Learn Six Sigma: Engineering

Die Beschreibung von Learn Six Sigma: Engineering

Die App ist ein komplettes Handbuch mit sechs Sigma mit Diagrammen und Diagrammen. Es ist Teil der Ingenieurbildung, die wichtige Themen, Notizen, News & Blog zum Thema bringt. Laden Sie die App als Kurzanleitung und eBook für dieses Ingenieurwesen herunter.
Es deckt mehr als 140 Themen von sechs Sigma ab. Die Themen sind in 4 Kapitel unterteilt.
Die App ist ein kostenloses Handbuch von Notizen zu sechs Sigma. Sie können dies als Lehrer-Notizen in Betracht ziehen, die in Themen und Unterthemen für ein schnelleres Lernen zerlegt werden.
Einige von Themen, die in dieser Anwendung enthalten sind, sind:
1. Six Sigma Einführung
2. Sechs Sigma-Definition
3. Die sechs Sigma-Bewegung
4. Rolle von Six-Sigma
5. Das Design für Six-Sigma
6. Histogramme in Six-Sigma und 7. Histogramme in Six-Sigma und 8. Einige andere Histogramme in Six-Sigma, 9. Statistische Interpretation von Six-Sigma - 10. Projektimplementierung
11. Sechs Sigma-Sigma-Werte
12. Zweck von Six-Sigma
13. Geschichte von sechs Sigma
14. Toyota-Management in Six-Sigma
15. Lean Production
16. Geschichte der Dokumentation
17. Geschichte der Statiskunde und der Qualität, 18. Die Kultur der Disziplin
19. Qualitätskontrolle und sechs Sigma
20. Qualitätsfunktionsentwicklung
21. Organisatorische Rollen und Methoden
22. Standardbetriebsverfahren
23. Fortgeschrittene statistische Qualitätskontrolle
24. SQC-Fallstudien bedruckte Leiterplatte
25. Statistische Qualitätskontrolle Theorie
26. Wahrscheinlichkeitstheorie
27. Mängel pro Million Möglichkeiten, 28. Der zentrale Limit-Theorem, 29. Diskrete zufällige Variablen
30. Xbar-Charts und durchschnittliche Lauflänge
31. OC-Kurven und durchschnittliche Beispielnummer
32. Dmaic
33. SEIN SIX SIGMA METRICS
34. Lean Six-Sigma-Ansatz
35. Lean Six-Sigma-Geschichte
36. Lean Manufacturing
37. Mager-Fertigungsabfall
38. Vorteile von LSS
39. Arten von Layout von LSS
40. Gruppentechnik
41. Totale produktive Wartung
42. Kaizen
43. Stadien von Kaizen
44. Messsystemanalyse
45. Anforderung des MSA-Systems
46. Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit
47. Analyse der Varianzmethode
48. Messen Sie die Phase und statistische Diagramme und 49. Statistische Diagramm-
50. Gauge r und r
51. Statistische Diagrammauswahl
52. P-Carting
53. P-Carting
54. Demerit-Diagramm und U-Charting
55. X-Bar und R-Carting
56. Analysieren von Phase
57. Analysieren von Phase
58. Das Toyota-Produktionssystem
59. Ursachen und Wirkung Matrizen
60. Doe and regression
61. Phaeses und Strategie
62. Projektcharter
63. SNAB-Registerkarte Projektcharter
64. Phasen weibliche Methoden
65. Formelle Treffen
66. Bedeutende Figuren
67. Das Gesetz des unkosigen Statistiks
68. Prozesskapazitätsindizes
69. Designphase
70. Qualitätsfunktionsentwicklung
71. Kontrollieren oder überprüfen Sie die Phase
72. Kontrollplanung
73. Akzeptanzprobe
74. Gestaltung von Experimenten (DOE) und Regression
75. Doe: Screening mit fraktionalen Faktorierungen
76. Ursprünge der Arrays
77. Zeitexperimente
78. Doe: Response-Oberflächenmethoden
79. Sequentielle Antwortoberflächenmethoden
80. Doe: Robustes Design
81. Regression
82. Die kleinste quadratische Formel
83. Doe-Theorie
84. Varianzinflationsfaktoren und Korrelationsmatrizen
85. Regression Numericals
86. Statistiken in Six Sigma
87. Aov durch mehrere T-Tests
88. Normale Wahrscheinlichkeitsplätze
89. Regressionsmodellierung Flussdiagramm
90. Fortgeschrittene Regression und Alternativen
91. Kriging-Modelle
92. Neuronale Netze für Regression
93. Passende Logit-Modelle
94. Logistische Regression und diskrete Auswahlmodelle
95. Fallstudie: Die Gummimaschine
96. Systemgrenzen
97. Low Cost Response-Oberflächenmethode
98. Probabilistische Modelle Einführung
99. Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume
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