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1、中国质量协会注册六西格玛黑带知识大纲（试行） I.在全企业的展开（7） 1.六西格玛价值观: 理解六西格玛的组织价值和它的理念、目标和定义。（理解） A.组织的价值观 2.业务系统和过程: 理解和区别业务系统和过程之间的相互关系。（理解） 3.过程输入、输出和反馈:描述过程的输入、输出和反馈对整个系统的影响。（理解） 1.领导: 理解在六西格玛推进过程中领导的角色（例如资源、组织架构）。（理解）B.领导能力 2.六西格玛角色和责任: 理解黑带、黑带大师、绿带、倡导者、执行领导者和过程所有者等角色。（理解） C.组织的目标 1.把项目与组织目标相联系描述项目选择过程，包括知道何时使用六西格玛改进
2、方法（DMAIC），而不是使用其他的理解关键度量指标： 解决问题的工具，并且确保项目与组织目标相联系。（理解） （理解关键驱动因素； 2.风险分析：描述战略型风险分析的目的和益处，如SWOT、情景策划，包括在一个项目或过程中优化的要素可能 平衡计分卡） 导致对整个系统产生不利影响。（理解） 3.闭环评价和知识管理：对达到目标的项目进行文件化，将获得的经验和教训进行管理，以便识别新的机会。（理解） D.六西格玛与质量管理发展史：了解六西格玛中使用的持续改进工具的起源（如戴明、朱兰、休哈特、石川馨、田口等）。（理解） II.过程管理（7） 1.过程要素：理解过程的组成部分和界线。（分析） A.过程
3、与职能的视角 2.所有者和相关方：识别过程的所有者，内部和外部顾客及其他相关方。（分析） 3.项目管理与益处：理解管理项目与使项目给经营带来最大利益之间的区别。（分析）4.项目测量：建立关键绩效度量指标和适宜的项目文档。（分析） 1.识别顾客：细分顾客使之适合于每一特定的项目；列出每一细分的顾客中受项目影响的顾客；展示一个项目如何影响内部和外部顾客；认识到顾客忠诚度对组织财务绩效的影响。（分析）2.收集顾客数据：运用多种方法收集顾客的反馈（调查、焦点小组、访问、观察等）并且理解每一种方法的优劣势B.顾客的声音 知晓使调查、访问和其他反馈工具有效的关键要素；审查问题清单以确保完整性（避免偏差、模
4、糊不清等）。（应用） 3.分析顾客数据：使用图表的、统计的和定性的工具来理解顾客反馈。（分析） 4.辨别关键顾客需求：使用质量功能展开（QFD）或类似的工具把顾客反馈转变成战略项目关注领域，建立反映顾客声音的和可见的过程产出的关键项目度量指标。（分析） 注：X.A中将提到质量功能展开（QFD）的分析方法 1.过程绩效度量指标：计算DPU、RTY、DPMO西格玛水平；理解度量尺度是如何向上和向下传递的；比较和对比能力，复杂性和控制；管理驱动企业决策的西格玛绩效量度的使用（如PPM，DPMO，DPU，RTY，COPQ等）。（分析） C.经营结果 2.水平对比（Benchmarking）：理解水平对
5、比的重要性。（了解） 3.财务益处：理解并展示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。（应用）III.项目管理（12） 1.特许任务书/计划要素：比较、选择和解释一个项目特许任务书和计划的要素。（分析）2.策划工具：使用甘特图、PERT图、策划树等工具策划项目。（应用） （综合）A.项目特许任务书和计划 3.文件化：使用电子表格、分层卡、阶段性审查、管理审查和给管理层做讲解创建用数据和事实驱动的项目文档。 4.特许任务书商议：创建和商议任务书内容，包括项目目标、范围、边界
6、、资源、项目过渡和项目关闭。（分析）1.创建团队：要素？清晰的目的、目标、承诺、基本原则、团队成员的角色和责任、时间表和来自管理层的支持和团队授权。 B.团队领导 2.选择团队成员：选择有合适技能的团队成员（如自主型、技术/主题专家），创建拥有合适成员数和代表性的团队。（应用） 3.团队发展阶段：为团队发展的不同阶段提供指导，包括组建期、激荡期、规范期、产出期、休会期以及认可期。（应用）C. 团队 1.建立团队的技巧：理解和应用组建团队的基本步骤：目标、角色和责任，相互介绍及明示或隐含的议程。（综合） 动力 2.指导团队的技巧：应用训练、咨询和指导技巧引领团队，并纠正问题，如压服、支配、勉强队
7、员、将观点作为事实不假思索地接绩效 3.团队绩效评估：根据团队目标和团队成功的测评指标度量团队的进展。（分析）4.团队工具：定义、选择和应用团队工具，如名义小组技术、动力/阻力场分析、复合投票以及变化与转变等。（应用）1.管理变革：理解和应用指导和管理组织变革的方法。（应用） 2.组织的障碍：理解组织中影响改进的基本障碍的固有结构（如文化和组织）；选择和应用技巧来克服它们。（应用） 3.谈判和解决冲突的技巧：定义、选择和应用工具，如一致决策技术、头脑风暴法、努力/影响、复合投票、以兴趣为D.促进变革 基础的洽谈等来帮助冲突各方（如部门、小组、领导者、员工）认识到大家共同的目标和如何一同努力实现
8、目标。（应用） 4.激励技巧：定义、选择和应用支持和保持团队成员积极参与和承诺工作的技巧。（应用） 5.沟通：在不同的情况下，使用有效的和适宜的沟通技巧以克服组织的障碍，达到成功。（应用） E. 管理和策划工具：定义、选择和使用亲和图；关联图；树图；优先矩阵图；矩阵图；过程决策程序图（PDPC）；网络图等。 IV.六西格玛改进方法和工具 界定（7） A. 项目界定: 用排列图、概要流程图（宏观）等方法确定项目定义/范围。（综合） B.度量指标: 建立最初的和后续的度量指标（如质量、周期、成本等）。（分析） C. 问题陈述: 编写对问题的陈述，包括基线和改进目标。（综合） V.六西格玛改进方法和
9、工具 测量（25） A.过程分析和文档 1.工具：编制和审查流程图、书面程序、工作指南等。（分析） 2.过程输入和输出：识别过程输入变量和过程输出变量，通过因果图、关系矩阵记录它们之间的关系。（评估） B. 概率和统计学 1.归纳出有效的统计结论：区分量化（描述性的）和分析（推断性的）研究、总体参数和样本统计量的区别。（评估） 2.中心极限定理及样本均值的分布：定义中心极限定理，并且理解其在置信区间、控制图等统计推断应用中的意义。 3.基本概率概念：描述和应用一些基本概念，如独立性、不相容、乘法法则、条件概率等。（应用） （应用） 1.数据的类型：识别、定义、分类并比较连续的（计量值）和离散的
10、数据（计数值），并且识别把计数值转变成计量值量度的机会。（评估） 2.测量尺度：定义和应用名义上的、顺序上的、间隔的和比率测量尺度。（应用） C.收集和归纳数据 3.收集数据的方法：定义和应用收集数据的方法，如检查单、编码数据、自动判定等方法。（评估） 4.确保数据准确和完整的技巧：定义和应用确保数据准确和完整的技巧，如随机抽样法、分层抽样法、样本同质性等。5.描述性统计：定义、计算、解释离散和集中趋势的量度，构建并解释频率分布和累积频率分布。（评估） （评估） 6.图表法：通过构建、应用、解释图形和图表来诠释事物之间的关系，例如：茎叶图、箱线图、运行图、散点图等；通过构建、应用、解释诸如直方
11、图、正态概率点图、矩阵图、威布尔点图来解释分布状态。（评估） D.掌握并应用概率分布 1.黑带常使用的分布：描述并应用二项分布、泊松分布、正态分布、卡方（2）分布、t分布、F分布。（评估） 2.其他分布：识别超几何分布、01分布、指数分布、对数正态分布及威布尔分布。（应用） 1.测量方法：描述和评价测量方法。（理解） E. 测量系统 2.测量系统分析：用重复性、再现性、测量的相关性、偏移、线性、百分比符合、精确度/容差（P/T）、精确度/过程波动（P/Tv）计算、分析和解释测量系统能力，并使用控制图和方差分析（ANOVA）两种方法对非破坏性检验以及破坏性和计数等测量系统进行分析。（评估） 3.
12、计量学：理解校准标准、测量误差、校准系统、标准的控制和完整性及测量仪器的可追溯性。（理解） 1.描述并开展过程能力研究：识别、描述、应用设计和开展过程能力研究的要素，包括识别特性、识别规范/容差、拟定抽样计划、验证稳定性和正态性。（评估） 2.计算过程能力与规范：区分自然过程界限和规范界限的区别，计算过程绩效度量指标，如缺陷率。（评估） 3.过程能力指数：定义、选择、计算Cp、Cpk并评价过程能力。（评估） F.分析过程能力 4.过程绩效指数：定义、选择和计算Pp、Ppk、Cpm并评价过程绩效（评估） 5.短期与长期能力：理解当仅收集到短期的数据并仅有计数数据时，怎样做出假设和适宜的转换；理解
13、当使用长期数据时其转换关系；对应于技术和/或控制问题，对长期和短期能力之间的关系做出解释。（评估） 6.非正态数据的变换（非正态数据的过程能力）。（评估）理解非正态分布数据产生的原因，确定什么时候可将它们转换。（应用） 7.计数数据的过程能力：计算西格玛水平并且理解它与Ppk的关系。（应用） VI.六西格玛改进方法和工具 分析（18） 1.多变量研究：使用它解释位置型、周期型和时序型变量；设计调查最大波动源的抽样计划；建立并解释多变量图。应用） 2.测量并建立变量间关系模型 1)一元和多元最小二乘线性回归：计算回归方程、应用并解释回归统计量的假设检验；使A.探测性数据分析 用回归模型进行估计和
14、预测；分析估计中的不确定性（含非线性参数模型不考）。（评估） 2) 一元线性相关性：计算和解释相关系数和它的置信区间；应用并解释相关系系数的假设检验；理解相关性和因果关系之间的区别（连环相关性不考）。（评估）3) 诊断、分析变量间的关系模型中的残差。（分析） 1)统计的与实际的显著性：定义，比较并对比统计的和实际的显著性。（评估） 1.基本概念 2)显著性水平、检出力、第一、二类错误：应用和解释统计检验的显著性水平，检出力，第一、二类错误。（评估） 3) 样本量：理解怎样计算一个给定的假设检验的样本量。（应用） 2.点估计和区间估计：定义和解释估计量的系数和偏移；从统计数据中计算、解释并得出结
15、论，如标准差、容差区间、置信区间；理解置信区间和预测区间之间的区别。（分析） B.假设检验 3.均值、方差和比率检验：应用关于均值、方差和比率的假设检验，并解释得出的结果。（评估） 4.成对检验：定义、确定可应用类型，并应用成对数据对参数进行假设检验。（评估） 5.拟合检验：定义、确定可应用类，应用卡方检验并解释结果。（评估） 6.方差分析：定义、确定可应用类型，应用方差分析解释得出的结果。（评估） 7.列联表（Contingency Table）：定义、确定可应用类型，并构建可能因素表，用它来确定统计显著性。（评估） （分析）8.非参数检验：定义、确定可应用类型，并构建各种非参数检验，包括Mood，s
