六西格玛管理知识(9个 doc)5.doc

六西格玛注册黑带知识大纲（一）六西格玛注册黑带知识大纲（试行） I. 在全企业的部署（9个问题） A. 企业概况 1. 六西格玛价值观 理解六西格玛对组织的价值，它的理念、目标和定义。（理解） 2. 业务系统和过程 理解并区分业务系统与过程之间的关系。（理解） 3. 过程输入、输出和反馈 描述过程的输入、输出和反馈对整个系统的影响。（理解） B领导 1. 企业领导 理解在六西格玛推进过程中领导的角色（例如资源、组织架构）。（理解） 2. 六西格玛角色和责任 理解黑带、黑带大师、绿带、倡导者、执行领导者和过程所有者等的角色和责任。（理解） C组织的目标 理解关键的经营驱动因素；理解关键度量指标/平衡记分卡 1. 项目与组织目标连接 描述项目选择过程，包括知道何时使用六西格玛改进方法（DMAIC），来同于其他的解决问题的工具，并且确保项目与组织目标相联系。（理解） 2. 风险分析 描述战略型风险分析的目的和收益，如SWOT、预案策划，包括优化项目或过程中优化各要素可能导致整个系统的不利影响。（理解） 3. 闭环评价和知识管理 对已达到的目标形成文件，管理所获得的经验和教训，以便识别新的机会。（理解） D组织改进的历史/六西格玛的基础 了解六西格玛中使用的持续改进工具的起源（如戴明、朱兰、休哈特、石川馨、田口等）。（理解） II. 业务过程管理（9个问题） A过程观点与职能观点 1. 过程要素 理解过程的组成部分和边界。（分析） 2. 所有者和利益相关方识别过程所有者，内部顾客和外部顾客及其他相关方。（分析） 3. 项目管理及其收益 理解项目管理和与项目给经营带来最大收益之间的区别。（分析） 4. 项目测量 建立关键绩效度量指标和适宜的项目文档。（分析） B 顾客之声 1识别顾客 细分顾客使之适合于特定的项目；列出每个细分市场中受到项目影响的具体顾客；展示项目如何影响内部顾客和外部顾客；认识顾客忠诚度对组织财务绩效的影响。（分析） 2收集顾客数据 运用多种方法收集顾客的反馈（调查、焦点小组、访问、观察等）并且理解每一种方法的优势和劣势；识别使调查、访问和其他反馈工具有效的关键要素；评审问题清单以确保其完整性（避免偏向、模糊不清等）。（应用） 3. 分析顾客数据 使用图表化的、统计的和定性的工具来理解顾客反馈。（分析） 4. 确定关键顾客需求 使用质量机能展开（QFD）或类似的工具，将顾客反馈转化为战略项目的关注领域，建立反映顾客之声并能洞察过程的关键项目度量指标。（分析） 注：关于质量功能展开（QFD）矩阵的分析方法，包括在X.A中 C经营结果 1. 过程绩效度量指标 计算DPU、RTY、DPMO西格玛水平；理解如何向上和向下分配度量指标的；比较和对比能力，复杂性和控制；管理驱动企业决策的六西格玛绩效量度值的使用（如PPM，DPMO，DPU，RTY，COPQ等）。（分析） 2. 水平对比（Benchmarking） 理解水平对比的重要性。（了解） 3. 财务收益 理解并展示一个项目的财务量度指标和其他收益（软的和硬的）；理解并使用基本财务模型（如NPV、ROI）；描述、应用、评估和解释质量成本的概念，包括质量成本分类、数据采集和报告等。（应用） III. 项目管理（15个问题） A项目章程和计划 1. 章程/计划要素 比较、选择和解释一个项目章程和计划的要素。（分析） 2. 策划工具 使用甘特图、PERT图、策划树等工具策划项目。（应用） 3. 项目文档 使用电子表格、分层卡、阶段性评审、管理评审和向管理层演说等方法创建数据与事实驱动的项目文档。（综合） 4. 章程商定 创建和商定章程内容，包括项目目标、范围、边界、资源、项目转移和项目关闭。（分析） B团队领导 1. 创建团队 了解创建团队的要素及其为什么重要：清晰的目的、目标、承诺、基本原则、团队成员的角色和责任、时间表、管理层的支持和团队授权。（应用） 2. 选择团队成员 选择具有适宜技能的团队成员（如自主型的、技术/主题专家），创建拥有合适的成员数量和代表性的团队。（应用） 3. 团队发展阶段 推进团队各个阶段的发展，包括组建期、激荡期、规范期、产出期、休会期以及认可期。（应用） C团队动力和绩效 1团队建立技巧 理解和应用组建团队的基本步骤：目的、角色和责任，相互介绍及明示或隐含的议程。（综合） 2团队推进技巧 应用指导、咨询和推进技巧引，领团队，并克服各种问题，如压服、支配、勉强参加、将个人观点作为事实盲目接受、群体思维、内部不和、犹豫不决、急于求成等。（应用） 3团队绩效评估 根据团队的目的、目标和团队成功的测评指标度量团队的进展。（分析） 4团队工具 定义、选择和应用团队工具，如名义小组技术、力场分析、复合表决以及转换/转变等。（应用） D变革代理 1管理变革 借助变革代理方法，理解和应用推进和管理组织变革。（应用） 2组织的障碍 理解产生根本性改进障碍的固有组织结构（如文化和观念）；选择和应用各种技巧加以克服。（应用） 3 谈判和解决冲突的技巧 定义、选择和应用工具，比如达成一致技术、头脑风暴法、努力/影响、复合表决、以基于利害的谈判等，帮助冲突各方（如部门、小组、领导者、员工）认识到大家共同的目标及如何共同实现目标。（应用） 4. 激励技巧 定义、选择和应用支持和保持团队成员积极参与和承诺工作的技巧。（应用） 5. 沟通 针对不同情况，使用有效的、适宜的沟通技巧，克服组织的障碍，达到成功。（应用） E 管理和策划工具 定义、选择和使用亲和图；关联图；树图；优先矩阵图；矩阵图；过程决策程序图（PDPC）；网络图等。（应用） IV. 六西格玛改进方法和工具 定义（9个问题） A项目界定 利用排列图、概要过程图（宏观）等方法，确定项目定义/范围。（综合） B 度量指标 建立根本的、重要的度量指标（如质量、周期、成本等）。（分析） C问题陈述 形成问题的陈述，包括基线和改进目标。（综合） V. 六西格玛改进方法和工具 测量（30个问题） A过程分析及其文件化 1工具 编制和评审过程图、书面程序、工作指南等。（分析） 2过程输入和输出 识别过程输入变量和过程输出变量，通过因果图、关系矩阵等将其关系文件化。（评估） B 概率和统计学 1推出有效的统计结论 区分记数（描述性）研究和解析（推断性）研究；区分总体参数和样本统计推断。（评估） 2中心极限定理及样本均值分布 定义中心极限法则，并且理解其在置信区间、控制图等统计推断应用中的意义。（应用） 3主要概率概念 描述和应用一些基本的概率，如独立性、不相容、乘法法则、条件概率等。（应用） C收集与汇总数据 1. 数据类型 识别、定义、分类并比较连续数据（计量值）与离散数据（计数值），并且识别把计数值转变成计量量度的机会。（评估） 2. 测量标度 定义并应用定名、定序、定距、定比测量标度。（应用） 3. 收集数据的方法 定义并应用收集数据的方法，如检查表、编码数据、自动计量等。（评估） 4. 确保数据准确和完整的技巧 定义和应用确保数据准确和完整的技巧，如随机抽样法、分层抽样法、样本同质性等。（评估） 5. 描述性统计 定义、计算并解释离散和集中趋势的量度，构建并解释频率分布和累积频率分布。（评估） 6. 图表法 通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系，例如：茎叶图、箱线图、运行图、散布图等；通过构建、应用、解释诸如直方图、正态概率点图、威布尔点图来解释分布状态。（评估） D掌握并应用概率分布 1黑带常用的分布 描述并应用二项分布、柏松分布、正态分布、卡方（2）分布、t 分布、F分布。（评估） 2其他分布 识别超几何分布、二元分布、指数分布、对数分布及威布尔分布。（应用） E 测量系统 1. 测量方法 描述和评审测量方法。如计数筛选、计量分块、卡钳、测微计、光学比色计、张力、滴定等（理解） 2. 测量系统分析 用可重复性、可再现性、测量相关性、偏移、线性、百分比符合、精确度/容差（P/T）、精确度/总变异（P/TV）计算、分析和解释测量系统的能力，同时考虑非破坏性、破坏性和计数系统，既使用方差分析（ANOVA）也使用控制图（评估） 3. 计量学 理解校准标准可追溯性、测量误差、校准系统、标准和测量仪器的控制和完整性（理解） F 分析过程能力 1设计并实施过程能力研究 识别、描述、应用设计并实施过程能力研究的要素，包括识别特性、识别规格/容差、拟定抽样方案、验证稳定性和正态性。（评估） 2计算过程绩效与规格 区分自然过程界限和规范界限的，计算过程绩效度量指标，如缺陷率。（评估） 3过程能力指数 定义、选择、计算Cp、Cpk并评价过程能力。（评估） 4过程绩效指数 定义、选择和计算Pp、Ppk、Cpm和评价过程绩效。（评估） 5短期与长期能力 理解在仅仅收集到短期数据并且仅有计数数据的情况下，假设和转换的合理性；理解当使用长期数据时，各种关系发生的；针对技术及控制问题，解释长期能力和短期能力之间的关系。（评估） 6非正态数据的变换（用于非正态数据的过程能力）。（评估） 理解非正态分布数据产生的原因，确定什么情况下转换比较合理。（应用） 7用于计数数据的过程能力 计算西格玛水平并且理解它与Ppk的关系。（应用） 六西格玛注册黑带知识大纲（二)VI. 六西格玛改进方法和工具分析（23个问题） A探测性数据分析 1多变量研究 使用多变量研究，解释位置型、周期型和暂时型变量；设计调查最大变异来源的抽样方案；建立并解释多变量图。（应用） 2测量并建立变量间的关系模型 1) 一元和多元最小二乘线性回归。计算回归方程、应用并解释回归统计量的假设检验；使用回归模型进行估计和预测；分析估计值的不确定性（带有非线性参数的模型不包括在考试范围中）。（评估） 2) 一元线性相关性。计算和解释相关系数和它的置信区间；应用并解释相关系数的假设检验；理解相关性和因果关系之间的区别（连环相关性不包括在考试范围内）。（评估） 3) 诊断。分析变量间的关系模型的残差。（分析） B 假设检验 1. 假设检验的基本概念 1) 统计显著性与实际显著性。定义，比较并对比统计显著性与实际显著性（评估） 2) 显著性水平、检出力、第类错误和第类错误 应用和解释统计检验显著性水平，检出力，第类错误和第类错误。（评估） 3) 样本量 理解怎样计算一个给定的假设检验的样本量。（分析） 2. 点估计和区间估计 定义和解释估计量的系数和偏移；根据统计数据中计算、解释并得出结论，如标准误差、容差区间、置信区间；理解置信区间和预测区间之间的区别。（分析） 3. 均值、方差和比例检验 利用均值、方差和比例的假设检验，并解释其结果。（评估） 4. 成对检验 定义、确定可用性，应用成对参数假设检验并解释其结果。（评估） 5. 符合性检验 定义、确定可用性，应用卡方检验并解释其结果。（评估） 6. 方差分析 定义、确定可用性，应用方差分析并解释其结果。（评估） 7. 可能因素表 定义、确定可用性，构建可能因素表，并用于确定统计显著性。（评估） 8. 非参数检验 定义、确定可用性，构建各种非参数检验，包括Moods Median、Levenes检验、Kruskal-wallis、Menn-Whitneg等。（分析） VII. 六西格玛改进方法和工具改进（22个问题） A实验设计（DOE） 1. 术语 定义独立的和非独立的变量、因素和水平、响应、处置、误差和重复。（理解） 2. 策划和安排实验 描述和应用实验策划和安排的基本要素，包括确定实验目标；选择实验因素，响应和测量方法；选择合适的设计方案等。（评估） 3. 设计原则 定义和应用检出力和样本量、平衡、重复、顺序、有效性、随机化和分块、交互作用。（应用） 4. 单因素实验的设计和分析 构建诸如完全随机化、随机化分块、拉丁方实验设计，并应用计算和图形方法分析和评估结果的显著性。（评估） 5. 多因素全析因实验的设计和分析 构建这些实验，应用计算和图形化方法，分析和评估结果的显著性。（评估） 6. 两水平部分析因实验的设计和分析 构建实验（包括田口设计）并应用计算和图形化方法，分析和评估结果的显著性；理解由于混淆而导致的部分析因实验的局限性。（评估） 7. 田口稳健性概念 应用田口稳健性概念和技术，例如，信噪比、可控因素、噪声因素、对外部变异源的稳健性等。（分析） 8. 混合实验 构建这些实验，并应用计算和图形化方法分析和评估结果的显著性。（分析） B. 响应面法 1. 最陡升/降实验 构建这些实验，并应用计算和图形方法分析结果的显著性。（分析） 2. 更高顺序实验 构建诸如CCD，Box-Behnken等实验，应用计算和图形方法分析结果的显著性。（分析） C进化操作 理解进化操作的应用和战略。（理解） VIII. 六西格玛改进方法和工具 控制（15个问题） A统计过程控制 1. 目标和收益 理解统计过程控制（SPC）的目标和收益（如控制过程表现、区分普通原因和特殊原因）。（理解） 2. 变量选择 选择用控制图监控的关键特性。（应用） 3. 合理分组 定义并应用合理分组的原则。（应用） 4. 控制图的选择和应用 识别、选择、构建并应用下列类型的控制图：均值-极差、均值-标准差、单值-移动极差、中位数-极差、p、pn、c、u图。（应用） 5. 控制图分析 解释控制图，并应用控制图的判定准则来区分普通原因和特殊原因。（分析） 6. 预先控制 定义并解释预先控制，完成预先控制的计算和分析。（分析） B 高级统计过程控制 理解小批量统计过程控制（SPC）、EWMA、累积和图和移动均值的恰当应用。（理解） C用于控制的精益生产工具 在DMAIC控制阶段，使用适宜的精益生产工具（如5S、目视管理、改善、看板、防错、全面生产维护、标准作业法等）。 在DMAIC其他阶段所使用的精益工具将在X-C章节中描述。（应用） D测量系统再分析 当过程能力提高时，了解改进测量系统能力的必要性；评估控制测量系统的使用（如计数数据、计量数据、破坏性检验等）；确保测量能力对预期的用途是充分的。（评估） IX. 精益企业（9个问题） A. 精益的概念 1. 限制理论 描述限制理论。（理解） 2. 精益思维 描述诸如价值、价值链、流动、拉