客户：生益科技 地点：广东省 - 广州 时间：2012/5/9 0:00:00 黑带第一周  简单回归 定义并计算相关系数 讨论相关性及因果关系 绘制并分析拟合直线图 介绍回归分析的基本知识 使用回归分析技术建立数学预测模型 评审回归分析的风险  多元回归 多元回归的使用时机 相关矩阵（correlation matrix）” 拟合直线图 逐步回归 最佳子集（Best Subsets） 回归（Regression） 回归分析 残差分析 Lack of Fit 的修正  多元方差分析 研究稳定性 研究形状 研究离散度 研究中心趋势  简单实验 实验设计的概念 实验设计的关键术语 处理噪音变量的方法 单因子法（OFAT） 全因子实验 2k 因子实验 设计并分析 2k 因子设计 使用方差检验（ANOVA) 使用影响图 Effects Plots 图表和残差图 实验的有效性的方法 实验设计计划的工作路径  实验设计计划 提供处理噪音变量的指导 对推论空间及实验有效性提供深层了解 介绍实验计划的路径图  全因子实验设计 回顾 2k 因子设计的整体概念 建立标准顺序设计 设计并分析 2k 因子设计 使用 ANOVA 使用效应图 (Effects Plots) 图表及残差图 (Residual Plots) 在设计中采用中心点 (Center points) 在2k因子设计中应用区组划(Blocking)  部分因子实验设计 为何执行部分因子设计? 因子设计 ½ 设计 别名 部分因子实验设计与 Minitab 实验设计选项 其他部分因子设计考虑事项  精益和IE改进工具 ECRSI 快速转换 拉动系统  学员项目发表与老师评价  总结和行动计划 黑带第二周  属性数据试验设计 回顾缺陷 (Defects - 不合格项)和不良品(Defectives--不合格品) 的不同 介绍对计数型响应变量合适的 DOE 说明数据转换可降低每个实验组合 (treatment combination) 的抽样大小 实例讲解  多响应优化RSM 响应曲面方法论(RSM) 一维(1–D) 概述 一维搭配模型 二维概述 二维范例 (模拟) 2维曲面图（2-D Surface Plot) 2维等高线图（2-D Contour Plot） 一次一变量法 (One-Variable-at-a-Time) 实验设计 范 例  统计流程控制 SPC 回顾 计数型数据SPC 计量型数据SPC 连接至 MAIC 程序  流程能力 II 计数型数据流程能力研究 计量型数据流程能力研究 短期与长期流程能力  非正态流程能力研究 单边规格(Single-sided Specs)流程能力评估 非正态数据(Non-normal Data)流程能力评估 非正态数据变换概要 Box-Cox 变换 介绍流程能力指数 - Cpm  精益改进和控制工具 防错设计Poka-Yoke Kaizen 布局  控制计划 II 回顾控制计划的一些概念和构成要素 控制计划工作路径 控制计划总结 控制计划策略 控制计划构成要素 控制计划建立的关键步骤 介绍现实公差的基本概念 对一些控制方法进行讨论 标准的运行程序(SOPs) SPC 培训 Poka-yoke 参数卡 Parameter Cards 知识转换 Knowledge Transfer  学员项目发表和老师评价  系统精益六西格玛案例研讨（企业实施项目）  考试和竞赛/黑带课程总结