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黑带应掌握的知识

时间:2014-05-31 18:49:44点击量:

黑带应掌握的知识

这是一份我整理的网上资料。也许对大家工作学习有帮助?

黑带应掌握的知识

数据收集与描述

1.1 数据的获取

1.2 抽样举例

1.3 集中趋势的描述

1.4 离散程度的描述

1.5 项目风险的度量与比较

你赢的可能性有多大

2.1 掷骰子的游戏

2.2 顾客的风险是多大

2.3 概率的几个计算公式

2.4 概率决策树

质量管理中的几个概率分布

3.1 离散型和连续型数据

3.2 由上帝决定的变异

3.3 二项分布

3.4 过程产品合格率

3.5 泊松分布

3.6 正态分布

3.7 正态分布与生产能力

3.8 中心极限定理

由样本推断总体

4.1 参数估计

4.2 样本量的确定

4.3 方差已知时求均值的置信区间

4.4 方差未知时求均值的置信区间

4.5 均值未知时求方差的置信区间

检验你的承诺

5.1 检验的虚假性

5.2 假设检验的几个步骤

5.3 双侧检验

5.4 单侧检验

5.5 两类错误

5.6 检验应用

离散数据的卡方检验

6.1 卡方检验的本质

6.2 卡方检验期望值的计算

6.3 卡方检验的分析

6.4 卡方检验的应用

方差分析

7.1 方差分析的引入

7.2 怎样得到 F 统计量

7.3 方差分析的计算机输出

7.4 单因素方差分析

7.5 检验方差假设

7.6 多因素方差分析

7.7 对平方和分析的解释

7.8 多变元分析

相关分析

一元线性回归

多元线性回归

定性数据的建模分析

对数线性模型基本理论和方法

Logistic 回归基本理论和方法

六西格玛过程控制

1.1  什么是过程

1.2 六西格玛过程

1.3 核心过程

1.4 DMAIC 流程

1.5 流程图

1.6 过程控制

1.7 过程控制计划

1.8 统计过程控制 SPC

1.9 缺陷与不合格

错误检查

2.1 失败模式 FM

2.2 影响分析 EA

2.3 FMEA

2.4 错误检查的使用

2.5 错误检查的步骤

2.6 防错技术

2.7 措施方式

2.8 措施举例

2.9 注意事项

寻找质量问题的直观工具

3.1 直方图

3.2 调查表

3.3 排列图

3.4 趋势图

3.5 散布图

3.6 相关图

3.7 因果图

3.8 控制图

3.9 多维图

过程能力指数与西格玛水平

4.1 质量波动

4.2 过程能力

4.3 过程能力指数 Cp

4.4 修正的过程能力指数 Cpk

4.5 单侧过程能力指数

4.6 西格玛水平 Z

4.7 DPMO 与 ppm

4.8 3 σ与 6 σ质量水平比较

SPC 与控制图

5.1 SPC 的发展

5.2 预防原则

5.3 选择控制变量

5.4 控制图结构

5.5 统计控制状态

5.6 诊断准则

常规质量控制图

6.1 控制图是实施 SPC 的工具

6.2 均值 - 极差图

6.3 均值 - 标准差图

6.4 单值 - 移动极差图

6.5 不合格品数图

6.6 缺陷数图

六西格玛质量控制图

7.1 3.4ppm 质量水平

7.2 选用计量值控制图原则

7.3 指数加权移动平均控制图

7.4 小批量控制图

7.5 累积和控制图

7.6 缺陷打分

7.7 加严规格标准

7.8 强化试验条件

7.9 接近零缺陷的控制图

测量系统分析

8.1 测量系统

8.2 数据的可靠性和有效性

8.3 可重复性

8.4 测量能力

8.5 测量系统分析的准备工作

顾客满意的概念

1.1 什么是顾客满意

1.2 顾客不满意会怎么样

1.3 顾客想要的是什么

满意度调查

2.1 顾客的识别

2.2 确定顾客满意度指标

2.3 选择调研方式

2.4 问卷设计与调查实施

2.5 调查结果分析

满意度测评的一般方法

3.1 外部顾客满意度体系

3.2 员工满意度体系

3.3 期望、感知与满意

3.4 满意度改进方向的选择

顾客满意度指数简介

4.1 满意度指数模型

4.2 结构方程模型介绍

4.3 满意度模型的计算机实现

4.4 满意度影响因素的综合分析

六西格玛过程改进

1.1 六西格玛过程

1.2 六西格玛过程设计

1.3 六西格玛过程改进

1.4 过程改进模式 DMAIC

1.5 戴明 PDCA 循环

过程改进图表技术

2.1 头脑风暴法

2.2 树图

2.3 过程决策程序图

2.4 网络图

2.5 矩阵图

2.6 亲和图

2.7 过程图

2.8 水平对比法

简单的实验设计技术

3.1 实验设计 DOE

3.2 单因素实验设计

3.3 多因素实验设计

3.4 因素轮换法

3.5 多维图

正交试验设计

4.1 因子与水平

4.2 正交表

4.3 正交表的性质

4.4 三次设计

4.5 用筛选试验选因子

4.6 直观分析

4.7 用正交试验定参数

4.8 验证试验

4.9 正交试验的发展

4.10 成果举例

复杂情况的正交设计

5.1 方差分析法

5.2 交互效应

5.3 水平不等

5.4 多指标试验

5.5 重复试验

提高产品的稳定性

6.1 平均水平与稳定性

6.2 稳健设计

6.3 灵敏度设计

6.4 全面检验与稳定性

6.5 提高系统的稳定性

质量功能展开(QFD)

7.1 质量功能展开

7.2 作用

7.3 质量屋

6.4 全面检验与稳定性

7.4 工作程序

7.5 效果