6西格玛绿带含金量高么

逃学逃学的各位朋友大家好，欢迎大家再次来到今天的流星雨马绿带课程培训学习，今天我们讲的是第二章第二节车辆系统分析。 那么在讲到今天的课程之前，我们还是回顾一下上次起到的几个问题。第一个问题是数据收集有哪几种方法？ 那说到数据收集，我们经常讲的方法是有分成和随机，那么还有呢？第三种是叫系统法，系统化，就是把分成和随机两个综合应用在一起啊，那就是我们在黑的考试里面会用的会考的这样的题目啊，我们的数据收集方法有哪几种？ 那么第二个题目是我们要测量这个零零二后面的软铜箔，他的长度，宽度或者厚度，那怎么去测？首先大家看一下这 软同步只有软的，对于软的东西，如果说没有卡出去卡的话会不会变形，那么车的数据是真实的吗？所以我们是否要用接触出来非接触的方法去测量？这是第一个问题，他要思考的 第二个问题。对我们这样一个长的一个铜箔，那么是要扯 a 点， b 点， c 点三个点都去测量一下，那这个宽度上面一样的 a 点， b 点， c 点三方面都去测一下，那么这样测的方法才能真真实，代表他的什么宽度和长度，对于厚度你测哪个点？基本上我们一般什么九宫格的方法， a 一 b 一， c 一啊， a 二 b 一 b 二 c 二啊，这样子嘛，九个点一二三一二三，这样扯九个点抽出来，这样数据呢才是真实反应，说我们的这个 同步的真实厚度， ok， 那这也是以上本次的上一次课程的几个问题，大家回答正确了吗？ ok， 我们继续回到我们今天的这个课程内容，测量系统分析。那么说到测量系统分析，我们主要是要研究什么呢？计量型数据和测技术型数据测量系统分析，那么我们要去看我们的拿到数据是否真实的反应我们实际的产品的数据，我们需要做测量系统分析。 那在我们的 uc 网的各个阶段，我们什么时候会用到这个测量系统分析呢？那么在我们的测量阶段，我们需要去衡量我们 y 的这个特性， y 就是我们 yp 的这个特性，那我们需要什么来搜集数据？那需要搜集数据，我们需要去什么去测量我们的这个 y？ 我们需要做测量系统分析。 ok， 那么在我们的这个分线段，我们要去验证我们车辆系统的，要验证我们的音质的时候，我们需要接什么收集我们的 x 的这个数据啊？收集 y 的数据，那么需要什么 做我们的车辆系统分析？比如说这个车辆系统如果说是一个新的的话，我们需要去验证，如果是不是新的话，你就不需要去验证。那么这种改进阶段，如果说你的改进阶段以后，你的改进数据收集发生变化了，或者你的车辆系统也发生变化了，那你就要去做车辆系统分析。 那么如果在我们的控制阶段，我们在控制 x 的时候，一样的要去收集数据，如果这个控制前和控制后 改成前，改成后我们的车 x 的控制方法是不一样的话，你车辆系统发生变化的时候，我们也是需要用什么去做车辆系统分析的？那到底我们是不是需要做车辆系统分析主要是基于什么呢？第一个这个车辆系统是不是新的？第二个车辆系统是不是发生变化了？我们需要记住车辆系统分析， 那什么是创业系统？那么大家需要理解的不是说什么我们的这个良旧不是方法，那么创业系统是什么？包含了我们的人情的话， 反这样各个方面的一个综合的内容。我们教育什么车辆系统，比如我们去调节我们的这个座椅头枕的这个力度大小 啊？那么是需要什么呢？方法怎么去调？怎么去抽，怎么去拔？还抽多大力？用什么量力去量人？用什么方法去测啊？这些都是需要什么？ 一个综合的一个系统，还包含什么？在某一个很低的温度下，没有很低的湿度下，怎么去抽吧？这个事情啊，这就属于什么抽奖系统，那么我们的实际的这个力和我们测量的这个力是不是一致的啊？那么需要些什么？做抽奖系统只有一个验证， 那么说在什么时候，在实际的工作里面，如果说我们不做这个流程的时候，大家实际思考一下，我们也是要学什么做车辆系统分析的，什么时候需要注意到车辆信用分期呢？比如我们去看我们的车辆系统是不是这个可以接受的？那是不是满足我们要求的， 是不是达到我们这些标准的？我们需要做餐饮兴奋期，所以我们在比较两个摄像系设备之间和车辆摄像系统之间是不是有差异的？哪个好？哪个更好的？我们可以做车辆兴奋期，同时我们对一个某一个车辆仪器啊，车辆摄体系统保持怀疑的时候， 哎，我们需要去测试一下测量系统分析。那么第四种呢？在我们的测量系统修复前，修复后的时候，我们可以做个比较， 通过我们上面都可以计算什么呢？当我们过程实际觉得有怀疑的时候，还觉得需要去验证的时候，我们都可以什么？做车辆行动分析，去保证我们的车辆行动是好的，能够真实的反应我们的实际过程的这个数据，我们都需要接受什么？做车辆行动分析， 那关于车辆系统分析，我们需要有这样一些方法去验证他的什么这个误差，那对误差的验证可以包含什么？进去度就是偏向性的问题，还有可重复性、可在线性，还有稳定性的问题， 我们对于我们的这个大家通常用到这个顺序分析，我们通常讲的什么叫可从不进口，可在线性也叫什么？ g r and r。 对于稳定性和进取度问题，我们这是什么？可以随着时间的变化可以做这个什么稳定性分析？对信进取度的问题可以是什么呢？我们的这个精度的问题啊， 那我怎么说进去度？那就是我们实际看到什么？这个纸和我们的观测的纸，他们之间有多大差异啊？有多大误差？那么可以什么做较准？做较准去测量我们的产品，我们的测量系统到底是会有多大的一个精度？ 那什么叫可重复进？可重复进我们叫什么呢？三个同进，一个不同，就是同一个操作原因，同一个一起，同一种，同一个样品，对相同特征的某个产品的某个相同特征，都是这样得到的一个 偏差。那这个叫什么？可重复性？可重复性他是什么针对同一个人而言的啊？那对于在线性呢？是什么？不同的操作员对同一个武器，同一个良具，同一个物品，仅多次了得到这样一个 差异，我们叫什么？在线性？在线就是区域不同的人缘之间的那种差异啊，叫我们在线性。那我们说我们的在线行动分析就是基于什么可重复性和可在线性，重复性是基于什么操作性自己的，都是测量的一个差异分析。 那可在线性是什么技术？不同的操作演员之间有什么差异的分析？我们叫什么？可重复进口可在线性， 那么稳定性是什么？据于使劲的研究，比如说今天、明天或者后天对同步平推同一个特性，都是摄像头看他的人随着时间的变化而变化的一个情况。那我们说我们的这个测量系统分期包括什么？经期度，可从有在一起一直稳定 性的这个偏差之和，我们叫什么测量系统总的偏差。那对于我们今天讲的什么？这个测量系统分析主要是基于什么可重复，结合在线性的问题进行研究。 那么对于我们的车辆系统总的偏差包含什么呢？车辆这个结果总的偏差包含什么？部件之间的偏差？车辆系统偏差，车型的偏差包含什么呢？宠物性偏差和可复制性偏差，那可复制性偏差包含我们超车远之间的偏差，和超车和部件之间呢？相互作用。 那这边有个问题，大家希望我们的部件的偏差大一些，还是希望我们像系统偏差大一些啊？这个问题大家去思考，在我们的下次课程里面，作为家庭作业就给大家思考，我们下次课程的时候回回答这个问题。 那么对于我们首先讲一下吧，计量性数据的测量系统分析，那对计量性数据我们 需要什么？这样三个步骤，第一个呢，我们要去选操作员啊，两到三名操作员，并且两名上操作员都是什么，在相同边上经过培训合格的，有相同资质的，要有有合格资质的，这样操作员做我们的什么 测远，测量远。那么第二个呢，我们怎么去收取我们的样本，样本呀，大家可能很熟啊，是什么随机收集的啊？我在这里跟大家讲一下我们的数据收集， 对于车辆系统分析的这个收据，收据是什么呢？叫收据具有代表制造过程偏差的这个样本 啊，刺激什么？典型的这个样本，那就是我们首先你要知道你过程的偏差，那你就是上线或者靠上的有多少，中间的多少，靠下的有多少，那然后在上面收集三个，中间收集三个，下面收集三个啊，另外一个随机收在什么地方， 也就是买我们要得到我们什么整个偏差的分布，都要有相关的数据才能看我们的车辆系统是否能识别出，在上面差是能识别出，中间是不能识别出，下面是不是有些的识别出来就是有什么， 这叫什么？能够代表我们整个制造工人偏差这个十个样本，而不是什么随机收集的意思吗？有意识的收集具有代表性的这个产品。 那你这是第第二个要求，第三个要求呢？我们每个测量员要做到什么？每次测量随机测量两到三次，要确保什么？我们测量员之间不要有相互干扰， 那么这个干扰有两个成意思，第一个干扰是说车辆员自己和自己不能干扰，这句话怎么理解？就说我第一次测量和第二次量我不能记得，我比如说可能是啊，我十个数据记不住，但是我可能有可能说什么第一个数据， 这个数据也有可能对有影响，那也就说大家在测量的时候需要把我们的样本打乱， 做一个随机编号，然后测量的数据编号呢？不能让我们测量远知道他的编号，然后随机给员工去测量。那么这说是什么？自己和自己要避免干扰，那么还有干扰的是什么？员工和员工之间 之间不要干扰。你说我在测的时候你不要在旁边看，因为我测的这些数据都是对方法，可能说会对你有影响，而你说记住了，还我测的数据是相互影响，你说我在测的时候你不要在旁边看，测完以后再换下一个人的车啊？这是什么？避免两种干扰？ 也就是说我们在乘务车辆的时候，我们要知道他们每一个人之间不要有相互干扰啊，这是非常重要的一个一点。那对于我们在 mititar 里面提供两种方法，一个叫什么俄罗瓦的方法，叫防杀分析的方法，还有个什么叫 v 方法，叫君子和极差法，那对于我们俄罗方法来相对比哦，君子和极差法比较精确一点，因为他提供什么呢？部件和操作员之间相互交互影响，那对这个如果不是他的大家不太理解的话，在我们的实际机构里面给大家做分析什么叫交互影响， 那么这是我们数据的什么呢？十个数据，每个测量员测量两次啊，那么这个是我们的一号操作卷，这是二号操作卷，这是三号操作卷。测出来我们的十个数据啊，我们这十个数据分别做分析， 那么这个是我们蜜桃里面输出的这个结果。我们可以看到操作员和部件之间 的批值等于零，说明超资源和部件之间有交付影响，也就是什么差异比较大，比如说交付影响是显著的，那这里从你看出来 方差分性的方法能够识别出超出缘和部件之间的交付影响，而均值和急差的方法识别不出来 部件和君子的影响，所以说方差分析方法更加精确。那这里可以看出来我们的这个方差的这个贡献率 计量的系统的偏差贡献率百分之十，布局的贡献率百分之八十九，说明这个是 ok 的。你们希望什么布局的贡献率大于百分之八十和八十五以上都是好的，那么我们就希望他是越大越好的。 同时在我们的这个研究偏差要求小于本三十，容积偏差要求小于本三十，那这里我们发现我们的研究偏差大于三十，永远都大于三十，说明是也是不满足要求的。可七万的月数等于四， 我们 a a 七的要求大于等于五，那么这个可区分类别是什么意思？也就是说我们这个测量系统可以把我们这个十个样本呢，可以区分出类别为四， 那可区分类别墅是什么意思？就是说假如说我们的区分类别墅是等于一，也就他只能分出来是一类，那就因为分组成。如果说区分类别墅等于二的话，就可以分别数吗？大或者小， 如分别数三呢？是大中小分别，是什么叫大叫小啊？除以五的话，就是再可以再继续细分，那这句我们说的什么呢？这个可区分的别墅，也就是我们要求我们的这个 贡献率要求大于百分之八十五，我们的研究偏差和永久性都要大于小于三十，同时我们区分类数大于等于五以上，我们就是满足我们要求的，然后这是我们四个条件同时满足，我们说我们测量系统是好的，那 我们科学论倍数如果大于二十五的话，那么也是我们我陈兄太好了，叫什么高社会打蚊子，我们期望什么呢？科学论类数有什么？小于二十五也是比较合适的，就是大于等于五，小于等于二十五是比较合适的。 那这边我们看到这个图表，那这边我们看到什么呢？我们的良具的这种系统分析重复性和证件性，这是把重复性和建议合在一起的，但是我们要求小于三十百分之三十，那不然的边不就是这边呢？要求越大越好啊，那这是我们的什么？ 我们的什么全剧图，也叫极差图，那么通过这个图集我一看出来，我们所有的点都在我们什么红线范围之内，所以我这个自然点还是比较可以的， 那么这是我们的君子图啊，君子图，我们希望我们什么所有点在我们的什么来红线越多越好，那么这个红线指的是 红线指的是什么？我们摄像系统的这个什么上下线，控制上下线，那么这个点黑点是什么？什么是个样本的，那就会回到前面跟他说什么，我们希望我们样本的这个偏差 比我们的什么呢？车辆系统的偏差要远远大于它，那是越大越好的，那么部件我们车辆系统偏差是越小越好的啊，这是我们怎么去看我们三个图啊？第一个是呢，我们的柏拉图，我们的着装图是我们部件的这个波动是越大越好的，我们车辆系统偏差越小越好。 那么看我们的第四个图，那这个数还是就是我们收集到这个十个样本的一个分布情况，也就说在我们的上片插里面，哎，是不是收集了有三个数据？在我们下片插里面是不是有三个数据？咱们中间是不是有三个数据？通过这个图我们一看出来，我们的收集样本的这个样本是不是足够好的？那么第五个图来表示 我们什么部件和人之间啊？我们人之间的一字形怎么样啊？每个人之间一字形吗？如果是一条线呢？在一条水平上是我们的超出缘之间的什么一字形比较好的？如果是这样子，我们向上向下或者微字形，或者这样有 n 形的话，我们这个说明我们直男这个一字形不太好。 ok， 那么只要越水平越好，那么通过这个图可以看出来还是比较不错哈，但是他有不个别的点，比如第十个点，第四个点哈，第八个点，效果还是有差异的， 那么我们的标准偏差怎么算出来的？那么我们的新的这个标准是用什么？六个标准偏差，我们的眼睛偏差，六个标准偏差，眼睛偏差是指的是什么呢？我们的过程的标指照偏差，就是我们下面的这个啊，就是我们上面这个是我们的出来研究 偏差，那么这边处于我们的过程式偏差，那这个偏差呢？是我们的什么呢？车辆系统偏差乘以六啊，下面是过程偏差，是我们的 过程的制造偏差，就三正负三十 k， 什么啊？除出来就是我们的眼镜偏差，那容器偏差呢？是我们的既然的眼镜偏差就是六倍的偏偏差，眼镜偏差处于我们什么呢？客户的规划就是正负，我们的 ucl， 我们的减去 lcl， usl 减去 sl， 就是我们的客户偏差，这边出出来就都是我们的容器偏差，我们要求我们的研究偏差和容器偏差都要小于什么百分之三十， 那么说我们这几个数字什么含义？那么这个是什么？客户的允许变态，就是什么客户的规范上下线，那我们的过程这边呢？是什么？我们的这个控制上下线，这个宽度啊，作为分布去处于我们的这样的二二， 这个纸啊，得到我们什么呢？这个研究片粘好，允许片粘，那么我们要求我们的这个贡献度最好是什么？大于百分之八十五啊，我们的波动啊，我们的研究片粘好，容许片都要小于百分之三十，可气温的类别数 对要求大于等于五，我们这样才会得到什么呢？我们的一个好的质量系统，我们也就是四个接受准的，都必须要同时满足我们质量系统才是好的。 我们看一下我们的这个 mit 不怎么来运用，那我们回到我们的什么呢？ mit， 我们打开我们的这个数据，在我们的什么统计下面有什么工具？只能研究下面有个什么交叉的。把我们的数据输进去啊，把我们规格上线输进去，得到我们的什么？来这个值出来，我们再回到 我们的什么呀？这个名堂，打开我们的这个工作表，那么打开我们的什么计量性数据的，那么这个是我们的部件，让大家看到 这个呢？是我们第一个人测，测了什么？测了两次十个数据，测了二十个数据，那这是我们第二个人的，下面是我们第三个人测了什么？六十个数据测试我们的测试值，这是布局编号的测量人员测量值，在我们的统计质量工具两句，研究下面有什么交叉的， 然后把我们的部件输进去，操作员输进去，测量纸输进去，选项，来我们这边输什么？规划上线，我们我们的规格规划要求是什么？正负零点五，那正负零点五一减就是一，把我们的规划上线减进去，确定 点确定我们选方向分析的方法点确定，于是得到这样一组数据出来，那我们看到我们这个柱状图， 我们什么呢？一，良具的测量系统，它的二二的盒子啊，在哪个位置啊？基本上偏有点偏大，那部件呢？嗯，还是大于什么八八十的还是可以的。 那我们的这个全剧图所有点都在我们什么控制线以内，说明还是可以的，那我们的君子图大部分点在我们什么控制线以外也是比较可以的。 那如果说哈，如果说这边啊，在我们的全剧图里面所谓的这个点啊，如果有超过任何一个点，超过我们的红线以外的话，那么大家回去重新去看，去确认到底出了什么问题，做分析，做研究啊。 啊，这是我们数据数据的这个样本的一个情况啊，上线中间和下线都会有相关的数据，我们在这个三个人之间还是比较水平的，还是可以的。那么在步骤的话，我们的人的交互影响， ok， 第十啊八啊， ok， 上头看起来还是有一点胶布影响的，那看我们的对话框，对话框 啊，第一个我们的什么交互影响？ p 等于零， p 等于零，说明我们什么呢？布局和吃鸡呢？是没有交互影响， ok， 那么这边我们的贡献率八十九啊，还是可以接受的，但是呢，这个研究篇价是三十二大于三十， 拥挤绵长，三十九也大于三十，说明我们车辆系统是比较差的，重点大家看一下嘛，我们的贡献来自哪里呢？来自我们的在线性，在线性是什么意思？也就是说我们的操作员和操作员之间差异比较大，那么重点作为这方面去做改进， 然后口气用力，别说要求大于等于五，这边等于四，所以我们测量系统也是不可接受的，也是慢，一二三四四个方面我们都 都需要同时满足的时候，我们车辆系统才是好的，我们这边有三个不满足，说明了车辆系统是有问题的，那这就是我们的什么呢？这个计量型数据的车辆系统分析大家要去学会，那然后我们再看我们的什么呢？这个 技术型数据的车辆系统分析，那么对技术型数据的我们一样的是要去研究它什么可除物性和和在线性， 那么怎么去做的呢？我们可以用什么同屏幕有效分辨率啊，推动屏幕缘分率，看到他怎么一次性怎么样？通过我们要求什么大于百分之八十，五百的九十据不同的什么，这个产品的特性要求会定义不同的标准要求。 那怎么做的呢？第一个我们要什么用的小样本法，对于记住型我们有两种方法，第一个叫什么大样本法，大样本法叫什么？五十个数据小样本法还是什么三十个数据啊？通常用的什么小小样本法，我们选三十个数据，那这个 三十个数据怎么来的？也不是随机的，是叫什么能够代表着过程偏差的这个全部分位，那怎么叫代表过过程偏差？就是你的产品里面有好产品，也有不好的产品，还有什么极限样品啊？这样的三个样品都要有。那么在不同的这个 黑的教程和我们的什么一到九十九的教程会有点差异的啊，比如说优秀的部件，还有百分之五十确认部件版本二十五，边缘部件反，反正是二十五啊，这是什么？在不同的这个 黑的教室里面这样讲的，大家可以再去看一下什么红评书啊， ok， 这是得到我们的样件。第二个呢，对我们人员的要求，要求我们所有人员都必须什么经过专业培训的，并且呢拿到相关资质的啊， 可以将你们好坏不好的，能够能够有效去我们产品的这个类型的这些人员。第三个呢，我们需要 对于我们的测量进行随机的去评定，同时也不要避免什么相互干扰，相互干扰一样的是两个，第一个自己和自己干扰，就是我们不要让自己知道的我的项目编号，要随机的去给他去拓展。那第二呢，避免人员人员之间相互干扰，就是你撤的时候我不要在旁边看，然后我们来输入我们的这个表单里面去 啊，这是我们的类似的那一张表单，那对我们的这个卡帕分析里面哈有三有四个值可以去看出来。第一个呢，我们操作自己和自己比较，比如说我第一次说是好就是说好，第一次说不好就是说好，那就是表示不一致了，那看什么？每个人之间的这个一致性怎么样？ 第二个呢，是看我们的操作员和我们的真字之间的一个一字形怎么样，就是我们的专家抽出来的一个字怎么样？第三个呢，看我们所有操作员之间是不是一致的。第三四个呢，就看我们所有操作员和标准之间是不是一致的，那我们最众多屏幕有些问题就是看 那么第四个字，那么第四个字一次性越好，说明我们的什么生产系统是越好的啊？主要看我们这几个， 那么这边会得到什么不同的一个评分值，比如说自己和自己比较的一个评分，自己和专家比较评分自己所有人员作为评分，所有人员和专家比较，做一个评分得到一个最高值，那我们看到什么？最终第四个要求什么大于等于百分之八十五 啊？游戏对于不同的这个要求，比如说我们车身的外观界的部分，不能要什么九十啊。 ok， 根据我们不同特性要求不一样啊，这是我们车上的一个结果啊，我们可以看我们这么密，他们里面去，在质量工具里面下面一个什么属性数据的一次性分析， 输入相关的纸，那就是我们的测量原车为纸，再输入我们的样本的方编号，这是我们输入我们项目车联人员，这是我们的真纸，于是得到我们什么这些数据啊？第一个数据呢，我们可以看到 所有的操作语言和自己比较，哎，看一下，比如说第一个人啊，有十个是一致的，这边我们用这里是一个举个例子啊，写了十二个数据啊，这边是六个一致的，这边是八个一致的，那么第二个人差异比较大啊，第一个还是要比较好一点， 那第二个第二个呢？我们看我们什么所有操作员和标准比较，第一个人还比合影，第二个呢，差异比较大，只有五个是一致的啊， ok， 那所有人员之间都比较好， 所有人志愿做比较，十二个人有只有四个是一致的啊，所有人员和操作性标准比较是只有四个是一致的，说明我们的什么只有百分之三十三的一致性，那么远远低于我们的要求啊。所以说我们这个测量系统是有问题的， 同时我们可以看到我们什么这个 咨询期间图，从这个图本看出来，我们看第二个人相对比较 差一些。第一个哈，相对比较好一点，自己和自己比较，比如我第一自己第一次和第二，自己和第二次比较他的隐身怎么样？那第二个是我们的标准比较啊，第二个呢也相对比较差一些，说明人的差异比较大，说明什么？第二个呢，就要作为重点培训呢， 那么要求什么？八十，第八十是不可接受的，八到九十呢是马马虎虎的，九到一百呢是可接受的。那么看一下我们这个练习， 那这个是我们测量的一个零件编号，我们是选了什么三十个数据啊，那每次这次呢？我们增值，那这是测量员，这是 一号车辆员，一号车辆员啊，每个车辆两次表示用六十个数据啊，第二个车辆员啊，三个车辆员总共才吃了一百八十个数据，那于是我们用什么 met 里面有个统计质量工具， 有个什么属性一次性分析啊，把我们的车辆直零件车辆圆榛子放到里面去，都从这样开始出来，让大家看到我们的第一个，第一个人，他自己第一次和第二次比较大于九十，第二个呢？第二个呢有八十，第三个呢也大于九十， 那第二第二个呢？看这个图，我们的简约和标准之间比较啊，第一个呢，跟标准只有百分之七十几啊，第三个呢，更差的只有五十，那么第三个呢？七十啊，这怎么说？通过这个图可以看出来什么， 大家对标准的一点是差异是比较大的啊，差异比较大的，那么但是有很多有所可能哈，我们的减远或者我们增值啊，专家，可能他本身也是有问题的啊，大家说什么就用我们实际情况去分析哈，曾经我们有这样一个事件哈， ok， 还是看我们对话框，看对话框， 看看 第一个，看我们节约自己和自己比较，第一个人三十个数据有二十八个是一致的啊，九十三。第二个呢？三十个数据二十四个是一致的，八十还可以哈，三十个数据二十八个是一致的， ok， 这是什么？节约自己和自己比较， 那检验口标准笔记来发现什么？第二个人三十个数据是什么？只有十五个是一致的啊，差的比较远一些啊，但是第一个和第三个呢，都只有什么？二十二个，二十一个七十左右哈，说明也是相对偏低的。 所有的操作员之间看一下，三十个主席只有十二个是一致的，也就是说每个人的理解都是有差异的，那说明从这里可以看出什么来，如果说哈，这里的车辆员之间差异比较小的话，说明什么？大家理解是一致的，这边差异比较大，说明大家对标准理解都是有问题的。所以说嘛，我们的三个车辆员，特别是第二个车辆员对标准理解 是有问题的，那么最后一个呢？我们最多屏幕有些分明就是三十五，只有十个是一直的，我们这有什么啊？屏幕有些问题只有一百三十三，那么如果说这个数据大家可以看分析看一下，我们如果是做改善，你说我们对什么三个操作员，三个车辆人员再次去做培训，拿到我们样品一个的去看，你可以去讲啊，怎么去看？ 再一次做我们的车辆系统分析，最后得到什么，我们的这个最终评估就说明你是不是达到百分之八十以上，或者是九十，如果说达到了，我们说我们的车辆就是好的，那么这是一个真实的数据，大家不要以为哈我们的这个什么看到是好还不好的时候啊，觉得很简单，但是大家一定要去做，就会发现很多问题。 ok， 那么这是我们的这次培品培训的内容，那么一样的，大家需要回答几个问题，第一个我们参考系统分期如何去收集数据的？是随机收集的吗？啊？那么第二个结合我们的 这个幺六九四九要求我们如何去策划我们企业的这什么 mac 的这个质量规划，比如说我们根据我们的特性，关于特性，重要特性，一般特性怎么做？摄像系统分析是不是全部要去做，把多长时间去做啊？大家可以去思考这个问题， 那么这样一样的，大家需要有个家电就会回答大家，第一个做我们的什么某个产品是什么计量性数据，在什么某个尺寸啊，重量啊，每一个什么可计量的一个数据，接下来做一个适量系统的什么技术型数据的分析，比如我去看我们什么某个次点，有哪一次点，哪几个次点是不是有效的把这个试点去识别出来， 那么这是我们本次课的内容。那么这次课的内容包含什么？第一个几个基本概念啊？我们的什么 准精确度、可从性和专业性和稳定性啊，误差的类型，什么时候需要用到什么质量系统分析，对于我们的剂量 数据的是 mac 包含什么？怎么去数据？数据怎么做数据分析，怎么没啥分析，特别到我们采用系统去分析，这样分析结果有差异的时候，比较大的时候，我们怎么去做改善？就是我们这个重点 对技术型数据也是一样的，怎么数据，数据怎么说，数据分析怎么逼他分析啊？当我们什么这个系统有问题时候，我们怎么去改进？那么一项就是本次课程的内容。感谢大家的参与，谢谢大家，欢迎大家下次再见。再见！

hey， 我是 jay， 在你心中学会六四个码延续第二十三讲至第二十五讲的过程能力指数 c p c p k 的单元。这一讲要接着来介绍过程绩效指数 p p p p k。 从字面上来看， c p c p k 和 p p p p k 的差别只在第一个字母 c p c p k 的第一个字母 c 代表 capability 能力的意思，而 p p p p k 的第一个字母 p 代表 performance 绩效的意思。 所以一个才叫做过程能力，一个叫做过程绩效。而他们之间的公式其实是一模一样的，差别只在于标准差的估算方式不相同，而只是这样的一个差异造成他们所代表的含义是天差地远的。甚至对于不同的学者和专家来讲，他 他们的解读和用法也存在差异。我会从基础的概念还有公司的结构来讲解，让你可以了解他们在本质上的差异，以及如何更好的解读他们。要了解他们之间的差异，得先具备一个很重要的知识，也就是造成过程变异的共同因素，还有特殊因素。 截至目前，我们已经学到了用分布来看待数据，尤其是正太分布，并且知道用平均数来衡量分布的中心位置，用标准差来衡量离散程度。 现在我们在分布的图上加上个时间轴，观察不同时间点的分布。理论上，当过程是稳定 的时候，在每个时间点的分布应该是一致的，所以我们可以根据所累积的数据来推估和预测过程的分布和特征数。过程能力指数 cpcpk 的假设条件就是过程处于这种稳定的状态。 相反的，如果过程的分布受到各种特殊因素的影响，对分布的平均数和标准差造成比较明显的漂移，那么我们就认定过程是不稳定的。你根本无法预测分布接下来会变成什么样子。 我们先来看一下稳定的过程，即便过程是稳定的状态，但过程依然是会受到无数的因素所影响。每个因素所造成的变异是微小的，然后累积成我们所见到的分布 三度。在这样的情况下，我们称过程仅受到随机因素的影响，变量的结果完全是随机且无法预测的。就好比值一颗公平公正的骰子， 你只能预估每个点数出现的概率是六分之一，但你无法精准的预测下一次会直出几点。 随机因素又称为 chance cost、 机遇因素或者是 common coast， 翻译成共同因素、固有因素、普通因素、一般因素等等。不同的书籍有不同的翻译之后，我会同意用共同因素来称 common coast。 随机因素无法从根本上被消除。我们一直在强调，无论过程的条件如何固定，保持不变，过程的输出总是会存在变异。有随机因素， 自然也有非随机因素。非随机因素又称为 a sign of a cost 可归属因素或者是 spatial cost。 特殊因素顾名思义，就是变异的来源可以被归咎于是哪个原因所造成的。过程之所以不稳定，就是因为存在特殊因素。 非随机因素通常是控制不如预期所导致，比方说物料的品质、人员的训练、调动、设备的模号、保养环境的控制、量测设备的较准等等，这些可以影响到过程的输入变量没有得到预期的控制， 简单讲就是该做好、能做好却没有做到位所造成的变异。有些书籍会把非随机因素称为系统因素，我是不太建议用这个名称，因为系统两个字比较容易联想 到随机因素还有共同因素。因此我建议你就采用机遇因素、可归属因素或者是共同因素和特殊因素这两套说法。这也是统计过程控制 spc 的先驱休哈特和品质管理大师代名所定下来的名称。 回到先前提到的稳定和不稳定的过程，稳定的过程就是变异，仅来自于共同因素。过程能力指数 cpcbk 的使用就是建立在稳定过程这个假设前提下， 因此这时候过程的分布仅受到随机因素的影响，是可以被推估和预测的。而不稳定过程由于受到非随机因素的影响，变异源自共同因素和特殊因素， 因此过程分布无法被预测。所以过程不稳定时所计算得到的 cpcpk 就不具有可靠性，也就是数据不可靠的意思，因为你不知道下一秒他会变成什么样的分布。 而要如何判定过程是属于稳定的还是不稳定的呢？这就得要靠被称为统计质量控制之父的休哈特博士的伟大发明，统计过程控制 spc， 也就是你可能知道或是用过的控制图， ctrl charge spc， 未来我们会另有单元来介绍。了解了稳定过程和不稳定过程以及共同因素、特殊因素之后，接下来就要进入统计学的部分。要如何估算随机因素和非随机因素的变异呢？来看以下的说明， 这有个生产药丸的制成，药丸的重量是其中一个关键的品质特性。根据控制计划的要求，每半小时从制成中抽出五颗药丸，测量并记录其重量已进行管控。 经收集二十组数据后汇成趋势图，如图所示。横坐标代表时间的先后顺序，每个单位代表间隔半小时的抽样频率，重坐标则代表着药丸的重量。我们将每个直组的五颗药丸重量都标示出来， 有些直组只显示四个点，那是因为有些药丸的重量很接近，所以重叠了。每个直组的药丸是抽样时连续生产出的五颗药丸，也就是瞬间抽样。有书籍形容 他是过程快照，代表每个职主内五颗药丸的生产过程条件是极度接近的。 即便如此，每个子主内的五颗药丸的重量还是会有所差异。不管药丸之间的重量有多接近，只要测量工具的精度够，就一定能够测量出他们之间重量的差异。 所以每个直组内五颗药丸的重量差异就是由随机因素所造成，也就是共同因素。用统计学的术语，我们把它称之为主内微因的变异，或者是短齐 shutong 的变异。 计算 cpcbk 的时候所用的主内标准差指的就是这个主内的变异。那主内变异的标准差 sigma within 是要如何估算呢？长期 见的有两种，一种是 r 八除以低兔，一种是 s 八除以 c four c 个码上面那个像三角的符号念作 hat， 代表这是 c 个码的估计量。 这个公式是怎么来的？设计比较多的数理统计，我们不深入探讨。实物上计算 cpcbk， 我们通常是用统计软件或是设计好的 ecel 表格来运用，所以不懂公式的由来并不影响我们运用它。 但是从公式的结构上，我们还是可以稍稍的理解一下背后的含义。而就是论句级差或者是全句是一组数据的最大值，减掉最小值，他跟标准差 s 一样，都是可以用来衡量数据离散程度的特征数。每半小时抽五颗药丸，所以有五 五笔重量的数据，因此我们可以计算这五笔数据的 r， 第一组数据用 r 一表示，第二组用 r 二，之后以此类推， r 八就是所有每个词组的 r 的平均数。将 r 八除以 d to 后，就是主内标准差。 低兔是一个属于直组内样本数变化的长数，一般相关的书籍都会附上低兔的表格。在这个例子中，每个直组有五颗药丸，因此直组内样本数 n 就等于五。查表得知 n 等于五的时候，低兔等于二点三二六， 所以主内标准差就是阿坝除以二点三二六。当子主内让本数 n 变化的时候， d to 也要做相对应的改变。为什么要出上 这个低兔？这个涉及到统计学的无篇估计，我们不深入探讨。他大意是指计算样本的特征数来估计总体的标准差时会存在偏差。加低兔的用意就是用来调整这个偏差。 除了 r 八除以 d two， 还有另外一种公式是 s 八除以 c four。 两个公式的用法几乎一样，只是把每一指组的 r 改成标准叉 s， 也就是离差平方和除以 n 减一后开方的那个标准差公式。 然后同样计算每个直组 s 的平均数后，除上 c for 即为主内的标准差。 c for 同样也是一个随直组内样本数而变化的常数。当 n 小于十的时候，这两个公式都可以用。当 n 大于十的时候，用 s 八除以 c for 则会更好。在第二十五讲所分享的过程能力表格计算 cp 和 cp 开始所使用的主内标准差，用的就是阿坝最低吐这个公式。我们先看一下这组数据的主内标准差是零点零零二三二。 当时我有举个例子，如果我将这一百笔数据重新做个排列，比方说像这样， 则主内标准差就变成了零点零零二六零。这是因为现在看到的数据排列方式是只抽十个直组，直组内的样本数 n 等于十， 而之前是只抽二十个直组，直组内的样本数 n 等于五。样本数 n 改变了，阿爸和低兔都会跟着改变。所以，虽然同样 是这一百笔一模一样的数据，但估算出来的主内标准差会不相同，所以年代的使用主内标准差的 cpcbk 也会跟着变化。 回过头，由共同因素所造成的主内变异已经知道如何估算了，那由特殊因素所造成的变异能够估算出来吗？ 他并没有办法单独估算出来，但我们可以将所有执着的数据当成一个整体来看待，然后用离差平方和除以 n 减一开方的那个标准差公式来估算他们的标准差，称为整体的标准差，四个码 over o。 这样一来，由共同因素和特殊因素所造成的变异就全部涵盖到整体标准差之中，我们把它称为整体欧不欧的变 变异，或者是长期弄疼的变异过程。绩效指数 pppvk 所使用的标准差就是整体标准差。 同样这个例子，只要是相同的数据，无论排列方式如何改变，整体标准差都是零点零零三零二，所以 pp 和 ppk 也不会因此改变，因为他压根就没把数据当成来自不同的职主来看待。 所以之前在指导如何使用这个表格的时候，有提到一个原则，就是要计算 cpcpk 的时候，各直组的样本数量需一次， 并在各种内采瞬间抽样，而计算 ppppk 的时候就没有这个要求。 ok， 基础知识就介绍到这边，由于 ppppk 的 公司结构和 cbcbk 是相同的，仅是标准差的估算和数据取得的方式有所不同，所以在二十三支二十五讲所介绍的 cbcbk 解读方式对于 pb 和 bbk 一样适用， 有差别的地方是在本质上和使用条件上的差异。我们把它总结如下， cpcbk 要求过程是稳定的，过程仅受到来自共同因素的变异。 换句话说，过程需要执行统计过程控制 spc， 而且被证明是属于统计控制状态。 如此 cpcpk 指数才具有可靠性，我们才能相信这个过程能力可逼得体的推估结果。他强调的是过程在未受到特殊因素的影响下本身所具备 的实力，所以他也被称为潜在的能力。我们用主内标准差来衡量共同因素的变异，并采用分组抽样。 ppppk 未要求过程是稳定的，过程可能来自共同因素和特殊因素的变异，所以过程的分布并不具有可预测性。 p p p p k 指数的结果只能作为参考，因为我们不晓得下次会是什么样的结果，所以他无法用来推估过程的能力。 cap beauty 单纯仅是这一组数据的表现，所以名称才叫做 performance， 代表过程的绩效或者是表现。我们用整体标准差来衡量共同因素和特殊因素的变异，无需分组抽样。在过程能力 sell 的表格中， 过程绩效括弧整体的这个区块就是使用整体标准差的 ppppk 所代表的过程绩效。 那既然 ppppk 的可靠度没有 cbcbk 好，那为什么还需要 ppppk 呢？ 因为在食物上，你不见得能够确保过程是稳定的。比方说在市生产或是试运行的时候，你的样本和数据可能是有限的，你没有足够的时间还有资源来做统计过程控制，因此在这个时候计算 pp 和 ppk 会是比较符合现实情况的。 ok， 以上就是 ppppk 的介绍，为了帮助你理解他跟 cbcpk 的差异，我不得不先花点篇幅说明共同因素和特殊因素，过程能力和统计过程控制。 spc 系统类的知识是很值得深入探讨的主题，应用面也很广，不管是六十个码也好，国际标准也好，特别是汽车业的标准，经常会运用到，而且他也是代名管理的理论基础。 因为学习正态分布后，刚好可以衔接过程能力的学习，所以我在这边先穿插过程能力的单元，但其实还有一些比较细腻的部分我并没有提到，比方说当遇到数据不呈现正态分布时候的处理方式。 还有就是截至目前，我们是根据分布超出规格界限的概率来衡量过程能力。换句话说，若在规格中心跟靠近规格界限但没有超出规格的，我们把它都视为是合格的，并没有优劣之分。但情况往往是， 若在规格中心跟偏离规格中心，对于你下游的内部顾客或者外部顾客来讲，他们的品质显然是有所差异的。 后续因为还有很多单友要继续，所以这个主题就先到这边，有兴趣深入学习的朋友可以等我推出完整的六四个马克城后再去学习。我是 j， 我们下次见。

哈喽，经常后台呢，能够收到私信问我们六喜哥马绿袋要怎么参加考试，需要看哪些资料，然后需不需要报培训班主任职业的问题。今天呢，我们就来统一做一个回答，怎么参加考试？ 目前开放六系干嘛考试？国内的呢，有中制性，国外有美制性，都有自己的官网，我们也拍了相关的报考攻略视频，大家可以去看一下。需要看哪些资料？ 首先你要确定你考虑带是为了什么，你就是想做个项目呢？还是只是想拿个证书？做项目的话，资料就比较的鸡肋了，不如找个能够辅导你的老师，既可以拿理论知识的证书，也可以拿认证证书。 不过仅仅只是为了考试的话，那就简单多了，网上资料是很多的，而且刘希格玛六代考试的网客辅导他 也不贵。但是这边我们划重点仅仅只是为了通过考试而被考纲的话，用处是不大的，考纲和实际运用呢还是有所差距的，别到时候 dfmea 和 p fmea 啥啥分不清， msa 和 spc 啥啥分不清， 分得清的呢，又只知道概念，具体落地步骤跟流程又全然不懂。所以说获取证书是很重要的，但是具备的能力也同样重要。报不报班 必须报，建议报班之前看一下六七个码管理法这本书，因为经营六七个码改变的不是让你掌握多少工具，而是让你转变思维，工具只是让你达成目标的高效手段，所以可以先看一下别人是怎么做的， 然后在这个基础上呢，再报班再去学。现在有线上特训营，大概六十天就够了，可以搭配项目边做边 学，报个班跟着走，学的更系统一点呢，少走弯路，也更容易查漏补缺。以上就是我们对于这些私信的一个统一的回复，更多的消息可以点击评论去评论我们。

嗯，各位网友大家下午好啊。嗯，今天呢主要是给大家呢，呃，介绍一下这个六七个码的管理啊。嗯，六七个码呢，大家经常听说啊。嗯， 但是很多人呢都不太清楚这个东西到底是个什么东西啊，在质量管理领域里面他到底是处于什么样的一个啊地位？然后呢主要的受众面是哪些啊？ 接下来呢啊，我会通过这个，嗯，这一段内容啊，嗯，给大家主要讲解一下这个六七个嘛。啊，后面呢会通过啊，这段视频呢，大概会分为三个部分啊。啊，第一个呢是基础基础片啊，第二部分是 发展片，第三部分呢是拓展片啊啊，分三个模块啊，给大家介绍一下这个六七个码啊，以及相关的一些简单的应用 啊，希望通过这节课程呢，能让大家对这个六七个马呢有一个基本的一个了解。呃，这个单元呢主要是讲了一些基础篇啊，给大家介绍一下六七个马的一些基本的一些概念和解压的一些情况。 什么是六七个马以及六七个马呢？管理法是什么啊？怎么样通过六七个马呢？去 管理我们的这个质量过程，用西格玛管理的一些标准有哪些？以及他需要实现的一个目标 有哪些啊？还有就是我们现实当中的六七个马呢，大概是什么样的一个水平啊？如果放在我们的生活当中啊，达到六七七个马标准的话，大概是一个什么样的一个水平啊？首先什么是六七个马？六七个马呢？ 他又称为六四个码，对吧？这个是英文单词六四个码。呃，他是作为一个呢，呃，品质管理方面的一个概念啊，他的目的是设计一个目标， 在生产过程当中降低产品及流程的缺陷次数，防止产品变异，从而呢啊起到一个提升品质的一个目的。那我们隐身看来呢，这个六七码，六七个码呢， 大概是 就是说他的这个缺陷率啊，应该控制在很小的一个范围。我们说一般的企业的这种 故障率或者是这个瑕疵率大约是三到四个细个码，那如果以四个码而言的话，相当于每一百万个机会里面 大约有六千两百一十次的误差。如果企业不断的追求品质改进，达到六七个码的程度呢，他这个绩效呢，有几乎完美的达成客户的要求啊，在一百万的机会里面呢， 只能找得到三点四个瑕疵啊，这个呢已经是非常低了啊，非常低了。 希克曼的管理法啊，它是一种统计评估的方法，它的核心呢是追求零缺陷的一个生产，防范产品的责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，从而呢提高客户的满意度和忠诚度。 用信号管理呢，既着眼于产品服务质量，他又专注于过程的一个改进，也就是说他是 关注于两个方面啊，不仅是关注于过程，他还关注于产品质量和服务的一个质量。而六七个八管理关注的这个过程呢， 是为企业市场和顾客呢提供价值的一个核心的一个过程。因为过程能力用四个码来度量之后呢，四个码越大，过程的这个波动性就越小，过程 就会以最低的成本损失和最短的这个时间周期，满足顾客要求的这个能力就会越来越强啊。我们说大多数企业是在三到四岁干嘛之间去运转的啊？ 也就是说每百万次操作失误在六千两百一十到六千六百八十六万六千八百之间， 这些缺陷要求经营者呢也销售额在百分之十五到百分之三十的一个资金进行事后的一个弥补或者是修正。 也就是说绝大部分企业啊啊这种制造型的企业，这个企业管理者都要通过百分之十五到百分之三十的一个资金去对他们的这个产品进行后期的问 的一个修改以及维护等等，需要这么多的资金去维持产品的一个质量以及企业的一个损失等等。 那如果说企业做到六十一个码呢，那我们事后弥补了这个资金呢，将降低到约为销售额的百分之五啊，百分之五， 那这个呢是一个六 c 码，一个管理的一个方法，专门有一个六 c 跟码管理的方法。好，我们再看一下他的管理标准有哪些呢？我们大家看一下啊， 六个细个码啊，大约是三点四个失误，也就是说一百万的机会里面有三点四个失误，意味着卓越的管理，强大的竞争力和忠诚的客户啊，忠诚的客户，那五个细个码呢，是一百 百万个机会里面有两百三十个失误，他呢基本上能达到一个优秀的管理啊，很强的竞争力和比较忠诚忠诚的一个客户啊， 这个呢，在我们呃市场里面啊，业绩里面有很多这个优秀的企业可以去对标啊，大家可以想象一下，有哪些企业能达到五个七个码的一个程度 信号的程度，那四个信号呢，是一百万个机会里面有六千两百一十个收入，也就是说有比较好的一个管理和运营的能力，那客户的满意度呢，也相对比较高。 那三个细个码的时候呢，也就是说一百万个机会里面有六万六千八百个失误啊，这个呢就是相当于比较普通，比较平常的一个管理，有可能 竞争力还是比较欠缺的啊，还是比较缺乏的。那两个膝盖嘛呢是一百万个里面呢，有三十万八千个失误，也就是说企业资源每天都有三分之一是在浪费的啊，这个呢是相对比较差的一种 质量水平，那一个西格玛呢，那就更多了，一百万个里面呢，有六十九万个十五，也就是说三分之二的事情 都是错误的啊，这个企业里面所做的事情三分之二都是错误的啊，所以这种企业呢很难去生存啊，很难去生存。 那我们做六七个码的一个目标呢，主要是以下四点。第一个是减少缺陷啊，这个大家都好理解我们质量管理的目的，一个重要的目的就是说减少我们产品的缺陷啊，减少我们 产品的缺陷，从而呢提高我们产品的质量和过程的一个质量，从而再者提高客户的一个满意度啊，客户满意了，那我们企业也会收到一个更高的一个利润啊，净利润也会不断的增长啊，这个是 符合我们企业的一个商业目标。 好，我们再来举一个例子，现实当中的三个码大概是一个什么样的一个水平？我们说这个来一个比喻啊，比如说我们看的书啊，书里面的错字来做一个比喻的话，那 一个细个骂的话呢，是百万字，操作的失误次数大概是这个这个正频率啊，大概是百分之三十点九啊，也就是说只有百分 三十的正确率，也就是一本书里面啊，每页每页纸可能就有一百七十个错别字左右啊， 那二西格玛呢是达到百分之六十九点二，也就是说一本书平均每页呢有二十五个错别字，那三个西格玛呢是百分之九十三点三啊，这个其实已经比较高了，也就是在这个三个西格玛的水平呢， 一本书有一点五个错字啊，三个码三四个码的水平呢，一般的企业都可以生存下去啊，都可以生存下去， 那四个 c 个码呢，是生存下去的企业当中算是相对比较好的啊，也就是说百分之九十九点四的真人频率啊，一本书里面三十页里面才会发现一个错字啊，那五个 c 个码呢，我们也说已经达到百分之九十， 酒店酒吧啊，就是说一套百科全书里面只有一个错字啊，所以这样的企业呢，已经是非常优秀的企业了啊，我们可以对标我们业界里面的一些非常好的企业， 标杆性的企业基本上是在四个码左右啊，四个码左右，当然还有更高的六个系统，百分之九十九点九九九七啊，他相当于一个小型的图书馆里面所有的藏书里面 只有一个错字啊，这个呢是我们很多企业啊，都在追求的一个目标啊，都要希望能达到六七个码的水平啊，这个是相对比较完美的一个情况啊， 完美的一个情况，所以说大家可以看到啊，利用西格玛大概是一个什么样的一个概念，我们企业当中应该追寻 目前所处的一个什么样的水平，以及加厚想要将要往哪个水平去发展。大家可以心里面呢去定位一下啊，看一看自己所在的企业里面大概是一个什么样的一个水平，另外这个六七个码呢啊， 重点呢可能是面向于这种生产型制造型的企业啊，因为呢六七个嘛呢，最初呢是摩托罗拉公司提出来的啊，最早是摩托罗拉公司提出来的，生产这个 通讯设备啊，等等打印机啊等等这种设备啊为主，然后呢后面呢这个把它发扬光大呢呢是我们经常讲的这个机翼，这个公司， 也就是通用电器啊，他也是一个大型的这个生产型的企业，所以在制造型企业里面呢啊，我们在六七个码，尤其是在生产 制成啊，制造过程当中所用这个六西格玛管理呢是相对比较广泛的啊，当然除了这个制造行业之外呢，我们很多别的企业啊，很多别的企业啊，研发型的企业，工程型的企业， 包括这个软硬件的一种研发呢，他都可以参照这个纽西格玛的模型去定位我们的质量定律，确定我们的这个质量目标和质量策略，从而呢实施相关的这个质量那个改进的一个工作啊。 行，那今天呢？呃，这个六七个嘛，第一部分基础篇的一个简单介绍呢，就给大家介绍到这里啊。后面呢我会陆续，呃，再给大家提供第二次、第三次的一个，呃，提高方面的一个介绍啊。行，那今天就到这里。好，谢谢大家。

二零二零年六喜格玛黑带还值钱吗？六喜格玛是一套用来消除波动的方法论，其中做质量的人应该都听说过六喜格玛吧， 六喜戈玛呢，主要强调制定极高的目标，收集数据以及分析结果，通过这些呢，来减少产品和服务的缺陷。直到现在，六喜戈玛仍然是制造业非常流行的质量管理方法， 尤其是六七格玛黑带，一定要能够把六七格玛相关知识和技能运用到实际的工作中去， 可见六喜格玛黑带证书还是很有含金量的。一般六喜格玛黑带的薪资呢，都在每月一到五万，年收入五十万左右的呢，占大多数。如果您现在是质量工程师，想要有更好的发展，肯定会有人给你推荐考一个六喜格玛黑带吧，因为无论你 你是做哪个类型的质量工程师，六喜购买黑带对行业来说都是非常高端的，他可以代表你在质量领域的专业能力。就目前来说呢，整个质量管理领域，六喜购买黑带都是拿得出手的， 技能丰富，经验丰富，具有领导力和影响力的黑带。尤其是资深黑带，在公司中一定是单人要职，身居高位，根本不愁发展和高薪的。在市场中，六七个嘛，黑带也价值不菲，千金难求，是各大企业都欢迎和追捧的人才。 如果你打算学习六喜格玛，但是又在纠结自己到底要学习绿带还是黑带，应该如何选择呢？六喜格玛的学习一定要找到合适的课程，避免浪费时间，浪费金钱。首先呢，在选择课程的时候就要结合自己的专业来决定，黄带是 基础且含金量不高，绿带是中为选择，黑带含金量最高。如果你已经有多年的行业经验，即使对于六七个码接触不多，也完全可以报名六七个码黑袋讨教六七个码黑袋课程，从绿袋基础开始学习， 即使您没有溜西格玛基础，也不用担心学不会在讨教还有黑带大师手把手教学，学习有保障。快点击评论区预约咨询我们吧！

嘿，之前收到粉丝提问，准备参加明年种植协六七格玛的考试，但是呢，不知道怎么考，有哪些条件？那么小丸子呢，就来回答一下这位同学关于备考种植协六七格玛考试的问题。 首先，中智协举办的六七格马考试呢，是一年一次，六月份开始报名，一般在十月底或十一月初进行考试。考试形式呢为线下机考， 学员根据自己所在城市究竟选择考点，题目类型都为选择题，单选多选都有。现在呢，陆续增加了几道填空题对待考试是一百分满分，六十分及格通过。黑代考试呢是一百二十分满分，八十分及格通过。 考试时间一般安排在周末，上午呢，考虑贷，下午考黑贷。理论考试通过呢，就发放合格证书，这个的含金量 已经很高了，大部分人都是够用的。略带，如果想拿认证的话，在考试通过以后的三年内，只需要提交一个六系格码略带项目报告，在中智协官网上传申请就可以了。 如果是需要拿黑袋认证的话呢，在考试通过以后的三年之内，提交两个六七个码项目报告，终至协会抽取一个进行项目答辩，答辩通过呢，就会获得黑袋的认证证书。近几年因为口罩的影响，在报名时间和考试时间上都有所变化， 譬如在二零二一年，因为口罩考试时间是十二月二十六日，在二零二二年的考试提前到了九月份，听很多小伙伴讲呢，这两年的考试都有一定的难度，奈何选择了六七个马，这条路就要走到底。其次，没有老师带领的话，自学之路还是会遇到许多难题的，这个时候 后呢，不妨看看我们讨教一百多位行业顶尖专家，直播授课，答疑解惑。有老师带领的学习之路，无疑是比自己摸着石头过河有方向的多，也更有效率。讨教成立至今呢，黑带考试的通过率一直都是很高的， 往年我们学员的通过率都在百分之九十以上，可以说是非常有保障的了，那像有的质量人工作很繁忙，可能抽不出太多的时间去学习， 这点我们讨教也有考虑到，我们的课程大多数为线上课程，学员学习时间灵活便捷，助教老师长期跟进督促学员学习。并且呢，中止下的考试课程只会收取一次费用，一直辅导到考过为止。 在此期间呢，助教老师会一直与学员保持联系。讨教的创始人讨教大叔一直以来都秉持着打造中国制造业最好的知识共享平台， 帮助中国制造业人才成长，帮助中国制造业企业成长的这么一个愿景。所以呢，讨教平台的产品基本上百分之六十都是免费的，百分之二十是亏着卖。这样的一个状态，讨教这样始终不忘初心的服务态度，学员们也是能够感受的到的。 课程结束之后呢，学员们好评如潮，夸赞老师讲解逻辑清晰生动，便于理解，儒家老师很有耐心，体验感很好。 好了，今天的主题我们就先聊到这里，如果您想备考种植协留希格玛考试，请联系我们讨教平台，不准备考刘希格玛、绿带或者黑带的小伙伴们顺利拿到证书，给自己加个鸡腿，我们下期再见，拜拜。

二零二一年中制协考试成绩已经出炉，有些小伙伴已经开始准备二零二二年的中制协考试了，相信大多数学员最关心的问题就是绿带、黑带到底难不难，容不容易考过通过绿油是怎么样的？ 去年参加过二零二一年种植协考试的同学都知道，二零二一年呢种植协考试难度要比往年更大一些，所以很多考生也很关心通过率的问题。这不，讨教平台整理了二零二一年讨教学员报名参加种植协六七个马绿带与黑带考试的通过率， 根据这一年里呢讨教学的通过情况，计算出今年的通过率大概为，绿带百分之九十三，黑带百分之八十九。从讨教学员绿带和黑带的通过率来看，今年的通过率大概基本维持在白 分之九十上下，尤其是在二一年十二月的考试中，黑带的考试难度大幅度提升。 总之，从考试人数和成绩合格人数计算，二一年的通过率还是比往年的通过率要低一些。报名人数逐年递增，证书热度居高不减。对刘希格马持证者来说呢，这必然是个好消息，但对考生而言，这可能是一个新的挑战。 虽然考试较难，但也说明社会对六七格瓦需求较大，证书价值也越来越高，考到就是赚到，还没拿到证书的学员赶紧行动起来吧！ 由于二零二一年中智协黑代考试难度的增强，针对二零二二年中智协流星格玛黑带考试，讨教对整个培训做出了全面的升级。首先就是 第一个点，我们的师资力量得到了增强，随着逃教的队伍越来越庞大，考试难度也在不断的增加，为了进一步提高我们的教学质量，确保学员都能够得到更好的教育，逃教邀请了更多优秀的老师加入讨教。第二点呢，就是讲义全面升级。 由于二零二一年黑带考试试题整体上呢有些偏，有些怪，为了应对这种情况呢，讨教也将课程考点做的全面覆盖，希望同学们啊，能够在新的一年的考试当中都能够取得优异的成绩。第三点呢，就是系统答疑， 视频直播答案一作为教学过程当中最重要的一环，也在不断的改善。为了帮助同学们解答更多有关六七个码方面的疑惑，这一次呢，讨教作 做出了更为系统的答疑方式，让老师对同学们掌握的内容更加了解，从而有针对性的进行答疑。 反观二零二一年中智协流系个麻绿带考试，经参加考试的学员反馈，绿带考试整体是不难的，老师培训的知识点几乎全面覆盖，知识点相关例题与考题相似，甚至出现了非常多的原题。 在学员们认真努力的学习下，同学们也取得了非常优异的成绩，通过率也是非常高的，付出呢是会有回报的。二零二二年，我们将最优质的服务提供给大家，服务升级，教学质量提升，几个率提升是我们的目标。 新的一年，讨教新的目标就是希望能够在二零二二年，在所有老师与学员的共同努力下， 桃胶二零二零年终止血绿带，黑带考试通过率能够达到绿带百分之九十五，黑带百分之九十一点五的目标， 让我们一起讨教，一起努力吧！如果您还有其他关于六七个马绿带黑带的疑问，欢迎点击评论区留言给我们，最后也不要忘了关注我们哦！

人力资源和社会保障部颁发的六七个码专业技术人员证书六七个码，六代证书， 人力资源和社会保障部颁发的专业技术人员培训证书，你值得拥有。本证书是专业技术人员参加继续教育活动的有效凭证，可以作为 专业技术人员考核评价、岗位聘认、聘用、积蓄、教育学识等重要的依据。