“如果一個問題你只能用文字來描述，不能用數據和圖表來表達，那么你對這個問題的認識依然是膚淺表面的。

當今的企業管理過程中無處不在強調“用數據說話-Data Driving”,然而在很多辦公室白領，工廠工程師，研發中心技術人員的許多問題解決報告中仍然是大段的文字和描述，很少看到數據和圖表。很多白領、工程師在大學時代是統計概率的優等生，然而工作多年后幾乎“不幸”忘光！

為了喚醒更多工程師“童年的回憶”，根據企業研發和制造過程中實際問題解決所需統計方法結合功能強大的Minitab軟件進行實際講授。極大提高工程師自身“用數據說話”的工程素養和實際應用能力。

Minitab作為問題統計解決方法的最佳工具軟件，大大簡化了統計計算，讓復雜的統計技術在企業中廣泛應用成為可能.全球推行Six Sigma的企業有90%以上應用Minitab， Minitab已經成為一種通用語言，應用Minitab做出的數據圖表您能很容易的跟您的客戶/供應商進行溝通!

即便您的企業中沒有導入Six Sigma，應用各種統計工具軟件來進行數據分析和決策任然是必不可少的，所以Minitab同樣是一個很好的選擇!

本課程內容設計兼顧對學員數據收集、圖表分析及數據決策等相關相關統計技術的鞏固，同時結合實際問題解決所需相關Minitab工具來講授。學員能提升個人如何在實際業務報告及問題解決過程中選擇合適工具與方法并用Minitab圖表和數據分析來促進問題解決和工程師自身工程素養和能力提高。The

通過該課程，學員們將能夠：

 全面掌握各種統計方法在MINITAB 中的操作方法

 極大提高工程師自身“用數據說話”的工程素養和實際應用能力

 掌握相關工具的Minitab操作、數據和圖形結果的分析與判定。

 掌握如何將MINITAB 軟件的使用和實際業務問題解決方法結合起來。

第一天Day 1

Minitab功能概述

1、MINITAB的源起、作用、視窗和基本操作

2、MINITAB項目文件夾新建、打開、保存和說明

3、MINITAB數據處理

4、MINITAB操作系統實例說明

統計概率基礎與MINITAB操作

1.常用函數公式

2.數據的類型The type of data

3.常用的連續分布-正態分布理解與MINITAB應用

4.統計描述方法Statistical description method

5.平均值Mean

6.中位數Median

7.眾數Mode

8.四分位數Quartile

9.方差Variance

10.標準差Standard deviation

11.極差Range

12.置信區間Confidence Interval

常見QC圖表工具應用和MINITAB操作

1、魚骨圖、柏拉圖應用和MINITAB操作

2、直方圖、正態分布與能力分析應用和MINITAB操作

3、箱線圖、單值圖、區間圖、點圖的應用和MINITAB操作

4、散布圖、矩陣圖、邊際圖的應用和MINITAB操作

5、綜合性描繪性統計圖表應用和MINITAB操作

6、QC工具綜合應用案例和MINITAB操作練習

測量系統分析和MINITAB操作

1、測量系統誤差來源和測量系統誤差分析

2、連續數據重復性和再現性R&R 研究與MINITAB操作

　 2.1可重復測量的測量系統R&R 研究(交叉Crossed)

3、計數型屬性量具研究和MINITAB操作

4、六西格瑪項目案例中測量系統分析和MINITAB實際操練

　 4.1 計量值測量系統分析案例

　 4.2 計數型測量系統一致性研究

過程能力分析和MINITAB操作

1、計量值過程能力指數CP、CPK、PP、PPK和短期、長期西格瑪能力轉換計算與應用

2、正態分布數據能力分析和MINITAB操作

3、從過程能力看過程的技術水平和管理水平

4、六西格瑪項目案例中能力分析應用和MINITAB操作練習

第二天Day2 

假設檢驗應用和MINITAB操作

1.連續數據均值假設檢驗選擇線路圖

2.離散數據假設檢驗擇線路圖

3.單樣本T檢驗應用和MINITAB操作

4.雙樣本T檢驗應用和MINITAB操作

5.單方差分析和MINITAB操作

6.單因子方差分析One Way ANOVA應用和MINITAB操作

7.項目案例中假設檢驗的應用和MINITAB操作練習

回歸分析分析應用和MINITAB操作

1.相關性和回歸分析復習

2.如何從R-SQ和殘差圖判定擬合模型好與壞

3.一元回歸分析應用和MINITAB操作

4.擬合線圖應用和MINITAB操作

5.回歸分析常見錯誤應用和消除

6.回歸分析案例分析

SPC（統計過程）MINITAB應用

1、連續數控制圖選用線路圖

　 1.1 均值--極差控制圖（Xbar-R Chart）

　 1.2 均值--標準偏差控制圖（Xbar-S Chart）

　 1.3 單值--移動極差/標準偏差控制圖（I-MR-R/S Chart）

2、離散型數據控制圖選用線路圖

　 2.1 不良品比率控制圖（P Chart）

　 2.2 不良品數控制圖（NP Chart）

　 2.3 計點型控制圖（C Chart）

　 2.4 單位缺陷點控制圖（U Chart）

3、.控制圖案例分析和MINITAB操作練習

劉老師

產品研發制造領域實戰型培訓專家

北美汽車制造業研發和歐洲和韓國電子行業的質量管理和研發經驗超過12年。

曾就職于飛利浦(Philips)、三星(Samsung) 和通用汽車(GM)， 先后擔任制造技術經理，產品開發經理和質量可靠性耐久性經理。

韓國三星Samsung六西格瑪（DMAIC）黑帶。

美國通用GM六西格瑪設計（DFSS）黑帶。

教育背景包括復旦(Fudan University)大學，韓國延世(Yonsei University)大學。

海外工作經歷包括韓國，德國。

工作語言為英語，韓語和漢語普通話。

曾參與整車研發項目包括：

雪佛蘭、別克、凱迪拉克等。

擅長領域：

劉老師是一位卓有成效的六西格瑪方法論（DMAIC+DFSS）和質量體系的倡導者和實踐者，深諳DMAIC+DFSS精髓和在企業推進過程中企業文化和管理障礙的突破之道。他不僅為所在企業員工提供了出色的DMAIC+DFSS培訓，同時還緊密結合企業經營目標和部門戰略幫助員工開展DMAIC+DFSS項目指導實施，為企業創造價值?，F有產品持續改進六西格瑪(DMAIC)，新產品/服務開發六西格瑪設計(DFSS)應用以及質量工具(DFMEA,QFD,TRIZ,田口DOE等)實際應用等方面都有豐富的實戰經驗。

劉老師非常擅長質量工具（DFMEA,QFD,TRIZ,田口Taguchi DOE等）在企業的高級實戰應用培訓和項目指導。在長期的企業實際工作中他積累了豐富的工作經驗，善于幫助企業如何從組織層面推廣和應用質量工具促進企業整體質量水平的提升，同時還善于幫助員工如何在日常設計開發業務中樂于并容易地有效應用質量工具QFD，TRIZ和田口方法（Taguchi DOE）來創新穩健設計和FMEA來進行潛在失效預防，確保產品完美地投放市場。

自2008年起，先后為一汽大眾，長城汽車，比亞迪，長安福特馬自達，博世，飛利浦，西門子等眾多世界500強及國內著名企業研發中心/部門提供了卓有成效的培訓咨詢服務并獲得客戶高度認可。

教授風格：

特別注重培訓內容與客戶產品及流程的緊密結合與實際應用，他的培訓生動活潑，通俗易懂，特別注重課堂互動性和動手操作。為人熱情開朗、風趣幽默、極富親和力，善于調動積極性，思維敏捷，條理清晰。

曾指導過的代表企業（部分）:

中國航空工業西安飛行自動控制研究所（618所）、法國賽峰集團(SAFRAN)梅西埃航空（蘇州）有限公司、廈門太古飛機工程有限公司、長城汽車股份有限公司（GWM）、深圳比亞迪汽車有限公司（BYD AUTO）、東風汽車公司（DFG）、一汽大眾汽車有限公司（FAW-VW）、奇瑞汽車 (CHERY AUTO) 、戴姆勒-克萊斯勒東北亞投資有限公司(Daimler-Chrysler)、阿爾特（中國）汽車技術中心（IAT China）、長安福特馬自達發動機有限公司(Changan Ford Mazda)、德國大陸汽車亞太管理(上海)有限公司研發中心(Continental)、威廉姆斯（蘇州）控制系統(Williams Controls)、青島四方龐巴迪鐵路運輸設備有限公司(Bombardier)、一汽解放青島汽車廠、中通客車(ZhongTong Bus)、安捷倫科技（上海）有限公司（Agilent Technology）、意大利陸遜梯卡華宏（東莞）眼鏡有限公司（Luxottica Tristar）、博世電動工具（中國）有限公司（Bosch PowerTools）、杭州三維通信股份有限公司、TCL通訊科技控股有限公司寧波研發中心、伊頓集團-東莞萬迪電子有限公司（EATON）、濟南二機床集團有限公司（JIER）、德國威能(Vaillant)無錫供熱設備有限公司、諾而達熱交換（中山）有限公司、艾默生環境優化技術(蘇州)研發有限公司（Emerson）、福建寧德新能源科技有限公司（ATL）、NORDEX(北京）風力發電工程技術有限公司、加拿大嘉納泰爾有限公司(Canadian Tire)、天祥質量技術服務有限公司(Intertek)、廣西來賓希諾基發電運營維護有限責任公司、東軟飛利浦醫療設備系統（PHILIPS）、諾和諾德(中國)制藥有限公司（Novo Nordisk）、潔定醫療器械（蘇州）有限公司、廣東東莞虎彩印刷有限公司、愛索爾（廣州）包裝有限公司、北京通美晶體技術有限公司等近千家企業。