CSSBB（5天5夜强化班）/GB 认证课程(2天3夜和3天2夜周未班）

各级各类管理人士和工程师

本课程可以提高企业和个人的核心竞争力

课程大纲：
CSSBB认证课程：

4WEEKS:36000元/人，辅导完成1个BB项目：8000元

2WEEKS:16000元/人，辅导完成1个BB项目：8000元

CSSBB培训大纲：2007美国质量学会六西格玛黑带知识大纲：美国质量学会
六西格玛黑带
知识大纲

该知识大纲以书面形式介绍了考试题目包括子题目的解释以及题目的认知程度。这些信息对考试发展委员会和准备参加考试人提供了指南。但这不限于试卷所包含的主题或者所包括的一切的资料。它只是分类考试中将要包括的题目类型。在每段最后括号中的描述是指将要测试的每个题目的最大的认知程度。在该文件后面对认知程度做了详细描述。
I. 企业范围内推行（ 9题）
A. 企业观
1. 持续改善的历史
描述持续改善的起源以及对其他改善模式的影响。（记忆）
2. 六西格玛的价值和基础
描述六西格玛的价值，及其原理，历史和目标。（理解）
3. 精益的价值和基础
描述精益的价值，及其原理，历史和目标。（理解）
4. 精益和六西格玛整合
描述精益和六西格玛之间的关系。（理解）
5. 业务过程和体系
描述不同业务过程（设计，生产，采购，会计，销售等）之间的关系以及他们对业务系统的影响。（理解）
6. 六西格玛和精益的应用
描述如何把这些工具应用到所有企业类型的过程中：制造业，服务业，交易，产品和过程设计，创新等。（理解）
B. 领导力
1. 企业领导者责任
描述执行领导者的职责，及他们在提供资源，管理变化，交流想法等方面对六西格玛推行的影响。（理解）
2. 组织的障碍
描述企业文化和内在架构对六西格玛成功的影响，以及缺少资源和管理支持等问题如何导致推行失败；识别和应用各种技术克服障碍。（应用）
3. 改变管理
描述和使用各种技术推动和管理组织变革。（应用）
4. 六西格玛项目和改善事件
描述如何选择项目和改善事件，什么时候使用六西格玛替代其他问题解决方法，以及项目目标与组织目标一致的重要性。（应用）
5. 六西格玛的角色和责任
描述六西格玛参与者的角色和责任：黑带，黑带大师，绿带，倡导者，过程所有者和项目发起人。 （理解）
II. 组织的过程管理和测量（9题）
A. 利益相关方的影响
描述六西格玛项目对顾客，供应商以及其他利益相关方的影响。（理解）
B. 关键x特性要求
定义和描述不同的CTx要求（关键质量特性(CTQ)，关键成本特性(CTC)，关键过程特性(CTP)，关键安全特性(CTS)，关键交付特性(CTD)等），以及项目与那些要求保持一致的重要性。（应用）
C. 标杆
定义和区分不同类型的标杆，包括最佳实践，竞争者，合作者等。（应用）
D. 业务绩效测量
定义和描述不同的业务绩效测量，包括平衡计分卡，关键绩效指标，顾客忠诚度的财务影响等。（理解）
E. 财务测量
定义和使用财务测量，包括收入增长，市场占有率，盈利，质量成本(COQ)，净现值(NPV)，投资回报率(ROI),，成本效益分析等。（应用）
III. 团队管理（16题）
A. 团队形成
1. 团队的类型和约束
定义和描述不同类型的团队（例如，正式、非正式、虚拟、跨部门、自我管理等），并确定什么团队模式最适合给定情况。识别包括地域，技术，时间安排等约束因素。（应用）
2. 团队角色s
定义和描述不同团队的角色和责任，包括领导者，推动者，教练，每个成员。（理解）
3. 团队成员选择
定义和描述影响团队成员选择的不同因素，包括所需要的技巧，问题专家。（应用）
4. 团队启动
识别和描述团队启动所需要的要素，包括得到管理层支持，设立清晰的目标、团队规则、时间标志线，以及这些要素将如何影响小组的成功。（应用）
B. 团队推动
1. 团队动机
描述和应用技术来激励团队成员，支持和维持他们的参与和承诺。（ 应用）
2. 团队阶段
推动团队通过传统的发展阶段：组建期，激荡期，规范期，执行期，及休整期。（应用）(Apply)
3. 团队沟通
识别和使用适当的沟通方法（团队内，及与不同利益相关方）汇报进展，进行里程碑评审以及支持项目的整体成功。（应用）
C. 团队动力
识别和使用各种技术（如训练、辅导、介入等）来克服各种小组的动力挑战，包括：傲慢专横/独裁，不愿意参与，争执，及其他没有建设性的反对，不加思考的接受，群体思维，踌躇不定，急于完成，置之不理和离题等。（评价）
D. 团队时间管理
选择和使用不同的时间管理技术，包括公布项目带有时间期限的日程，坚持实施该日程，要求参与者提前准备，确保正确的人和资源可获得，等等。（适用）
E. 团队决策工具
定义，选择，和使用诸如头脑风暴，名义群体法，多数投票法等工具。（适用）
F. 管理和策划工具
定义，选择，和应用下列工具：亲和图，树形图，过程决策项目图(PDPC)，矩阵图，关联图，优先矩阵，以及活动网络图。（应用）
G. 团队表现评估和奖励
用目标，目的及其他支持团队成功的指标来测量团队进展，并奖励和认可团队的完就。 （应用）
IV. 定于（15题）]
A. 客户之声
1. 客户识别
针对每个项目细分客户，并指出该项目将如何影响内部和外部客户。（应用）
2. 客户反馈
识别和选择合适的数据收集方法（调查，专项小组，客户拜访，观察等）收集客户反馈以更好的了解客户需求，期望，以及要求。确保所使用工具的有效性和可靠性，避免将偏见或不明确的信息引入到反馈当中。（应用）
3. 客户要求
定义，选择，和使用合适的工具来决定顾客的需求，例如CTQ下展，质量功能展开(QFD)，及Kano模式。（应用）
B. 项目授权书
1. 问题陈述
开发和评估与项目基线绩效和改善目标相关的问题陈述。（创新）
2. 项目范围
开发和评审项目范围以确保项目对客户而言具有价值。（分析）
3. 目标以及目的
以问题陈述和范围为基础设定目的和目标。（应用）
4. 项目绩效测量
识别和评估那些将流程关键要素与关键输出相连接的绩效测量。（如成本，收入，日程安排等）。（ 分析）
C. 项目追踪
识别，开发，和使用诸如日程安排表，甘特图，关卡评审等项目管理工具追踪项目进展。（创建）
V. 测量（26 题）
A. 过程特性
1. 输入和输出变量
识别这些过程变量，并使用SIPOC及其他工具评估它们的关系。（评价）
2. 过程流动衡量指标
通过分析进行中的工作(WIP)，排队中的工作(WIQ)，接触时间，节拍时间，周期时间，直通率等指标来评估过程流动和利用率。（评价）
3. 过程分析工具
通过制定和使用价值流程图，过程图，操作程序图，程序，作业指导书，分意粉图，循环图等分析流程。（分析）
B. 数据收集
1. 数据的类型
定义，分类和评估定性和定量数据，连续（变量）和离散（属性）数据，及在适当的时候将属性数据转换成变量数据。（评价）
2. 测量的刻度
定义和应用名义的，序数的，间隔的，和比例的测量刻度。（应用）
3. 抽样方法
定义和应用与抽样相关的概念（例如，代表性选择，同质，偏移等）。选择和使用适当的抽样方法 （例如，随机抽样，分层抽样，系统抽样等）确保数据的完整性。（评价）
4. 收集数据
制定数据收集计划，包括考虑如何收集数据（例如，检查单，数据代码技术，自动数据收集等），以及如何使用。（应用）
C. 测量系统
1. 测量方法
针对连续和离散数据，定义和描述测量方法。 （理解）
2. 测量系统分析
使用多种分析方法（例如，重复性和再现性(R&R)，相关性，偏倚，线性，精确度/公差（P/T），百分一致性等）来分析和解释测量系统测量变量及属性数据的能力。（评价）
3. 企业中的测量系统
识别测量系统如何应用于营销，销售，工程，研发，供应链管理，顾客满意以及其他功能领域。（理解）
4. 计量学
定义和描述计量学要素，包括校准系统，参考标准的溯源性，标准及测量工具的控制和完整性等。（理解）
D. 基础统计学
1. 基本的术语
定义和区分总体参数和样本统计量（例如，比例，均值，标准偏差等）。（应用）
2. 中心极限定理
描述和使用此定理，并将均值的抽样分布应用于置信区间、控制图等的推断统计。（应用）
3. 描述统计
计算和解释离散和集中趋势指标，并构建和解释频率分布和累计概率分布。（评价）
4. 绘图法
构建和解释图形图表，包括箱须图，运行图，散点图，直方图，正态概率图等。（评价）
5. 有效的统计结论
定义和区分计数（描述）和分析（推断）统计研究，并评估它们的结果以得到有效的结论（评价）
E. 概率
1. 基本概念
描述和应用如独立性，互斥事件，乘法规则，互补概率，联合发生事件等概率概念。（应用）
2. 常用分布
描述，应用，和解释下列分布： 正态分布，泊松分布，二项式分布，卡方，学生t分布，以及F分布。（评价）
3. 其他分布
描述何时以及如何使用下列分布：超几何分布，双变量分布，指数分布，对数分布以及威布尔分布。（应用）
F. 过程能力
1. 过程能力指标
定义，选择和计算Cp 和Cpk 以评估过程能力。（评价）
2. 过程绩效指标
定义，选择和计算Pp, Ppk, 和 Cpm 以评估过程绩效。（评价）
3. 短期和长期能力
描述和使用当只有短期数据或属性数据可获得时的假设和协定。解释长期和短期能力之间的关系。（评价）
4. 非正态数据的过程能力
识别非正态数据，并决定何时适合使用Box-Cox或者其他转换技术。（应用）
5. 属性数据的过程能力
计算属性数据的过程能力和过程西格玛水平。（应用）
6. 过程能力研究
描述和应用设计及进行过程能力研究的要素，包括识别特性和规格，制定抽样计划，及验证稳定性及正态性。（评价）
7. 过程绩效与规格
区分自然过程界限和规格界限，并计算过程绩效指标，如不合格品率，百万缺陷率(PPM)，百万机会缺陷数(DPMO)，单位缺陷数(DPU)，过程西格玛水平，累计直通率(RTY)等。（评价）
VI. 分析（24题）
A. 变量间关系的测量和建模
1. 相关系数
计算和解释相关系数及其置信区间，并描述相关性和因果关系之间的区别。（应用）
注：序列相关不考核。
2. 回归
计算和解释回归分析，应用假设检验来解释回归统计量。使用回归模型估计，预测和分析预测的不确定性，并进行残差分析验证模型。（评价）注：非线性参数模式将不考核。
3. 多元工具
使用和解释诸如主元分析，因子分析，差异分析，多元方差分析等多元工具，以调查变异的来源。（分析）
4. 多变量分析
使用和解释这些研究图形，确定位置，循环和事件变量的区别。（分析）
5. 计数型数据分析
使用分对数，概率值，逻辑回归等属性变量来调查变异的来源。（分析）
B. 假设检验
1. 术语
定义并解释显著性水平，功效，统计检验中类型I和类型II错误。（评价）
2. 检验统计量与显著性
定义，比较和解释检验统计量和显著性。（评价）
3. 样本大小
计算常见假设检验的样本大小（例如，均值等式，比例等式等）。（应用）
4. 点估计和区间估计
定义和区分置信区间和预测区间。定义并解释估计量的有效性和偏差。计算公差和置信区间。（评价）
5. 均值，方差以及比例检验
使用和解释 均值，方差以及比例检验的结果。（评价）
6. 方差分析
选择，计算和解释方差分析的结果。（评价）
7. 拟合度（发差）检验
定义，选择和解释这些检验的结果。（评价）
8. 列联表
选择，建立和使用列联表来决定统计的显著性。（评价）
9. 非参数检验
选择，建立并使用各种非参数检验，包括Mood’s Median, Levene’s test, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney等。（评价）
C. 失效模式及后果分析 (FMEA)
描述FMEA的目的和要素，包括风险优先数，同时评估过程，产品和服务的FMEA结果。区分设计FMEA和过程FMEA，并解释各自的结果。（评价）
D. 其他分析方法
1. 差距分析
根据预先定义衡量指标，使用各种工具和技术（差距分析，场景策划等）来比较当前状态和未来状态。（分析）
2. 根本原因分析
定义和描述根本原因分析的目的，识别出查找根本原因过程中涉及的问题，并使用各种工具（例如，5个为什么，故障树分析，因果图等）解决长期问题。（评价）
3. 浪费分析
识别和解释7个传统浪费（过量生产，库存，缺陷，过度加工，等待，动作不当，和搬运）和其他形式的浪费，例如未能充分使用的资源等。（分析）
VII. 改善（23题）
A. 实验设计 (DOE)
1. 术语
定义基本的DOE术语，包括独立和相关变量，因子和水平，响应，处理，错误等。（理解）
2. 设计原理
定义和应用DOE原理，包括效率和样本大小，平衡，仿行，复制，顺序，效率，随机性，模块化，交互作用，混杂，分辨率等。（应用）
3. 实验规划
通过确定目标，选择因子、响应和测量方法，选择适当的设计等来规划，组织，评估实验。（评价）
4. 单因子实验
设计和进行完全随机，随机化区组，以及拉丁方设计，并评估它们的结果。（评价）
5. 两水平部分因子实验
设计，分析和解释这些类型的实验，并描述混杂如何影响它们的使用。（评价）
6. 全因子实验
设计，实施，和分析全因子实验。（评价）
B. 消除浪费
选择和应用工具和技术消除或者预防浪费，包括拉式系统，看板，5S，标准作业，防错等。（分析）
C. 减少周期时间
使用各种工具和技术来减少周期时间，包括持续流，快速换模(SMED)等。（分析）
D. 改善和快速改善
定义并区分这两种方法并在不用情况下的使用。（使用）
E. 约束理论 (TOC)
定义并描述其概念及使用。（理解）
F. 执行
制定所改善过程的执行计划（例如，进行试运行测试，模拟等），并评估结果，选出最佳方案。（评价）
G. 风险分析和缓解
使用诸如可行性研究，SWOT分析（强项，弱点，机会和威胁），PEST分析（政治，环境，社会和技术）等工具及其相应的结果指标，来分析和降低风险。（应用）
VIII. 控制（21题）
A. 统计过程控制(SPC)
1. 目的
定义和描述SPC的目标，包括监控和控制过程绩效，追踪趋势，运行等，并减少过程变异。（理解）
2. 变量的选择
识别和选择用于控制图检测的主要特性。（应用）
3. 合理子组
定义和应用合理的分组原理。（应用）
4. 控制图选择
在不同场合下选择和使用下列控制图：平均值和极差 ，平均值和标准差 ，单值和移动范围(ImR)，p，np，c，u，短期SPC,，以及移动平均数。（应用）
5. 控制图分析
解释控制图，并使用原则来区分普通原因和特殊原因，从而判断统计控制。（分析）
B. 其他控制工具
1. 全面生产维护 (TPM)
定义TPM要素，并描述如何使用它控制改善后的过程。（理解）
2. 可视化工厂
定义可视化工厂的要素，并描述它们如何能够帮助控制改善后的过程。（理解）
C. 维护控制
1. 测量系统再分析
评审和评估随着过程能力提高而改善的测量系统，并确保测量能力可以满足测量要求。（评价）
2. 控制计划
制定控制计划以确保所改善过程的持续成功，包括从项目团队到过程所有者的责任移交。（应用）
D. 保持改善
1. 经验教训
记录项目实施所有阶段的经验教训，并识别如何将改善复制和应用到组织中的其他过程。（应用）
2. 培训计划推行
制定并实施培训计划以确保改善后的过程得到持续的支持。（应用）
3. 文件化
开发或修改文件，包括标准作业程序(SOPs)，作业指导书等，以确保改善得以持续。（应用）
4. 进行中评估
识别并应用工具对正在进行中的改善后的过程进行评估，包括监控新的约束，其他改善机会等。（应用）
IX. 六西格玛设计架构和方法（7题）
A. 一般DFSS方法
识别和描述这些方法。（理解）
1. 定义，测量，分析，设计和验证DMADV
2. 定义，测量，分析，设计，优化和验证DMADOV
B. X设计
描述设计限制，包括设计成本，可制造性以及可生产性设计，检验设计，可维护性设计等。（理解）
C. 稳健设计和过程
描述稳健产品设计的要素，公差设计以及统计公差。（应用）
D. 特殊设计工具
1. 战略
描述波特r的五力分析，组合设计及其他工具如何应用于战略设计和规划当中。（理解）
2. 战术
描述和使用创新问题解决理论TRIZ，系统设计，关键参数管理和Pugh分析来设计产品过程。（应用）





认知程度
基于布鲁姆分类法-修订(2001)

该知识大纲除了目录细节以外，也阐述了这些题目中考试题目的复杂程度。这些程度基于“认知程度”（布鲁姆分类法-修订，2001）并按照从简单到复杂的顺序陈述。

记忆
回顾或认识术语，定义，事实，想法，材料，图表，结果，方法，原理等。

理解
阅读并理解描述，交流， 报告，表格，图表，指南，法规等。

应用
知道何时以及如何使用这些想法，步骤，方法，公式，原理，理论等。

分析
把信息分解到组成要素并认识到他们的相互关系以及如何组织他们；从复杂的场景中识别次级因素或重要数据。

评估
通过把建议与具体规格标准或规范相比较，对所提议的观点的价值，结果等进行判断。

创建
通过使用把零件或者要素放到一起的方法把以前不清楚的方式或者结构表现出来；从复杂中识别哪一种数据或信息适用于检验未来或者从哪种所支持的结论中得出结果。



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