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大數據資料分析與六標準差綠帶實務實戰
大數據資料分析與六標準差綠帶實務實戰

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09:00-18:00

課程分類 技術
課程名稱

大數據資料分析與六標準差綠帶實務實戰

上課日期 10/3、10/10、10/17、10/31、11/8(假日班)第一梯
10/5、10/7、10/12、10/19、10/26(平日班)第二梯
每梯共計5日(09:00~18:00,40小時),額滿即開班
上課時段 09:00-18:00
上課時數 8hrs
課程收費 36,000元/位 (含講義教材)早鳥優惠方案:上課日前一個月或3人團報完成報名繳費,可享早鳥優惠價9折/人。
課程簡介 近年來,六標準差管理及其技巧的應用已經引起廣泛注意。企業管理階層聽到其他公司在推行六標準差活動之後獲致豐厚的利益及回報,難免躍躍欲試。當今的管理者面對著艱巨的挑戰,這就是要持續地改進他們所管理的單位或公司的績效。管理者們在大多數情況下取得紮實的組織績效已經不再夠了,被要求必須始終如此,人們對於業績不佳已經越來越沒有耐心。由於管理者所面臨的競爭環境的要求也日益迫切,挑戰也就顯得更加嚴峻。正因為如此,最近幾年來,企業界受到低價競爭,紛紛下猛藥提升獲利,六標準差正是企業和個人於不景氣增加競爭力的最好良方,最好的投資就是投資自己,不要猶豫,六標準差綠帶證書是已有工作經驗者加薪、升官之黃金證書,更是剛畢業即將步入職場擺脫22K,找到40K以上月薪之黃金證書。
六標準差(Six Sigma)是一套管理系統,它是透過聆聽顧客的聲音(Voice of Customer),經由關鍵品質(Critical to Quality)的分析,利用專案的方式,以流程改善的工具解決有問題的流程,使錯誤發生的可能性降至百萬分之3.4以下,這是業界品質的極致表現。精實生產是零浪費,也鏟除無效率處,為效率的極致表現。在此競爭激烈的微利時代,品質僅為企業在市場佔一席之地的入場券。六標準差的品質已為許多企業推行內容,企業要在激烈競爭中卓越,必需要再加上精實營運,才能獲得高利潤。精實六標準差,整合精實營運與六標準差品質,為當今產業在全球經濟危機中生存與發展最有效的利器,也是個人職涯成長超越同儕的加值關鍵。
美國Motorola公司於1987年首先提出六標準差,經GE公司執行長傑克‧威爾許大力推動之後,獲得相當卓著的經營績效,許多美國標竿企業競相跟進,我國亦有不少企業開始實施。因此,為了建立公司內部以滿足顧客為導向的工作模式,進而提昇公司在市場上的競爭優勢,本課程的設計有別於一般六標準差課程,對於一般公司在導入六標準差的努力上,有助於獲得事半功倍之效。
課程特色 ​​1.利用六標準差的方法進行,希望透過訓練與實際做專案,先建立內部共同語言,大幅度提升學員問題分析與解決能力並提升個人與公司的改善績效。
2.提供有系統的問題解決模式,以協助同仁合理而有效地處理日常發生的問題。
3.讓學員了解六標準差的方法論DMAIC,以及每個階段可以應用的品質工具或應注意的事項 。
4.有系統地介紹DMAIC各步驟的意義與作法,讓學員深入淺出地對所遇到的問題找到治標和治本的方法。
5.實際輔導學員完成精實六標準差改善報告,正確有效地學習如何應用工具,日後可應用至類似問題,達到舉一反三的效益。
6.藉由實際的案例學習實驗設計的步驟,理論與實務並重、深入淺出,讓學員知其然也知其所以然,發揮即學即用的效果。
7.藉由Minitab 軟體與Excel實務案例練習,讓學員輕鬆瞭解品質工具運用方法與原則。
8.課程蘇峰民顧問為國際認證的六標準差黑帶大師。
9.上課學員成績及格可獲綠帶結訓證書,另作專案可以獲得綠帶證書。
10.免費與黑帶大師親授秘訣輔導5次(1年內)取得中華六標準差管理學會綠帶證書。
11.具備考取中華六準差學會綠帶證書能力與資格。
12.剛畢業即將步入職場擺脫22K,找到40K以上月薪之黃金證書。
13.以輔導考綠帶標準差之證照課程規劃。
14.若要輔導到通過,請另洽課程承辦黃經理。
課程效益 學習本課程可使學員學習到透過深入分析可以瞭解專案課同仁解問題之方法,結合生活案例與實際相關分析,搭配實際問題,進而針對這些關鍵點進行改善、防範與品質把關等,避免人員對問題未追根究柢的確認,或者是未思考、不追問即憑直覺或過往經驗來解決問題。 加強人員對問題的敏感度、處理技巧及面對問題時的態度。
課程大綱 1.Define階段
Six Sigma&大數據 Introduction
Project Definition專案定義與範圍與財務規劃
Basic Statistics
Define Summary
Define 個案分享
2.Measure階段
流程圖
資料蒐集與操作型定義 
MSA量測系統分析
SPC製程能力分析與管制圖
Screen  Potential Root Causes潛在要因篩選
C&E Matrix因果關係矩陣
Measure Summary
Measure個案分享
3. Analyze階段
圖表分析與方法
相關與迴歸分析
假設檢定
平均值檢定
變異數檢定
Analyze Summary
Analyze個案分享
4. Improve階段: 
實驗設計簡介
全因子實驗 (原理)    
全因子實驗 (Minitab操作)
部分因子實驗        
Improve Summary
Improve個案分享
5. Control階段 
控制方法及控制計劃 
專案移交行動計畫
Control Summary
Control個案分享
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