六西格玛黑带考试大纲

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1、 1 中国质量协会注册六西格玛黑带知识大纲中国质量协会注册六西格玛黑带知识大纲(2014 版版) I. 六西格玛六西格玛管理在组织中的开展管理在组织中的开展（10） A. 六西格玛管理、精益管理和持续改进理论概述 1. 六西格玛管理和持续改进的发展（了解） 了解六西格玛管理和持续改进的起源， 六西格玛管理的概念； 理解戴明、朱兰、克罗斯比等质量管理大师的质量理念；了解全面质量管理、零缺陷和六西格玛管理之间的关系。 2. 六西格玛管理的核心理念（理解） 理解六西格玛管理的核心理念。 3. 精益生产的发展史和基本理念（了解） 了解精益生产的起源和核心价值； 了解精益的一些基本概念， 如价值链、浪费

2、、推/拉式系统、看板等。 4. 精益生产和六西格玛管理的整合（理解） 理解精益生产和六西格玛管理之间的关系，以及如何将六西格玛管理和精益生产整合到持续改进的基本框架中。 5. 六西格玛管理的组织和推进（应用） 了解实施六西格玛管理需要建立的基础架构和条件；了解绿带、黑带、资深黑带、倡导者、流程负责人和财务代表的职责；了解六西格玛实施的主要阶段和步骤，各阶段的特点、主要内容等。 6. 六西格玛方法论的概述（理解） 了解六西格玛方法论六西格玛改进模式 DMAIC 和六西格玛设计模式 DMADOV / IDDOV，以及六西格玛方法是如何帮助组织进行业务流程的改进和创新的。 B. 六西格玛领导力和战略

3、 1. 高层管理者的作用（理解） 理解高层领导团队和六西格玛倡导者的职责，以及如何结合组织自身实际将六西格玛战略展开。 2. 六西格玛战略（理解） 了解六西格玛是如何作为战略来帮助组织实现流程改进和卓越的；了解2 六西格玛战略如何支持组织战略；了解组织实施六西格玛管理的目标，以及实施六西格玛管理的主要阶段。 3. 组织文化变革与变革管理（应用） 了解六西格玛文化， 并分析当前的组织文化和六西格玛文化之间的差异；识别阻碍组织文化变革的壁垒，并运用适当的工具来消除壁垒。 II. 六西格玛和过程管理六西格玛和过程管理（7） A. 业务流程的系统分析（理解） 从系统角度建立流程的概念；掌握过程管理的基

4、本思想。 B. 利益相关方分析（理解） 了解流程负责人和六西格玛项目利益相关方的作用和职责，以及项目对利益相关方的影响。 C. 过程关键指标（应用） 在分析利益相关方需求的基础上确定项目关键指标；根据 KPI 分解，运用平衡计分卡确定项目主要和次要的业务绩效指标。 D. 水平对比（理解） 了解水平对比的目的、类别和主要步骤；使用水平对比确定改进机会。 E. 财务收益（应用） 理解一个项目的财务量度和其他益处（软的和硬的） ；理解并使用基本财务模型（如 NPV、ROI） ；描述、应用、评估和解释质量成本的概念，包括质量成本分类、数据采集和报告表等。 III. 六西格玛项目管理六西格玛项目管理（1

5、0） A. 六西格玛项目选择（应用） 了解六西格玛项目选择的过程（包括如何识别改进机会） ，调整项目目标，以便与组织目标保持一致；了解如何基于多准则来选择项目；掌握选择项目的工具，如水平对比、客户调查、客户反馈、组织 KPI 指标、平衡计分卡等。 B. 项目立项表和计划（应用） 了解如何构建项目立项表及其作用；掌握制定项目计划的工具及其重要性。 3 C. 团队建设和管理（应用） 了解团队协作在六西格玛项目实施中的重要作用；掌握团队组建的过程和授权的重要性；了解团队领导和团队成员的职责；了解团队发展不同阶段的特点，团队动力的培养和绩效评估；了解团队激励的技巧和工具。 D. 项目监控（应用） 了解

6、项目监控和评审的重要性；识别项目评审的关键节点。 E. 项目管理工具（应用） 定义、选择和使用亲和图、关联图、树图、过程决策程序图（PDPC）法、矩阵图、优先矩阵和活动网络图（CPM 和 PERT）等项目管理工具。 F. 项目总结、评估和激励（分析） 掌握项目成果评价的方法，建立符合组织自身特点的激励政策；分享成功案例。 G. 项目成果的保持（应用） 保持六西格玛项目成果，将六西格玛成果固化。 IV. 界定界定（9） A. 项目界定 1. 顾客识别和顾客声音（应用） 掌握顾客识别和顾客细分的方法；确定项目对顾客的影响；掌握获取顾客声音的方法，如问卷调查、焦点小组、访谈、观察等；审查问题清单以确

7、保完整性（避免偏差或模糊不清） 。 2. 关键顾客需求（应用） 掌握如何界定、选择和使用合适的工具来辨别顾客需求，如自上而下的CTQ 分解指标、质量功能展开（QFD）和卡诺模型。运用排列图法或其他工具来识别关键顾客需求。 3. 界定项目范围（应用） 描述如何在项目流程分析中使用 SIPOC 图等来识别供应商、 输入、 过程、输出和顾客。使用 SIPOC 图等来确定项目范围。 B. 项目计划书 4 1. 问题陈述（综合） 基于组织发展机会来制定、评估问题陈述；运用工具（如 Is-Is not）优化问题陈述；明确项目对组织战略或关键顾客需求的影响。 2. 项目目标（应用） 在项目陈述和水平对比最佳

8、实践等的基础上，建立项目目标；掌握项目目标评价的 SMART 原则。 3. 项目计划和绩效指标（分析） 掌握项目计划制定的方法及不同阶段的绩效度量方法。 C. 项目跟踪（综合） 根据项目计划和甘特图等确定项目评审和项目跟踪的关键节点。 V. 测量测量（22） A. 过程测量 1. 输入和输出变量（评估） 运用流程图绘制流程，识别过程变量，使用 SIPOC 图和其他工具来评估这些变量之间的关系；识别关键输入变量（KPIV）和关键输出变量（KPOV） 。 2. C&E 矩阵（应用） 绘制因果图和因果矩阵，能够使用它们分析输出变量和输入变量之间的关系。 3. 过程测量方法（评估） 掌握过程测量方法，

9、如 FMEA、价值流图等。 B. 收集和归纳数据 1. 数据类型和测量尺度（评估） 识别和区分连续型数据（计量值）和离散型数据（计数值） 。定义和应用定类测量尺度、定序测量尺度、定距测量尺度和定比测量尺度，并掌握各种测量尺度的特点。 2. 数据收集方法（分析） 掌握收集数据的方法，如普查和抽样。区分总体和样本，参数值和统计5 值等概念。 3. 抽样要求和方法（评估） 掌握从总体中抽样的要求，如有代表性、同质、偏倚等。选择和应用合适的抽样方法以确保数据的完整，如随机抽样法、分层抽样法、系统随机抽样法等。 4. 收集数据（评估） 在考虑数据用途和用法的基础上，用 5W1H 法设计数据收集计划，包括

10、识别数据的收集点、数据收集方法、检查表、编码数据、自动数据采集等。 C. 概率与数理统计基础 1. 概率论基础术语（应用） 掌握描述性统计和推断性统计的定义和区别。 了解描述数据集中趋势 （如均值、中位数和众数）和离散程度（如极差、方差和标准差等）的指标。 2. 描述性统计（评估） 计算、解释数据集中趋势和离散程度的指标，构建并解释频率分布和累积频率分布。 3. 图表法（评估） 通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系和数据的分布状态，如箱线图、运行图、散点图、直方图、正态概率点图等。 D. 概率论与概率分布 1. 概率计算（应用） 了解概率基本概念，如独立性、互斥事件、与/或条件、

11、逆事件概率、条件概率、联合偶然事件等。 2. 常用分布（评估） 掌握几个常用分布：如正态分布、泊松分布、二项分布、卡方分布、t分布和 F 分布。 3. 其他分布（应用） 应用以下分布：超几何分布、01 分布、指数分布、对数正态分布及威布尔分布。 6 4. 中心极限定理（应用） 了解中心极限定理，应用其获得样本均值的分布，使用其在置信区间、控制图中做统计推断。 E. 测量系统能力 1. 测量方法（理解） 了解测量系统的概念和构成；了解连续和离散数据的测量方法；了解测量系统误差在过程管理中的影响。 2. 计量型数据测量系统分析（评估） 用重复性和再现性（RR） 、相关性、偏倚、线性、精度/容差（P

12、/T 比率） 计算、 分析和解释测量系统能力。 用极差法和方差分析法计算 RR；了解交叉和嵌套的 RR 分析。 3. 属性值数据测量系统一致性分析（评估） 了解属性值数据测量系统一致性的概念；定义和使用组间和组内操作者的一致性、已知属性值的一致性，理解 Kappa 值，据此进行一致性分析。 4. 计量学（理解） 了解计量体系的构成， 包括检定/校准系统、 基准/标准和测量仪器的控制、使用及量值的传递和溯源。 F. 过程能力 1. 过程能力指数（评估） 了解过程能力分析的目的； 辨别稳定性和能力之间的关系和区别； 定义、选择和计算 Cp、Cpk 来评价过程能力。 2. 过程绩效指标（评估） 定义

13、、选择和计算 Pp、Ppk、Cpm 来评价过程绩效，识别过程绩效和过程能力之间，长期和短期过程能力之间的区别。 3. 非正态数据的过程能力（评估） 掌握检验数据正态性的方法， 以及非正态数据的转换方法， 包括 Box-Cox方法和其他数据转换方法。 4. 属性值数据的过程能力（应用） 计算属性值数据的过程能力和西格玛水平。 7 5. 计算过程能力与规范（应用） 区别过程自然波动范围和规范界限的区别，计算过程绩效指标，如缺陷率、 百万缺陷数 （PPM） 、 百万机会缺陷数 （DPMO） 、 单位缺陷数 （DPU） 、一次通过率（FTY） 、过程西格玛水平、直通率等。 G. 服务过程测量 1. 服

14、务质量（评估） 了解服务质量的概念和测量方法，以及 SERVQUAL 模型。 2. 顾客满意度分析（评估） 掌握问卷设计与顾客满意度的计算方法。 VI. 分析分析（22） A. 过程分析和探索性数据分析 1. 过程分析（评估） 理解过程分析的目的和意义，掌握分析过程的工具。 2. 相关分析（分析） 运用散点图和相关系数来确定变量之间的相关性；计算和解释相关系数和置信区间；理解相关性和因果关系之间的区别。 3. 回归分析（评估） 建立线性回归模型，计算和解释回归分析，应用回归统计量进行假设检验并解释。使用回归模型进行估计和预测，分析估计中的不确定性，并运用残差分析来验证模型。 4. 多变异分析（

15、分析） 建立并解释多变异图，了解产品内、产品间和时间变异的区别，并能够进行判定；设计多变异分析的抽样计划。 5. 离散数据分析（应用） 用 logit, probit, logistic 回归来对离散数据进行变异源分析。 B. 假设检验 1. 术语（评估） 了解假设检验的目的； 建立零假设和备择假设； 定义和解释显著性水平、8 检出力、第一类错误和第二类错误。 2. 样本量（应用） 计算常用假设检验的样本量。 （如均值和比率检验） 3. 点估计和区间估计（评估） 掌握点估计和区间估计的区别和联系； 定义和区分置信区间和预测区间；定义和解释估计量的系数和偏差；计算置信区间。 4. 均值、方差和比

16、率检验（评估） 使用和解释单样本和双样本的均值、方差和比率检验（其中关于均值和方差的假设检验需掌握正态及非正态数据的，与标准比较和两个样本的比较） 。 5. 方差分析（评估） 选择、计算和解释方差分析结果，包括单因子方差分析和两因子方差分析。 6. 拟合检验（评估） 描述拟合检验的目的和原理，选择和解释检验结果。 7. 列联表和卡方检验（评估） 选择、建立和使用列联表来判断统计上的显著性；解释卡方检验结果。 8. 非参数检验（评估） 掌握非参数检验的使用条件及与参数和非参数检验的区别。选择、建立和使用各种非参数检验， 包括游程检验、 Moods Median、 Levenes 检验、Kruskal-Wallis、Mann-Whitney 等。 C. 精益分析工具 1. 流程指标（评估） 掌握测量作业流程的指标，如节拍时间、周期时间、提前期、生产线平衡率、在制品（WIP）和周转率等。 2. 价值流图（分析） 建立和运用价值流图、工艺图、流程图来分析流程，按照增值、非增值和运营增值对过程活动分类。根据预先定义衡量指标，使用各种工具和技