六西格玛注册黑带知识大纲
I. 在全企业的部署(9个问题)
A. 企业概况
B.领导
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
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
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)
C.经营结果
III. 项目管理(15个问题)
A.项目章程和计划
B.团队领导
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)
E. 管理和策划工具
定义、选择和使用⑴亲和图;⑵关联图;⑶树图;⑷优先矩阵图;⑸矩阵图;⑹过程决策程序图(PDPC);⑺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
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(χ2)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
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)
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
2) 显著性水平、检出力、第Ⅰ类错误和第Ⅱ类错误
应用和解释统计检验显著性水平,检出力,第Ⅰ类错误和第Ⅱ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)
利用均值、方差和比例的假设检验,并解释其结果。(评估)
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)
定义、确定可用性,应用卡方检验并解释其结果。(评估)
定义、确定可用性,应用方差分析并解释其结果。(评估)
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)
定义、确定可用性,构建各种非参数检验,包括Mood’s Median、Levene’s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)
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)
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)
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)
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)
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)
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)
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)
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
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)
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
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)
选择用控制图监控的关键特性。(应用)
定义并应用合理分组的原则。(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)
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)
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)。
(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
B. 精益工具
在DMAIC的控制阶段以外,定义、选择和应用精益工具,如目视管理、防错、标准作业法、SMED等。(应用)
C. 全面生产维护(TPM)
理解全面生产维护(TPM)的概念。(理解)
X. 六西格玛设计(9个问题)
A. 质量机能展开(QFD)
分析一个完整的质量功能展开矩阵。(分析)
B. 稳健性设计与过程
C. 失效模式与影响分析(FMEA)
理解相关术语、目的、标准标度(RPN)的使用;能够在过程、产品、或服务中应用它;理解DFEMA、PFMEA之间的区别,并解释与它们相关的数据。(分析)
D. 面向X的设计
理解设计限制,比如成本设计、制造能力和生产能力设计、检验设计、可维护性设计等。(理解)
E. 特殊设计工具
理解特殊设计工具的概念,比如创造性问题解决方法的理论(TRIZ)、公理体系设计(概念性结构稳健性)等。(了解)
A. 企业概况
- 六西格玛价值观
- 业务系统和过程
- 过程输入、输出和反馈
B.领导
- 企业领导
- 六西格玛角色和责任
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
- 项目与组织目标连接
- 风险分析
- 闭环评价和知识管理
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
- 过程要素
- 所有者和利益相关方
- 项目管理及其收益
- 项目测量
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)
- 分析顾客数据
- 确定关键顾客需求
C.经营结果
- 过程绩效度量指标
- 水平对比(Benchmarking)
- 财务收益
III. 项目管理(15个问题)
A.项目章程和计划
- 章程/计划要素
- 策划工具
- 项目文档
- 章程商定
B.团队领导
- 创建团队
- 选择团队成员
- 团队发展阶段
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)
- 激励技巧
- 沟通
E. 管理和策划工具
定义、选择和使用⑴亲和图;⑵关联图;⑶树图;⑷优先矩阵图;⑸矩阵图;⑹过程决策程序图(PDPC);⑺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
- 数据类型
- 测量标度
- 收集数据的方法
- 确保数据准确和完整的技巧
- 描述性统计
- 图表法
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(χ2)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
- 测量方法
- 测量系统分析
- 计量学
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)
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
- 假设检验的基本概念
2) 显著性水平、检出力、第Ⅰ类错误和第Ⅱ类错误
应用和解释统计检验显著性水平,检出力,第Ⅰ类错误和第Ⅱ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)
- 点估计和区间估计
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 非参数检验
定义、确定可用性,构建各种非参数检验,包括Mood’s Median、Levene’s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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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)
- 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
- 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)
- 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
- 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)
- 变量选择
选择用控制图监控的关键特性。(应用)
- 合理分组
定义并应用合理分组的原则。(应用)
- 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)
- 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)
- 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)。
(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
- 限制理论
- 精益思维
- 连续流生产(CFM)
- 非增值活动
- 缩短周期
B. 精益工具
在DMAIC的控制阶段以外,定义、选择和应用精益工具,如目视管理、防错、标准作业法、SMED等。(应用)
C. 全面生产维护(TPM)
理解全面生产维护(TPM)的概念。(理解)
X. 六西格玛设计(9个问题)
A. 质量机能展开(QFD)
分析一个完整的质量功能展开矩阵。(分析)
B. 稳健性设计与过程
- 功能要求
- 噪声策略
- 容差设计
- 容差和过程能力
C. 失效模式与影响分析(FMEA)
理解相关术语、目的、标准标度(RPN)的使用;能够在过程、产品、或服务中应用它;理解DFEMA、PFMEA之间的区别,并解释与它们相关的数据。(分析)
D. 面向X的设计
理解设计限制,比如成本设计、制造能力和生产能力设计、检验设计、可维护性设计等。(理解)
E. 特殊设计工具
理解特殊设计工具的概念,比如创造性问题解决方法的理论(TRIZ)、公理体系设计(概念性结构稳健性)等。(了解)
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