课程代码：QMUS-Quality Management Using Statistics

课程简介：

统计质量管理，即SQM（Statistical Quality Management ）是运用数理统计方法来分析问题和解决问题，降低产品生产和服务流程中的波动，目前已成为现代质量管理体系中不可或缺的一部分，也是六西格玛管理中最为重要的核心内容。实施和推广统计质量管理，可以帮助企业建立“数据驱动”的质量管理意识，将企业总体的质量管理水平上升一个台阶，大幅度提高客户满意度。

参训对象：

• 负责全面推广统计质量管理、六西格玛管理的工作人员
• 企业研发、质量、生产、工艺及流程改进等部门的经理和工程师
• 专注于质量管理、持续改善和六西格玛管理的咨询顾问、科研人员
• 工程技术与管理类的学校师生

培训目的：

通过系统全面、由浅入深地学习描述性统计、回归、试验设计等各种企业中常见的统计质量管理的方法，引导学员树立“基于数据和客观事实的决策”的理念和信心，并能够掌握一定的方法与手段去排除主观臆断，客观科学地量化现实工作中各种不确定因素的作用，确定影响流程变异和质量性能的关键因素，努力改善产品质量和提高流程能力。

课程特色：

• 理论联系实际，大量的现场案例辅助说明
• 内容涵盖数据分析、统计过程控制、试验设计等常用统计质量管理技术
• 免费享用一定时间JMP正版软件，提高培训效率

培训内容：

时间	培训内容	培训细目
Day 1	现代质量观与统计分析
	数据管理的过程和操作应用	整合数据
		清理数据
		生成数据
		数据表处理
		数据管理案例演练
	描述性统计	基本统计量的计算
		正态性检验
		常规图表（直方图、箱线图）
		描述性统计案例演练
	实用图表制作	帕累托图
		鱼骨图
		累积概率密度图
		饼图/条形图/线图
		变异性图
		平行图
Day 2	二元变量关系研究	假设检验（t检验）
		简单线性回归
		列联表
		Logistic回归
		预测与控制
		回归分析案例演练
	数据挖掘	数据挖掘方法简介
		分割(决策树)
		神经网络
	统计过程控制SPC	SPC原理介绍
		Xbar-R（均值-极差）控制图
		Xbar-s（均值-标准差）控制图
		过程能力计算
		P（比率）控制图
		U（单位）控制图
	测量系统分析MSA	MSA原理介绍
		Gage R&R（重复性与再现性）分析
	试验设计DOE	DOE原理介绍
		完全析因设计
		响应表面设计
		定制设计
		空间填充设计
注： 根据客户要求，实际授课内容与上表所列内容之间可能会有差异          上表中黑色部分为前两天授课内容，橙色部分为第三天授课内容。

学员评价

“老师统计知识非常丰富，培训中与学员的互动非常好。”

“培训内容丰富，老师讲课深入浅出。”

“我对培训非常满意，最大的特色是理论与实践相结合的讲解。”

“(培训)效果非常好，对今后的工作具有很大的指导意义。”

 

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