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中国质量协会注册六西格玛绿带知识大纲(试行)

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发表于 2016-4-16 19:17:46 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
C. 六西格玛项目管理 
1.六西格玛项目选择 
了解六西格玛项目选择的原则和流程,项目选择主要考虑的因素。(理解) 
2.六西格玛项目范围界定-SIPOC 
使用排列图、流程图等,进一步界定项目,使用SIPOC图界定项目的范围。(应用) 
3.项目目标 
掌握项目目标的确定方法,包括基线和改进目标,目标评价的SMART原则。(应用) 
4.六西格玛过程绩效度量指标 
确定项目测量指标(如质量、周期时间、成本)以及与“顾客的声音”有关的关键项目指标的设定;关键质量特性CTQ的树图展开;如何建立测量指标;如何根据排列图法或其他方法确定关键过程输出变量。计算过程绩效指标,如单位缺陷数 (DPU)、流通合格率(RTY)、劣质成本 (COPQ)、百万机会缺陷数(DPMO) 西格玛水平等。 (应用) 
5.六西格玛项目选择需注意的问题 
了解六西格玛项目选择的误区,常见的问题以及如何避免。(应用) 
6.六西格玛项目效益预估和风险分析 
了解六西格玛项目效益的评价方法,描述项目风险分析的目的和意义, 包括资源、财务及对顾客和利益相关方的影响等。(应用) 
7.六西格玛项目立项表和计划 
定义并描述项目立项表(特许任务书)的要素、项目计划方法、项目文档要求。(应用) 
8.六西格玛项目团队建设 
掌握团队的组建和授权; 了解团队发展阶段、 团队动力与绩效、 团队工具。(应用) 
9.六西格玛项目监控与促进变革 
了解六西格玛项目审核和监控的必要性,总结项目经验教训,如何通过六西格玛项目转变思维方式和促进管理变革。(应用) 
D. 六西格玛项目管理工具 
会选择和使用界定阶段常用的管理和计划工具,如:亲和图、关联图、树图、优先矩阵图、矩阵图、过程决策程序图法(PDPC)、 活动网络图。 (应用)

III 六西格玛—测量

A. 过程分析和文档 
1.流程图 
掌握绘制流程图的方法,进行作业定义,制定流程的作业指导书、工作说明等。(分析) 
2.因果图与因果矩阵 
会绘制因果图和因果矩阵。使用因果图和因果矩阵确定关键的过程输入与输出。(分析) 
3.过程输入与输出 
过程输入与输出变量的测量,如何量化。(分析)

B. 概率与数理统计基础 
1.概率论基础知识 
描述和应用一些基本概念,比如独立性、不相容、乘法法则等。(应用)
2.随机变量及分布 
掌握随机变量的类型、统计分布、概率密度函数等概念。(应用) 
3.数学期望、均值与方差 
掌握数学期望、均值、方差、标准差等概念。 (应用) 
4.常用的离散分布 
掌握常用的几个离散分布:超几何分布、二项分布和泊松分布。(应用) 
5.常用的连续分布 
掌握常见的几个连续分布:正态分布、指数分布等。(应用) 
6.中心极限定理 
理解中心极限定理,并且理解其在统计推断应用中的意义。(应用) 
7.统计量与抽样分布 
区分量化(描述性的)和分析(推断性的)研究;区分总体参数和样本统计量;掌握常用统计量的分布。 (应用) 
8.点估计和区间估计 
掌握点估计和区间估计的概念,了解常用参数的点估计和区间估计方法。(应用)

C. 收集和归纳数据 
1.数据类型和测量尺度 
识别和区分连续的数据(计量值)和离散的数据(计数值)。 定义和应用名义上的、顺序上的、间隔的和比率测量尺度。(应用) 
2.数据收集方法 
定义并应用收集数据的方法,比如检查单、编码数据等。(应用) 
3.抽样方法 
定义并应用抽样方法:如随机抽样法、分层抽样法、样本同质性等。 (应用) 
4.描述性统计方法 
定义、计算、解释离散和集中趋势的量度,构建并解释频率分布和累计频率分布。(应用) 
5.数据的图示方法 
通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系。如:茎叶图、箱线图、运行图、散点图、排列图等;通过构建、应用、解释诸如直方图、正态概率图来解释分布状态。(综合)

D. 测量系统分析 
1.基本概念 
掌握测量系统的构成,分析的基本概念,包括重复性和再现性(GR&R)、测量的相关性、偏倚、线性、百分比符合、精度/容差 (P/T)等。 (评估) 
2.测量系统的重复性与再现性 
计算、分析和解释测量系统的重复性与再现性。(评估) 
3.属性值数据一致性分析 
计算、分析和解释属性值测量系统的一致性。(评估)

E. 过程能力和绩效 
1.过程统计控制状态 
了解过程统计控制状态的含义和对过程能力分析的意义,验证稳定性和正态性。(评估) 
2.过程能力和过程绩效 
识别、描述并应用设计和开展过程能力研究的要素,包括识别特性、识别规范或容差,拟定抽样计划。解释过程能力和过程绩效的概念。(评估) 
3.过程能力指数Cp与Cpk 
定义、选择、计算Cp 和 Cpk, 并评价过程能力。(评估) 
4.过程能力指数Cpm 
了解过程能力指数Cpm。(理解) 
5.过程绩效指数Pp与Ppk 
定义、选择并计算Pp、Ppk、Cpm,并评价过程绩效。(评估) 
6.过程能力指数与缺陷率的关系 
基于正态分布理解过程能力指数与缺陷率的关系。(评估) 
7.长期能力与短期能力 
解释长期能力和短期能力的关系。(评估) 
8.属性值数据的过程能力分析 
理解单位缺陷(DPU),百万缺陷机会缺陷数(DPMO)和西格玛水平的关系。 (应用)

IV 六西格玛—分析

A. 过程分析概述 
理解过程分析的目的和意义。(评估)

B. 假设检验 
掌握假设检验的基本概念,理解应用显著性水平、检出力、第一类错误和第二类错误;掌握均值、方差和比例的假设检验以及配对数据的假设检验。 (应用)

C. 单因子方差分析 
理解与单因子方差分析相关的术语并解释得出的结果和图示。 (应用)

D. 列联表 
理解与列联表相关的术语并解释得出的结果和图示。 (应用)

E. 多变异分析 
理解多变异研究的目的,理解产品内、产品间和时间变异的区别和联系;应用抽样计划来研究最大变异源。(综合)

F. 相关分析与回归分析 
解释相关系数及其在统计上的显著性,认识相关性和因果关系之间的区别;解释一元简单线性回归方程及其在统计上的意义;使用回归模型进行估计和预测。(评估)

G. 精益分析工具 
1.流程分析 
掌握流程分析的目的和主要的工具。(应用) 
2.作业时间分析 
掌握节拍时间的概念和应用,掌握工作研究(时间和动作研究)方法及其应用。(分析) 
3.设备管理分析-全面生产维护(TPM) 
掌握TPM的思想和实施步骤,计算、分析OEE。(评估)

V 六西格玛—改进和控制

A. 改进方法概述 
了解改进阶段的主要工作和可能用的工具和技术,了解创造性思维工具和方法。(应用)

B. 试验设计 (DOE)基础 
1.试验设计中的基本术语 
了解试验设计的基本思想和基本术语。 (应用) 
2.试验设计的基本原则 
了解试验设计的基本原则和要求,理解随机化、区组化等。(应用) 
3.试验设计的类型 
了解试验设计的主要类型,包括全因子、部分因子和响应曲面分析。(理解) 
4.试验设计的基本步骤 
了解试验设计的基本步骤和每一步的要求。(应用)

C. 全因子设计简介 
掌握二水平全因子试验的特点,解释要因和交互作用图,解释22设计的分析结果。 (应用)

D. 精益改进工具 
了解改进阶段常用的精益工具,包括:看板与可视化管理、5S、定置管理、布置改进(U 型 )、快速换型-SMED 等。(应用) 
E. 改进方案验证、评价与实施 
1.改进方案的验证 
掌握改进方案的验证方法,包括通过F检验、t检验、测量系统改进后分析能力、过程能力改进后重新分析等。(综合) 
2.改进方案的评价与实施 
掌握改进方案的评价需要考虑的因素、常用的评价方法,如决策矩阵、力场分析等,改进方案的实施策略。(应用)

VI 控制

A. 控制阶段概述 
了解控制阶段的主要工作,包括过程改进成果的文件化、建立过程控制计划、如何实施持续的过程测量和控制。(应用)

B. 常规控制图 
1.控制图的基本概念 
描述统计过程控制的目的和作用,分辨随机原因和特殊原因,定义并描述如何使用合理分组。(分析)
2.计量控制图 
识别、选择、构建并应用下列控制图: 均值-极差、均值-标准差、单值-移动极差,解释控制图并应用计量值控制图的判定准则来区分普通和特殊的影响因素。(分析) 
3.计数控制图 
识别、选择、构建并应用下列控制图:p、np、c和u图,解释控制图并应用计数值控制图的判定准则来区分普通和特殊的影响因素。(分析)

C. 精益控制工具 
了解控制阶段常用的工具,包括防错、标准化作业等。(应用) 

D. 六西格玛项目总结和成果评审 
了解六西格玛项目成果的总结、评审、项目的移交的过程和要求。(应用)

VII 六西格玛设计简介

A. 六西格玛设计概述 
简要了解六西格玛设计的基本思想、技术路线;理解并行质量工程在六西格玛设计中的应用。(理解)

B. 质量功能展开 
了解质量功能展开(QFD)的主要用途,了解质量屋的构成。(理解)

C. FMEA简介 
了解失效模式和效应分析(FMEA)的主要用途、类型,了解质量屋的构成。(理解) 


附录:知识点评价 
在大纲中除了知识点,还列出了每个知识点应该掌握的程度。根据布鲁姆目标分类学和ASQ知识体系划分方法,将认知水平划分六个层次,从易到难。供阅读知识大纲时参考。 

记忆 (了解水平) 
能够记忆或认识术语、定义、事实、概念、材料、模式、顺序、方法和原理等。 
理解 (理解水平) 
能够阅读和理解所描述的内容、报告、表格、图表、说明和规则等。 
应用 (应用水平) 
知道在何时以及如何使用概念、程序、方法、公式、规则、原理等。 
分析 (分析水平) 
能够将信息分解成小的要素并识别各要素之间的相互联系以及它们的组织方式;从一个复杂的的场景中识别出次级因素或数据。 
评估 (评估水平) 
将建议和特殊的标准对比,能够对建议的概念、解决方案等的价值做出判断。 
创建(综合水平) 
能够将要素或组成部分整合成一个整体,并显示出之前并不明显的模式或结构;从一个复杂的集合中识别出可以深入调查的数据、信息得出支持性的结论。
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