Learn Six Sigma: Engineering

La descripción de Learn Six Sigma: Engineering

La aplicación es un manual completo de Six Sigma con diagramas y gráficos. Es parte de la educación de ingeniería que brinda importantes temas, notas, noticias y blog sobre el tema. Descargue la aplicación como guía de referencia rápida y libro electrónico en este tema de ingeniería.
Cubre más de 140 temas de Six Sigma. Los temas se dividen en 4 capítulos.
La aplicación es un manual gratuito de notas en Six Sigma. Puede considerar esto a medida que las notas de los maestros se dividen en temas y subtemas para un aprendizaje más rápido.
Algunos de los temas cubiertos en esta aplicación son:
1. Seis Sigma Introducción
2. Six Sigma Definition
3. El movimiento de Six Sigma
4. Papel de Six-Sigma
5. El diseño para Six-Sigma
6. Histogramas en Six-Sigma
7. Histogramas en Six-Sigma
8. Algunos otros histogramas en Six-Sigma
9. Interpretación estadística de Six-Sigma
10. Implementación del proyecto
11. Seis valores de Sigma-Sigma
12. Propósito de Six-Sigma
13. Historia de Six Sigma
14. Gestión de Toyota en seis-Sigma
15. Producción magra
16. Historia de la documentación
17. Historia de Statiscs and Quality
18. La cultura de la disciplina
19. Control de calidad y seis sigma
20. Desarrollo de la función de calidad
21. Roles y métodos organizativos
22. Procedimiento de operación estándar
23. Control avanzado de calidad estadística
24. SQC Case Studies imprimió la placa de circuito de
25. Teoría de control de calidad estadística
26. Teoría de la probabilidad
27. Defectos por millón de oportunidades
28. El teorema del límite central
29. Variables aleatorias discretas
30. Gráficos XBAR y longitud de ejecución promedio
31. Curvas de OC y número de muestra promedio
32. DMAIC
33. Métricas del magro seis sigma
34. Acercamiento magro de seis sigma
35. Historia magra de Six-Sigma
36. Lean Manufacturing
37. Residuos de manufactura magra
38. Beneficios de LSS
39. Tipos de diseño de LSS
40. Tecnología de grupo
41. Mantenimiento productivo total
42. Kaizen
43. Etapas de Kaizen
44. Análisis del sistema de medición
45. Requisito del sistema MSA
46. Repetible y reproducibilidad
47. Análisis del método de varianza
48. Mida la fase y la cartulación estadística de
49. Maquillaje estadístico
50. Gauge R y R
51. Selección de gráficos estadísticos
52. P-charting
53. P-charting
54. Demerit Charting y U-Charting
55. X-Bar y R-Charting
56. Analizar la fase de fase 57. Analizar la fase de fase de
58. El sistema de producción de Toyota
59. Causas y matrices de efecto
60. Doe y regresión
61. Phaeses y estrategia
62. Charter de proyecto
63. Carta de proyectos de tablas de la pestaña
64. Fases Difering Methods
65. Reuniones formales
66. Figuras significativas
67. La ley del estadístico incocial y 68. Índices de capacidad de proceso
69. Fase de diseño
70. Desarrollo de funciones de calidad
71. Control o verificar la fase de fase 72. Planificación de control
73. Muestreo de aceptación
74. Diseño de experimentos (DOE) y regresión
75. DOE: Screening usando Factorys Formatiales
76. Orígenes de las matrices
77. Experimentación de tiempo
78. DOE: Métodos de superficie de respuesta
79. Métodos de superficie de respuesta secuencial
80. DOE: Diseño robusto
81. Regresión
82. La fórmula más mínima cuadrada de 83. Teoría de Doe
84. Factores de inflación de varianza y matrices de correlación
85. Numéricos de regresión
86. Estadísticas en Six Sigma
87. AOV por múltiples t-tests
88. Parcelas de probabilidad normales
89. Regresión Modelando el diagrama de flujo
90. Regresión avanzada y alternativas
91. Modelos Kriging
92. Redes neuronales para regresión
93. Modelos lógicos de ajuste
94. Regresión logística y modelos de elección discreta
95. Estudio de caso: la máquina de goma
96. Límites del sistema
97. Método de superficie de respuesta de bajo costo
98. Introducción a los modelos probabilísticos
99. Espacios de probabilidad discretos
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Te deseo un aprendizaje muy feliz.