在大数据时代,数据是21世纪的“黄金”。但是对于企业的质量管理人士而言,最大的烦恼,不是缺乏数据,而是费时费力收集了大量数据,却不知道从何下手,如何通过分析得到一些有价值的信息。Minitab软件作为质量管理方面领先的代表性软件,迄今已经风靡全球40余年,被大部分500强企业和4,000 多所高等院校所采用。并已成为六西格玛管理中最具有代表性的软件和各行各业持续改进的通用语言。即使您不怎么熟悉统计学,很多分析和计算同样可以通过Minitab简单的完成;例如MSA(测量系统分析),SPC(统计过程分析),过程能力分析(Cpk,西格玛水平),DOE(试验设计方法)等等。 图表是工程师的语言,更是管理者的语言!通过两天的高强度学习,学习Minitab的精华,掌握这门跨越国界和行业的语言
In the era of big data, data plays a more and more important role in 21st century. But for quality management is not the lack of data, but the time and effort to collect a lot of data, but do not know where to start, how to get some valuable information through analysis. As the leading representative software for quality management, Minitab has been popular in the world for more than 40 years and has been adopted by most of the top 500 companies and more than 4000 institutions of higher learning. It has become the most representative software in Six Sigma management and a common language for continuous improvement. Even if you are not familiar with statistics, analyses and calculations can also be done simply by Minitab; for example MSA, SPC, CPk (sigma level), DOE etc.
Chart is the language of engineers,also for managers!Through of 2-day high strength training, learn the essence of Minitab, master this language across national boundaries and industries.
Minitab课程简介
培训周期:两天
参加对象:
•研发、质量、工艺、生产部门经理和工程师
•工程技术及管理类的在校师生
•企业班组长
关键主题:
•图形化工具
•测量系统分析
•过程能力分析
•SPC
•相关及回归
•DOE
课程收益:
•学习Minitab的基本操作;
•掌握Minitab的使用技巧;
•掌握基本的统计方法原理;
•提高质量管理人士的数据分析和挖掘能力及解决有关生产和科研中实际问题的能力;
•掌握如何在DMAIC的五个阶段快捷使用Minitab的方法;
•使用Minitab,使您的改善项目中的每一个环节清晰地展现出来。
培训前准备
•2~3人至少一台电脑
•电脑装好Excel和Minitab软件
Minitab培训课程大纲
第一天上午
1. Minitab基本操作
1.1 Minitab窗口介绍
1.2 工作表
1.3 项目文件
1.4 数据类型
1.5 其他
2. 图表功能
2.1 散点图
2.2 矩阵图
2.3 直方图
2.4 点图
2.5 箱线图
2.6 概率图
2.7 概率分布图
2.8 鱼骨图
第一天下午
3. 统计基础
3.1 统计基础
3.2 正态分布
4. 多变量分析
4.1 主效应图
4.2 多变量图
5.计量型测量系统分析
5.1 计量型测量系统概念
5.2 计量型测量系统实验
5.3 图表和比较
第二天上午
6.统计过程控制SPC
6.1 计量型SPC
6.2 属性型SPC
7. 过程能力分析
8.相关和回归
8.1 相关分析
8.2 回归
8.3 拟合线图
8.4 残差图
9.全因子试验设计DOE
9.1 试验设计的基本术语及原理介绍
9.2 投射器模拟试验
第二天下午
9.3 试验设计
9.4 试验分析
9.5 图形分析
10.响应曲面设计
10.1 实验中的中心点及区组划分
10.2 响应曲面设计概览
11. 可靠性基础
12.问答与交流