客戶：生益科技 地點：廣東省 - 廣州 時間：2012/5/9 0:00:00 黑帶第一周  簡單回歸 定義并計算相關(guān)系數(shù) 討論相關(guān)性及因果關(guān)系 繪制并分析擬合直線圖 介紹回歸分析的基本知識 使用回歸分析技術(shù)建立數(shù)學(xué)預(yù)測模型 評審回歸分析的風(fēng)險  多元回歸 多元回歸的使用時機 相關(guān)矩陣（correlation matrix）” 擬合直線圖 逐步回歸 最佳子集（Best Subsets） 回歸（Regression） 回歸分析 殘差分析 Lack of Fit 的修正  多元方差分析 研究穩(wěn)定性 研究形狀 研究離散度 研究中心趨勢  簡單實驗 實驗設(shè)計的概念 實驗設(shè)計的關(guān)鍵術(shù)語 處理噪音變量的方法 單因子法（OFAT） 全因子實驗 2k 因子實驗 設(shè)計并分析 2k 因子設(shè)計 使用方差檢驗（ANOVA) 使用影響圖 Effects Plots 圖表和殘差圖 實驗的有效性的方法 實驗設(shè)計計劃的工作路徑  實驗設(shè)計計劃 提供處理噪音變量的指導(dǎo) 對推論空間及實驗有效性提供深層了解 介紹實驗計劃的路徑圖  全因子實驗設(shè)計 回顧 2k 因子設(shè)計的整體概念 建立標(biāo)準(zhǔn)順序設(shè)計 設(shè)計并分析 2k 因子設(shè)計 使用 ANOVA 使用效應(yīng)圖 (Effects Plots) 圖表及殘差圖 (Residual Plots) 在設(shè)計中采用中心點 (Center points) 在2k因子設(shè)計中應(yīng)用區(qū)組劃(Blocking)  部分因子實驗設(shè)計 為何執(zhí)行部分因子設(shè)計? 因子設(shè)計 ½ 設(shè)計 別名 部分因子實驗設(shè)計與 Minitab 實驗設(shè)計選項 其他部分因子設(shè)計考慮事項  精益和IE改進工具 ECRSI 快速轉(zhuǎn)換 拉動系統(tǒng)  學(xué)員項目發(fā)表與老師評價  總結(jié)和行動計劃 黑帶第二周  屬性數(shù)據(jù)試驗設(shè)計 回顧缺陷 (Defects - 不合格項)和不良品(Defectives--不合格品) 的不同 介紹對計數(shù)型響應(yīng)變量合適的 DOE 說明數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換可降低每個實驗組合 (treatment combination) 的抽樣大小 實例講解  多響應(yīng)優(yōu)化RSM 響應(yīng)曲面方法論(RSM) 一維(1–D) 概述 一維搭配模型 二維概述 二維范例 (模擬) 2維曲面圖（2-D Surface Plot) 2維等高線圖（2-D Contour Plot） 一次一變量法 (One-Variable-at-a-Time) 實驗設(shè)計 范 例  統(tǒng)計流程控制 SPC 回顧 計數(shù)型數(shù)據(jù)SPC 計量型數(shù)據(jù)SPC 連接至 MAIC 程序  流程能力 II 計數(shù)型數(shù)據(jù)流程能力研究 計量型數(shù)據(jù)流程能力研究 短期與長期流程能力  非正態(tài)流程能力研究 單邊規(guī)格(Single-sided Specs)流程能力評估 非正態(tài)數(shù)據(jù)(Non-normal Data)流程能力評估 非正態(tài)數(shù)據(jù)變換概要 Box-Cox 變換 介紹流程能力指數(shù) - Cpm  精益改進和控制工具 防錯設(shè)計Poka-Yoke Kaizen 布局  控制計劃 II 回顧控制計劃的一些概念和構(gòu)成要素 控制計劃工作路徑 控制計劃總結(jié) 控制計劃策略 控制計劃構(gòu)成要素 控制計劃建立的關(guān)鍵步驟 介紹現(xiàn)實公差的基本概念 對一些控制方法進行討論 標(biāo)準(zhǔn)的運行程序(SOPs) SPC 培訓(xùn) Poka-yoke 參數(shù)卡 Parameter Cards 知識轉(zhuǎn)換 Knowledge Transfer  學(xué)員項目發(fā)表和老師評價  系統(tǒng)精益六西格瑪案例研討（企業(yè)實施項目）  考試和競賽/黑帶課程總結(jié)