2022六西格玛完整视频教程百度云六西格玛绿带手册pdf百度网盘

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六西格玛也称Six Sigma和6sigma。西格玛是指希腊字母“σ”,它在统计学意义上是描述正态数据离散程度的统计量,被称为标准差。六西格玛最初的含义是建立在统计...

DFSS 课程介绍
D01-2 DFSS课程介绍 2.mp4
DFSS 的发展历史
L02-2 LSS 六西格玛方法起源.mp4
L02-6 LSS 六西格玛早期含义.mp4
13-01 DFSS 概述.mp4
13-02 DFSS 的周期与资源.mp4
DFSS 的项目管理
13-04 传统设计的任务分解.mp4
L05-1 项目的识别.mp4
L05-2 项目的选择.mp4
13-05 DM阶段任务与工具.mp4
13-06 AD阶段任务与工具.mp4
13-07 V阶段任务与工具及交付物.mp4
D03-1 两种DFSS路径的对比 1.mp4
D03-2 两种DFSS路径的对比 2.mp4
DFSS 项目的定义
D04-2 DFSS项目的机会陈述.mp4
D04-3 DFSS项目的目标.mp4
D04-4 定义DFSS项目的范围.mp4
D04-5 DFSS项目的衡量指标.mp4
D04-6 DFSS项目的里程碑与团队.mp4
D04-7 项目的研究路径与计划.mp4
VOC
D07-2 VOC-RDM.mp4
D07-3 VOC-亲和图.mp4
D07-4 需求树与VOC总结.mp4
设计方案的选择
D08-2 试错法的5个级别.mp4
D08-3 TRIZ 39 种物性.mp4
D08-4 TRIZ 冲突矩阵.mp4
D08-5 TRIZ 40条原则.mp4
D08-6 TRIZ 案例.mp4
D08-7 方案产生.mp4
D08-8 Pugh 计算原理 1.mp4
D08-9 Pugh 计算原理 2.mp4
D08-10 Pugh 矩阵决策.mp4
定义系统
D09-2 产品示意图 1.mp4
D09-3 产品示意图 2.mp4
D09-4 示意图的作用.mp4
D09-5 识别X与Y.mp4
D09-6 输出变量定义表.mp4
D09-7 输入变量定义表.mp4
因子类型
D09-9 因子类型的定义举例 1.mp4
D09-10 噪音因子的分类.mp4
D09-11 定义举例 2-1.mp4
D09-12 举例 2-2.mp4
D09-13 处理策略.mp4
D09-14 稳健性设计的理念.mp4
量化设计风险-QFD
D10-2 QFD 简介 1.mp4
D10-3 QFD 简介 2.mp4
D10-4 QFD 简介 3.mp4
D10-5 QFD 简介 4.mp4
D10-6 QFD 的4个层级 1.mp4
D10-7 QFD 的4个层级 2.mp4
D10-8 AIM.mp4
FTA 与 FMEA I
L22-2 FTA 案例.mp4
L22-3 FTA 趣事.mp4
L22-4 制造业 FTA 案例.mp4
L22-6 FTA 运用注意事项.mp4
L22-7 FMEA 起源与概述.mp4
L22-8 FMEA 术语 1.mp4
L22-9 FMEA 术语 2.mp4
L22-10 严重度与案例.mp4
L22-11 发生频率与案例.mp4
FMEA II
L22-13 FMEA 案例总结.mp4
L22-14 FMEA 输入与输出.mp4
L22-15 FMEA 三种类型.mp4
L22-16 连接关系与FMEA的时机.mp4
L22-17 FMEA的策略.mp4
L22-18 FMEA的常见错误.mp4
L22-19 RPN的解释.mp4
L22-20 FMEA 表结构 1.mp4
L22-21 FMEA 表结构 2.mp4
选择设计参数
D11-3 变量选择表案例.mp4
D11-4 DCP.mp4
D11-5 定性方法总结.mp4
Minitab 15-18 软件简介 I
L13-1-2 M15-18 文件格式.mp4
L13-1-3 M15-18 主菜单.mp4
L13-1-4 M15-18 帮助与协助菜单.mp4
L13-1-5 M15-19 堆叠.mp4
L13-1-6 M15-19 拆分列.mp4
L13-1-7 M15-17 排序.mp4
L13-1-8 M18-19 排序.mp4
Minitab 15-18 软件简介 II
L13-1-10 M18-19 使用转换表进行-编码.mp4
L13-1-11 M15-17 编码.mp4
L13-1-12 M18-19 重新编码.mp4
L13-1-13 M15-17 更改数据类型.mp4
L13-1-14 M18-19 更改数据类型.mp4
L13-1-15 M15-18 计算器与重新执行.mp4
L13-1-16 M15-18 分析结果的输出.mp4
Minitab 19 软件介绍 I
L13-2-2 Minitab 19-2 基本操作.mp4
L13-2-3 Minitab 19-3 图形编辑.mp4
L13-2-4 Minitab 19-4.mp4
L13-2-5 Minitab 19-5.mp4
L13-2-6 Minitab 19-6.mp4
L13-2-7 Minitab 19-7.mp4
L13-2-8 Minitab 19-8.mp4
Minitab 19 软件介绍 II
L13-2-11 Minitab 19-11.mp4
L13-2-12 Minitab 19-12.mp4
L13-2-13 Minitab 19-13.mp4
L13-2-14 Minitab 19-14.mp4
L13-2-15 Minitab 19-15.mp4
L13-2-16 Minitab 19-16.mp4
L13-2-17 Minitab 19-17.mp4
L13-2-18 Minitab 19-18.mp4
Minitab 19 软件介绍 III
计算菜单补充(选修)
L13-3-2 M15-19 计算-标准化.mp4
L13-3-3 M15-19 计算-产生模块化数据.mp4
L13-3-4 M15-19 计算-产生随机数据.mp4
基础统计 I
L14-2 数据类型.mp4
L14-3 数据类型练习.mp4
L14-4 参数与统计量的定义.mp4
L14-5 参数与统计量的符号.mp4
L14-6 数据中间位置 1.mp4
L14-7 数据中间位置 2.mp4
L14-8 极差.mp4
L14-9 标准差的定义.mp4
L14-10 标准差的图形化.mp4
基础统计 II
L14-12 离散程度总结.mp4
L14-13 标准差的计算原理演示.mp4
L14-14 显示描述性统计.mp4
L14-15 图形化汇总.mp4
正态分布
L15-2 正态分布基本特点.mp4
L15-3 不同正态分布的比较.mp4
L15-4 Z 转换原理.mp4
L15-5 Z 分布.mp4
L15-7 查找正态分布下的概率.mp4
L15-8 正态分布下X值对应的概率.mp4
L15-9 正态分布的概率经验值.mp4
L15-10 Z 值计算示例.mp4
L15-18 正态性检验.mp4
过程能力分析-I
L18-1-03 Cp 的定义.mp4
L18-1-05 短期差异与长期差异.mp4
L18-1-07 定义子组.mp4
L18-1-08 子组概念的举例.mp4
L18-1-09 Cpk的定义.mp4
L18-1-10 Cp与Cpk的对比.mp4
L18-1-12 Pp与Ppk的定义.mp4
L18-1-13 过程能力指数的标准.mp4
过程能力分析-II
L18-1-15 四个过程能力指数的对比 2.mp4
L18-1-16 四个过程能力指数的对比的练习.mp4
L18-1-17 过程能力改善的三个方向.mp4
L18-1-18 过程能力改善的方向总结.mp4
L18-1-19 短期过程能力计算示例.mp4
L18-1-20 过程能力计算案例-正态性检验.mp4
L18-1-21 过程能力计算的设置.mp4
L18-1-22 过程能力的图形与过程数据.mp4
L18-1-23 四个过程能力数据.mp4
过程能力分析-III
L18-2-1 Cpm (选修).mp4
L18-2-2 过程能力的置信区间 (选修).mp4
L18-2-3 边界与单边规格(选修).mp4
M 阶段总结
D16-2 M 阶段风险总结.mp4
图形分析 I
L25-2 鱼骨图的制作.mp4
L25-3 鱼骨图的其他要点.mp4
L25-4 Pareto 图的设置.mp4
L25-5 Pareto 图的解释与其他操作.mp4
L25-6 Pareto 图的其他操作.mp4
L25-7 箱线图原理与设置.mp4
L25-8 箱线图原理的解释 1.mp4
L25-9 箱线图原理的解释 2.mp4
L25-10 多组数据的箱线图.mp4
图形分析 II
L25-12 直方图的设置与解释.mp4
L25-13 直方图X轴设置的小技巧.mp4
L25-14 分组的直方图.mp4
L25-15 散点图的制作与解释.mp4
L25-16 散点图的其他技巧.mp4
L25-17 时间序列图.mp4
L25-18 矩阵图.mp4
L25-19 图形方法总结.mp4
假设检验的基本概念 I
L26-1-2 原假设与备择假设的定义.mp4
L26-1-3 假设检验情形举例.mp4
L26-1-4 假设检验的步骤 1.mp4
L26-1-5 假设检验的步骤 2.mp4
L26-2-1 假设检验的两种风险.mp4
L26-2-3 alpha-beta风险制造业案例.mp4
L26-2-10 最小化alpha风险.mp4
L26-2-11 alpha风险与p值.mp4
假设检验的基本概念 II
L26-2-14 P 值的解释 2.mp4
L26-2-15 P 值的解释 3.mp4
L26-3-1 单样本t检验的原理.mp4
L26-3-2 汇总数据单样本t检验案例背景介绍.mp4
L26-3-3 汇总数据单样本t检验的操作.mp4
L26-3-5 单样本t检验的结论-制造业GB.mp4
L26-3-7 单样本t检验原理深入理解 (选修).mp4
L26-3-8 单样本t检验案例的三种备择假设.mp4
均值的检验
L26-3-10.mp4
L26-3-11.mp4
L26-3-14 双样本t检验的原假设与备择假设.mp4
L26-3-15 双样本t检验的案例背景与设置.mp4
L26-3-16 双样本t检验的输出解释.mp4
L26-3-17 配对t检验的使用前提.mp4
L26-3-18 配对t检验的案例背景.mp4
L26-3-19 配对t检验的设置.mp4
L26-3-20 配对t检验的输出解释.mp4
其他的假设检验
L26-4-1 双方差检验的概述.mp4
L26-4-2 双方差检验的设置.mp4
L26-4-3 双方差检验的输出解释.mp4
L26-4-4 双方差检验的图形解释.mp4
L26-4-6 单双比率检验与假设检验总结.mp4
L26-4-7 假设检验的意义.mp4
方差分析 I
L27-2 方差分析运用的背景.mp4
L27-3 方差分析的逻辑 1.mp4
L27-7 方差分析表的解释 1.mp4
L27-9 方差分析表的解释 2.mp4
L27-10 单因子方差分析的案例背景与分析准备.mp4
L27-11 单因子方差分析的输出解释 1.mp4
L27-12 单因子方差分析的输出解释 2.mp4
L27-13 双因子方差分析的数据结构.mp4
方差分析 II
L27-18 双因子方差分析案例背景与平衡数据.mp4
L27-19 双因子方差分析的设置.mp4
L27-20 双因子方差分析案例输出解释.mp4
L27-21 R平方与P值的关系对比.mp4
L27-24 Minitab 19 多变异图的设置.mp4
L27-25 Minitab 19 多变异图的输出.mp4
L27-26 Minitab 19 多变异图的调整.mp4
L27-27 方差分析总结.mp4
测量系统研究-基本概念 I
L17-1-2 测量系统最小刻度要求案例.mp4
L17-1-3 测量系统误差来源-取样.mp4
L17-1-4 测量系统误差来源分解.mp4
L17-1-5 测量系统误差与过程能力.mp4
L17-1-9 重复性与再现性的图形化.mp4
测量系统研究-基本概念 II
L17-1-11 标准差分解.mp4
L17-1-12 误差来源与方差分量.mp4
L17-1-13 K=6 的解释.mp4
L17-1-14 规格百分比的解释.mp4
L17-1-15 规格百分比名称的统一.mp4
L17-1-16 NDC的解释.mp4
L17-1-18 规格百分比与NDC的对比.mp4
L17-1-21 测量系统研究的计划.mp4
测量系统研究-设置与输出
L17-2-2 交叉与嵌套.mp4
L17-2-4 测量系统分析输出-方差分量.mp4
L17-2-5 .mp4
L17-2-6 测量系统分析输出解释.mp4
L17-2-7 测量系统分析输出的总结.mp4
L17-2-8 变异分量图的解释.mp4
L17-2-9 MSA 控制图的解释.mp4
L17-2-10 MSA 其他图形输出解释.mp4
属性一致性分析 I
L16-2 四个一致性.mp4
L16-3 Kappa.mp4
属性一致性分析 II
L16-5 属性一致性分析的设置.mp4
L16-6 检验员与标准的一致性-百分比.mp4
L16-7 检验员与标准的一致性-Kappa 1.mp4
L16-8 检验员与标准的一致性-Kappa 2.mp4
L16-9 检验人员之间的一致性.mp4
L16-10 所有检验人员与标准的一致性.mp4
L16-11 属性一致性分析的总结.mp4
回归分析
L28-1-3 回归模型的基本构成-截距与斜率.mp4
L28-1-4 回归模型的基本构成-残差.mp4
L28-1-5 残差的四个假设.mp4
L28-1-8 整体模型检验.mp4
L28-1-9 R平方的定义.mp4
L28-1-10 R平方含义的解释.mp4
L28-1-11 R平方与R平方调整.mp4
L28-1-12 单个因子显著性检验.mp4
L28-1-13 失拟检验.mp4
简单线性回归
L28-2-5 简单回归案例案例背景与设置.mp4
L28-2-6 简单回归案例的模型诊断.mp4
L28-2-7 简单回归案例的残差分析.mp4
L28-2-8 预测值与残差数据.mp4
多元线性回归
L28-3-5 模型诊断复习.mp4
L28-3-7 多元回归案例背景.mp4
L28-3-9.mp4
L28-3-10.mp4
L28-3-11 多元回归分析的迭代 1.mp4
L28-3-12 多元回归分析的迭代 2.mp4
L28-3-13 多元回归分析的迭代 3.mp4
L28-3-15 多元回归残差分析.mp4
L28-3-16 回归分析总结.mp4
相关性
L29-2 相关性分析的非线性成分(选修).mp4
L29-3 相关性与因果关系.mp4
L29-4 相关性分析的设置与输出解释.mp4
L29-5 相关性案例的非线性成分(选修).mp4
分析阶段总结
D25-2 A 阶段风险总结.mp4
试验设计的概念
L34-1-4 DOE 4 一次一因子实验方法.mp4
L34-1-5.mp4
L34-1-6.mp4
L34-1-8 DOE 8 DOE 运用的情景.mp4
L34-1-9 DOE 9 DOE 基本术语.mp4
L34-2-1 DOE 10 全因子实验设计.mp4
L34-2-2.mp4
L34-2-3 DOE 12 中心点与失拟检验.mp4
L34-2-5 DOE 14 随机化.mp4
全因子试验设计的设计
L34-2-8 DOE 17 编码的方法.mp4
L34-2-10 DOE 19 效应的定义.mp4
L34-2-14 DOE 23 交互作用的定义.mp4
L34-2-16 DOE 25 DOE 与建模.mp4
L34-3-1 DOE 26 全因子 DOE 的选择.mp4
L34-3-2 DOE 27 全因子 DOE 的设置.mp4
L34-3-3 DOE 28 全因子设计输出的解释.mp4
L34-3-4 DOE 29 标准序与区组的补充.mp4
全因子试验设计的设置与分析
L34-3-6.mp4
L34-3-7.mp4
L34-3-8.mp4
L34-3-9.mp4
L34-3-10 DOE 35 第二轮分析的设置.mp4
L34-3-11 DOE 36 第二轮分析的输出.mp4
L34-3-12 DOE 37 主效应图与交互作用图.mp4
部分因子实验设计的原理
L35-1-3 DOE 48 正交原理的图形化 BB.mp4
L35-1-4 DOE 49 混杂的原理 BB.mp4
L35-1-5.mp4
L35-1-6 DOE 51 生成元的定义 BB.mp4
L35-1-7 DOE 52 生成元的举例 1 BB.mp4
L35-1-8 DOE 53 生成元的举例 2 BB.mp4
L35-1-9 DOE 54 分辨率 BB.mp4
部分因子实验设计的设计与分析
L35-1-11.mp4
L35-1-10.mp4
L35-1-13.mp4
L35-1-14.mp4
L35-1-15.mp4
L35-1-16.mp4
L35-1-17.mp4
L35-1-18.mp4
稳健性设计介绍
33-2 田口设计的阵列.mp4
33-6 L9的交互作用与田口.mp4
33-13 田口基本设计案例.mp4
33-16 模型与因子类型.mp4
33-17 质量损失函数.mp4
33-19 信噪比的概念.mp4
33-20 三种信噪比.mp4
33-24 静态稳健性设计简介.mp4
33-25 噪音因子与处理方法.mp4
33-26 静态稳健性设计的数据结构.mp4
33-27 静态田口设计的设计案例.mp4
D 阶段总结
D30-2 D 阶段风险总结.mp4
控制计划
L39-2 制造业控制计划 2.mp4
L39-3 制造业控制计划 3.mp4
V 阶段总结
D35-2 V 阶段风险总结.mp4

2022年六西格玛绿带考试精讲课程点评

1、教学经验丰富,六西格玛绿带考试讲课极具亲和力,善于去粗取精,归纳六西格玛考试重点,帮助考生理清考试脉络,使复杂的问题简单化,六西格玛绿带考试培训界唯一可以封“神”的人物。
2、对于六西格玛考试考点和重点的把握十分精准,授课思路清晰,简明扼要,方法灵活,外表帅气,幽默风趣。对待学员关系友善,与学员责任心强。
3、六西格玛考试有自己独到的见解,深入浅出,擅长剖析知识点,通过生活的小案例使高深晦涩的知识变得通俗易懂。

2022年六西格玛考试备考学习经验

是不是一定要先考绿带,再考黑带?

中国质量协会并未要求先考过绿带,才能报考黑带。在满足基本报考条件(如学历、工作年限)后,可以任意报考绿带、黑带其中一门,或者同时报考两门。

公司共有6名同事报考了六西格玛考试,4名同事只报考了绿带,通过了3名,其中包括我;1名同事只报考了黑带,也通过了;还有一名同事同时报了绿带和黑带,绿带没过,黑带却过了。

举这个例子,是想告诉大家:

(1) 绿带和黑带的考试侧重点不同,按需准备。

(2) 黑带肯定是比绿带难。黑带是在绿带知识点的基础上的延伸和扩展。

(3) 绿带考分不一定比黑带高。本人绿带72分(备考2个月),黑带85分(备考3个月)。考分高低与你准备的是否充分、考试技巧以及考场发挥息息相关。

(4) 绿带通过率高于黑带。绿带通过率50%,黑带通过率30%。绿带记忆性的内容较多,而黑带在此基础上还需要理解、分析和应用。

(5) 时间允许,建议同时报考。先看《六西格玛绿带》绿皮书,再看《六西格玛管理》红皮书。确保绿带能通过,因为考试成绩三年有效,如果三年内不能注册,则考试成绩作废。注册的基本条件就是要完成一个对应级别的六西格玛项目,并提交项目报告等资料。而黑带项目报告要求较高,绿带项目报告的要求相对较低,较容易完成注册。

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