3) 質量管理與企業發展的關系
3. 六西格瑪的起源發展
1) 六西格瑪的起源
2) 六西格瑪的發展
4. 六西格瑪簡介
1) 六西格瑪的含義
2) 西格瑪水平的偏移
3) 制程中的一般度量單位
4) 劣質成本COPQ
5. 六西格瑪項目的成功策略
1) 六西格瑪的設計模式
2) 六西格瑪的改進模式
6. 六西格瑪項目的選擇和定義
1) 六西格瑪項目的選擇
2) 主要/次要衡量指標
3) 窄化項目的著眼點
4) 六西格瑪項目的首次小組討論會

第二節 測量階段
1. 制程績效的度量指標
1) 基本概念
2) 單位缺陷數—DPU
3) 百萬機會缺陷率—DPMO
4) 首次合格率—FTY， 流通合格率--RTY
2. 流程圖
1) 繪制流程圖的符號與步驟
2) 流程圖要素
3) 宏觀流程圖
4) 過程詳情流程圖
3. 特性要因圖
1) 特性要因圖的作圖要求
2) 特性要因圖樣例
4. XY 矩陣圖
1) XY矩陣圖
2) 制作XY矩陣圖的步驟
5. 失效模式與影響分析
1) 失效模式與影響分析的類型
2) 制程失效模式與影響分析
3) 總結
6. 測量系統分析之計數型數據的測量系統分析
1) 計數型數據的測量系統分析步驟
2) 運用Minitab來分析
7. 測量系統分析之計量型數據的測量系統分析
1) 基本概念
2) Minitab中Gage R&R的分析
3) 測量系統分析的步驟
4) 課堂練習
8. 制程能力分析
1) 計量型數據的能力評估流程
2) 制程能力評估的必要性
3) 計量型數據的能力評估
4) 用Minitab計算Cp,Cpk,Pp,Ppk

第三節 分析階段
1. 數據非正態分布的類型及原因
1) 偏斜(Skewness)
2) 峰度(Kurtosis)
3) 多種模式分布
4) 間隔分布(Granularity)
5) 總結
2. 數據的圖示分析
1) 圖示分析簡介
2) 直方圖(Histogram)
3) 正態概率圖(Probability Plot)
4) 箱線圖(Boxplot)
5) 散布圖(Scatter Plots)
6) 時間趨勢圖(Time Series plot)
3. 多變量分析
1) 多變量分析簡介
2) 輸入變量
3) 多變量分析的步驟
4) 多變量分析實例
4. 推論統計介紹
1) 統計推論簡介
2) 統計的基礎--抽樣分布
3) 置信區間
4) 對兩個樣本進行區分
5. 假設檢驗
1) 假設檢驗的類型
2) 假設檢驗選擇導向圖
6. 平均值的假設檢驗
1) 平均值假設檢驗的類型
2) 平均值假設檢驗的一般步驟
3) 單個正態總體的平均值假設檢驗
4) 兩個正態總體的平均值假設檢驗
7. 方差的假設檢驗
1) 方差假設檢驗的簡介
2) 方差假設檢驗的樣例
3) 對兩個以上的樣本進行方差假設
4) 檢驗的樣例
8. 比率的假設檢驗
1) 比率假設檢驗的基本介紹
2) 一個樣本的比率假設檢驗
3) 二個樣本的比率假設檢驗
9. 方差分析
1) 方差分析簡介
2) 運用方差來分析實例
10. 相關分析與回歸分析
1) 相關分析
2) 回歸分析
3) 總結

第四節 改進階段
1. 試驗設計的介紹
2. 全因子試驗設計實例

第五節 控制階段
1. 防錯(防呆)
1) 防錯的定義
2) 過失與缺陷
3) 防錯的流程
4) 課堂練習
2. 精益生產
1) 精益生產簡介
2) 什么是浪費
3) 精益生產的基礎-5S
4) 目視化工廠(Visual Factory)
5) 標準化作業 (Standardized Work)
6) 持續改善(Kaizen)
7) 看板(Kanban)
3. 統計制程控制(SPC)
1) 常規SPC選擇導向圖
2) 統計制程控制
4. 控制計劃(Control plan)
1) 什么是控制計劃
2) 為什么需要控制計劃
3) 什么時候以及誰去做控制計劃
4) 制作有效的控制計劃

課程原則：
1、 學員上課需自帶電腦，以做MINITAB軟件操作使用。
2、 每階段回顧，必須讓學員熟悉掌握。
3、 共6天分3次上課，不耽擱上班。
4、 必須帶項目學習，項目通過才能發綠帶證書。