六西格玛绿带培训加强版课程，不同于一般的绿带培训，是在绿带培训的基础上，加强学员运用6Sigma知识解决问题的能力。课程将以6sigma的经典样例来贯穿整个培训，使学员的6sigma水平得到质的提升。

1. 深入了解6σ的推行步骤和管理模式 2. 进一步深入掌握6σ方法工具的使用 3. 学通6σ案例应用到实际 4. 提高以数据为基础的解决问题的能力； 5.形成持续改善的思维和解决问题的管理模式。

**节  定义阶段

1. 统计的基本练习

1) 变化

2) 总体与样本的统计量

3) 中心趋势的度量

4) 离散度的度量

5) 正态分布

2. 六西格玛项目的成功策略

1) 六西格玛的设计模式

2) 六西格玛的改进模式

3. 六西格玛项目的选择和定义

1) 六西格玛项目的选择

2) 主要/次要衡量指标

3) 窄化项目的着眼点

4) 六西格玛项目的首次小组讨论会

第二节 测量阶段

1. 流程图

1) 绘制流程图的符号与步骤

2) 流程图要素

3) 宏观流程图

4) 过程详情流程图

2. 项目的输出Y

1）选择项目的Y
2）项目Y的规格
3）项目Y的数据收集
4）项目Y的目标

3. 特性要因图

1) 特性要因图的作图要求

2) 特性要因图样例

4. 测量系统分析之计量型数据的测量系统分析

1) 基本概念

2) Minitab中Gage R&R的分析

3) 测量系统分析的步骤

4) 课堂练习

5. 六西格玛水平Z的计算

1) 计数型数据的Z值

2) 计量型数据的Z值

第三节  分析阶段

1. 数据非正态分布的类型及原因

1) 偏斜(Skewness)

2) 峰度(Kurtosis)

3) 多种模式分布

4) 间隔分布(Granularity)

5) 总结

2. 数据的图示分析

1) 图示分析简介

2) 直方图(Histogram)

3) 正态概率图(Probability Plot)

4) 箱线图(Boxplot)

5) 散布图(Scatter Plots)

6) 时间趋势图(Time Series plot)

3. 多变量分析

1) 多变量分析简介

2) 输入变量

3) 多变量分析的步骤

4) 多变量分析实例

4. 统计推论介绍

1) 统计推论简介

2) 统计的基础--抽样分布

3) 置信区间

4) 对两个样本进行区分

5. 假设检验

1) 假设检验的类型

2) 假设检验选择导向图

6. 平均值的假设检验

1) 平均值假设检验的类型

2) 平均值假设检验的一般步骤

3) 单个正态总体的平均值假设检验

4) 两个正态总体的平均值假设检验

7. 方差的假设检验

1) 方差假设检验的简介

2) 方差假设检验的样例

3) 对两个以上的样本进行方差假设

4) 检验的样例

8. 比率的假设检验

1) 比率假设检验的基本介绍

2) 一个样本的比率假设检验  

3) 二个样本的比率假设检验

9. 方差分析

1) 方差分析简介

2) 运用方差来分析实例

10. 相关分析与回归分析

1) 相关分析

2) 回归分析

3) 总结

11. 影响-控制图

1）影响控制图简介

2）影响控制图练习

第三节 改进阶段

1. 弹射器练习

2. 试验设计的介绍

3. 全因子试验设计实例

第五节   控制阶段

1. 控制方法---防错        

1) 防错的定义

2) 过失与缺陷

3) 防错的流程

4) 课堂练习

2. 控制图(SPC)

1) 常规SPC选择导向图

2) 统计制程控制

3. 控制计划(Control plan)

1) 什么是控制计划

2) 为什么需要控制计划

3) 什么时候以及谁去做控制计划

4) 制作有效的控制计划