【课程背景】在制造行业中，测量系统的准确性、重复性和再现性等特性直接影响产品质量控制和过程改进。然而，企业常面临以下问题：对测量系统分析（MSA）的重要性和基本概念理解不深，缺乏正确的测量系统管理意识；难以掌握计量型、计数型和破坏型测量系统的分析方法，如计量型数据的重复性与再现性（GRR）分析、计数型数据的属性一致性和 KAPPA 分析等；无法有效评估测量系统的变异来源并进行改进，导致测量数据质量不高，影响产品质量改进和过程控制决策。本课程依据 AIAG 测量系统分析手册，通过系统讲解和实战演练，帮助学员解决上述问题，提升企业质量管理水平。 模块内容课程定位分析围绕制造行业测量系统分析需求，明

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【课程背景】在竞争激烈的市场环境下，众多企业在 SPC（统计过程控制）的理解与应用上存在不足，具体表现为：对 SPC 基本概念、原理及方法掌握不系统，难以有效运用控制图监控生产过程；无法准确区分过程变异的特殊原因与普通原因，导致异常波动发现不及时；在建立适合企业自身的 SPC 监控体系时缺乏方法和经验，使得质量问题预防效果不佳，产品质量不稳定，成本控制困难。本课程旨在解决这些问题，帮助学员掌握 SPC 核心技能，提升企业生产过程的质量控制水平。【课程收益】1. 知识目标：全面系统地掌握 SPC 的基本概念、发展历程、原理及在质量管理体系中的重要地位和作用，理解过程变异的来源及控制图的统计学原理

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【课程背景】1. 项目改善课题甄选流程与标准不清晰，导致课题选择盲目性大。2. 缺乏科学的项目课题描述方法，难以准确界定和表述企业内质量问题。3. 对精益六西格玛方法论 DMAIC 的改进路径及各阶段核心输出理解不深入，项目推进缺乏系统性。4. 不熟悉统计方法在 DMAIC 改进流程中的应用，如 FMEA、SPC 等，影响质量改善的科学性和有效性。【课程收益】1. 掌握精益六西格玛项目改善课题的甄选流程与标准，能科学筛选高价值课题。2. 熟练运用项目课题描述方法，精准定义和解决公司内质量问题。3. 深入理解 DMAIC 改进路径及各阶段核心输出，具备系统化推进项目的能力。4. 熟悉统计方法在质

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【课程背景】1. 学员缺乏系统的六西格玛绿带考试知识复习，对考试重点、题型和命题规律不熟悉，应试能力不足。2. 学员难以将六西格玛理论知识应用于实际工作中的改善项目，缺乏对 DMAIC 流程及相关工具的实践运用经验，解决实际问题的能力有待提升。3. 通过本课程学习，学员能够系统掌握六西格玛绿带考试所需的理论知识，包括统计学基础、质量管理工具、项目管理方法等，熟悉考试题型、命题规律和答题技巧，顺利通过六西格玛绿带考试。4. 通过本课程学习，学员能熟练运用 DMAIC 流程及相关工具（如 SIPOC 图、MSA、DOE、控制图等）进行改善项目的策划、实施、监控和总结，提升在实际工作中解决复杂问题的

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【课程背景】六西格玛于 20 世纪 80 年代中期在摩托罗拉公司首次成功应用，随后美国通用电气引入并取得显著成效，逐渐推广至众多国际知名企业。目前，国内许多公司也对六西格玛有了较为深入的了解。六西格玛管理以科学统计理论为基础，通常采用项目管理方式，运用 DMAIC 流程分析技术（定义、测量、分析、改进、控制）实现产品和服务质量的持续改进。六西格玛绿带作为六西格玛改善项目实施的主导者，是六西格玛方法论在企业推进的中坚力量，也是六西格玛持续改善文化的传播者。鉴于绿带直接分布在生产和管理一线，培养一支高素质的绿带队伍，对六西格玛理念自上而下的贯彻和持续推进至关重要。1. 缺乏六西格玛项目改善课题的甄

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【课程背景】一辆汽车，怎么开最省油？这个问题涉及到众多因素：发动机、变速箱、换挡时机、胎压、机油型号、汽油标号、温度、路面情况等等，如何才能找出最优的搭配呢？估计大家都有自己的经验做法。在产品研发过程中，面对各类问题，通常也有很多个因子围绕着我们：l 哪些因子与问题有关，哪些无关？l 有关的因子中，哪些对这个问题影响大，哪些只有轻微影响？l 影响重大的因子中，如何设定参数，能让结果最优，成本最低？l 除了穷举法和碰运气，有没有一种高效的方法来解决这些问题？这些问题都可以通过DOE试验设计法来解决！试验设计在研发的整个过程中扮演了非常重要的角色，它是我们提高产品质量，改善产品参数的重要手段。试验

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