一。基本核心理念：1.强调聚焦顾客，关注顾客2.流程管理和过程改进，聚焦过程，改进过程 3，基于事实和数据决策，持续的过程改进

二，精益生产五项原则：价值，价值流，流动，拉动，尽善尽美

三，精益生产与西格玛之间的整合

1，精益和6西格玛分别从哪个角度切入流程改进，不同角度之间的关系

2.精益管理和西格玛管理如何整合到持续改进的框架

三。西格玛管理的组织与推进---清晰的应用

1.关键角色的职责---清楚的构建基础

2.整个实施过程

四，西格玛的方法论--

-改进方法（DMAIC）

--设计创新的方法（DMAOV,IDDOV）

六西格玛的核心：关注顾客、聚焦过程、基于数据、过程改进、结果和价值

A、控制计划

计划的构成和控制方法

B、统计过程控制（spc）

1、SPC的目的

2、变量的选择

确定关键质量特性进行控制图监控，及变异源

3、抽样计划与合理分组

4、 控制图的选择

……p图、np图用于控制不良品，c图、u图控制缺陷

5、控制图分析

8项判定原则

6、特殊控制图

C、精益控制工具

1、防错

2、可视化管理

3、标准化作业

D、六西格玛总结与项目评审

改进

需完成：

1、产生解决方案

2、评价解决方案

3、改进方案的实施

4、改进方案有效性的验证

知识点：

A、创造性思维工具

头脑风暴、思维导图、水平横向思考法等

B、试验设计

2、原理：检出力、样本量、平衡、重复、仿形等

3、试验计划

4、单因子实验设计

（OFAT）优缺点

5、两水平部分因子试验设计

6、全因子试验设计

7、响应曲面设计

响应曲面法包括：CCD、Box-Behnken等，

理解三种CCD设计

C、消除浪费和精益工具

测量

1、过程测量

识别关键输入变量KPIV和关键输出变量KPOV。

使用因果图或因果矩阵

2、收集和归纳数据

连续型计量值，离散型计数值

3、概率与数理统计基础

均值、中位数、众数、极差、方差、标准差

图表法：

4、概率论与概率分布

5、测量系统能力

6、过程能力

7、服务过程测量

过程测量

输入和输出变量/C&E矩阵/过程测量方法

收集和归纳数据

数据的类型和测量尺寸/数据收集方法

概率与数理统计基础

概率论基础属于/描述性统计/图表法

网络图认为是4，17  

 此处应该牢记

测量（measure）

1、过程测量

2、收集和归纳数据

3、概率与数理统计基础

4、概率论与概率分布

5、测量系统能力

6、过程能力

7、服务过程测量

在界定阶段的基础上，进一步明确Y，收集X和Y的测量数据，进行描述性统计和推断，明确X与Y的关系

1、过程测量

输入和输出变更测量，识别关键输入变量（KPIV）和关键输出变量（KPOV）

C&E矩阵（cause and efficient）：绘制因果图和因果矩阵图，分析X与Y的关系

因果图分析影响一个Y的多个原因；

因果矩阵图分析影响多个Y的多个原因（分析主要的Y]和X）；

过程测量方法：FMEA、价值流图

2、收集和归纳数据

连续型（计量）

离散型（计数、计件）

测量尺度：定序、定距、定比

数据收集方法：普查、抽样（随机抽样、分层抽样、系统随机抽样）

收集数据计划：5W1H

3、概率与数理统计基础

术语：描述性统计、推断性统计、

描述性型术语：均值、中位数、众数

离散型术语：极差、标准差、方差

描述性统计：运用集中趋势和离散程度的指标构建、解释频率分布和累计频率分布

图表法：箱线图、运行图、散布图、直方图、正态概率图等

4、概率论与概率分布

概率基本概念：独立性、互斥事件、与、并、逆事件概率、条件概率、联合偶然时间

常用分布：正态分布、泊松分布、二项分布、卡方分布、T分布、F分布

其他分布：超几何分布、0-1分布、指数分布、对数正态分布、威布尔分布

中心极限定理：样本均值分布、估计均值的置信区间

泊松分布：缺陷是随机的，缺陷概率与面积（总体大小）成正比，在无穷小面积上出现两个以上的缺陷几率为0

5、测量系统能力

测量系统的构成和概念

连续和属性数据的测量方法

测量误差在过程管理中的影响

计量型数据测量系统分析：重复性与再现性（R&R）、相关性、偏倚、线性、容差计算

法计算重复性与再现性

极差法、方差分析

交叉分析、嵌套分析

一致性分析（Kappa值）

计量学：检定、校准、基准、计量值的传递与溯源

6、过程能力

过程能力指数：辨别稳定性和能力水平、Cp、Cpk

过程绩效指标：Pp、Ppk、Cpm、Cpmk

长期过程能力与短期过程能力

非正态数据的过程能力：数据转换方法

Box-CoX转换方法

属性值数据的过程能力和西格玛水平

利用DPU、DPMO计算西格玛水平

过程自然波动范围、规范界限

过程极小指标、缺陷率、一次通过率等等

7、服务过程测量

Servqual模型

顾客满意度测量方法

1、过程分析和探索性数据分析

过程分析：目的、意义、工具和方法

相关分析：散点图、相关系数、置信区间、相关性与因果关系的区别

回归分析：现行回归模型、假设检验、估计和预测、残差分析

多变异分析：多变异图、产品内变异、产品间变异、时间变异、抽样计划

离散数据变异分析：Logistic分析

2、假设检验

术语：假设检验、零假设、北泽假设、显著性水平、检出力、第一类错误与第二类错误

样本量：计算假设检验样本量

点估计和区间估计：定义和区分知心区间和预测区间，定义和解释估计量的系数和偏差

均值、方差和比率检验、非正态数据怎么检验

方差分析：单因子方差分析和两因子方差分析、方差分量法

拟合检验：目的和原理，选择检验结果

列联表和卡房检验：解释检验结果

非参数检验：各种非参数检验的原因和方法

3、精益分析工具

流程指标：结拍时间、作业流程指标、周期时间、提前期、生产线平衡率、在制品和周转率

价值流图：建立和运用各种价值流图，分类

常用的原因分析方法：排列图、5W1H、故障树图、因果图等

作业时间分析：节拍、工作研究（时间研究、工作研究）的方法和应用

全面生产维护（TPM）：概念和应用、计算和使用OEE分析并提高设备效率

浪费分析：7种浪费和其他形式的浪费

1型浪费：不增值但是不能消除的环节

2型浪费：不增值，可以直接消除的环节

服务过程分析：

服务差距模型：基本思想和构成

四分图模型：应用（满意度与重要度两个维度，四个水平分析顾客需求）

样板含量超出7以上应该用X-S

u control chart for 不合格品, NP chart 要求样本量一样

界定（Define）：

识别顾客需求，明确需要解决的问题（Y），明确过程输出变量的测量和标准（X），确认项目设计的范围，确立项目责任；目标和关键步骤和里程碑，开展六西格玛项目工作以及预计目标；

一、项目界定

了解顾客需求，确定项目对顾客的影响，掌握获取顾客之声的方法

讲顾客之声转换成CTQ：

自上而下的CTQ分解、kano模型、QFD

1、收集顾客之声的方法

问卷调查、观察、电话、信件、回访、焦点小组、收集顾客投诉和抱怨

2、卡诺模型

基本质量：产品必须满足的质量

一元质量：顾客要求并希望提供的质量

魅力质量：顾客没有要求，但是满足后会非常满意

3、关键质量特性CTQ

CTQ必须是可测量的、由顾客之声转换而来的

CTQ的分析工具：排列法或者质量成本分析法

4、SIPOC图（界定项目范围方法）

Suply、Input、Process、Ouput、Customer

过程只需粗略表示主要流程进展，过程流程不应少于8个，需宏观的展现项目范围

二、、项目计划书

问题陈述-------项目目标------项目计划和绩效指标

1、项目目标符合SMART原则

Specialfic（具体的）、measurable（目标是可测量的）、Attainable（目标是可以实现的）、Relevant（目标与企业战略和顾客需求相关）、Time Bond（有时间限制的）

2、问题陈述的方法？

问题是可测量的；使用量化的语言说明问题多严重；

不可陈述问题产生的原因，原因是在后续阶段分析出来的，遵循基础事实的决策方法；

不能追究人员责任

不可提出解决方案，如果有了方案，项目便无意义；

三、项目跟踪

项目计划、甘特图