**章 數據和數據分析
1. 數據的種類
1.1 計量值數據
1.2 計數值數據
1.2.1計點值
1.2.2計件值
1.2.3計分值和計等（級）值
2. 數據的收集
2.1數據收集的目的
2.2數據收集的原則
3. 數據名詞解釋
3.1總體 Lot
3.2樣本 Sample
3.3個體 Unit
3.4隨機抽樣 Random sampling
4.數據分析
4.1什么是數據分析
4.2數據分析關系式
4.2.1判斷型關系式
4.2.2控制型關系式
4.3數據分析的目的
第二章 產品質量波動和生產過程變差
1. 什么是產品質量波動
2. 什么是生產過程變差
3. 質量波動和過程變差的必然性
4. 造成質量波動和過程變差的原因
5. 質量波動和過程變差的種類
5.1正常波動和變差的普通原因
5.2異常波動和變差的特殊原因
6.波動和變差的發生原因、影響程度、可探測度和易排除性分析
第三章 質量和質量管理
1. 什么是質量和質量管理
2. 什么是需求、要求和期望
3. 什么是質量控制
4. 什么是質量保證
5. 質量控制和質量保證的關系
第四章 過程和過程控制
1.什么是生產過程
2. 生產過程的不可預測性
3. 過程分析
4. 生產過程的監視
5. 過程控制的基本概念
6. 過程控制和過程能力
7. 過程指數Cp、Cpk、Pp、Ppk、Cm、Cmk之間的聯系和區別
第五章 質量管理的導向模式
1. 結果導向
1.1為結果而管理” MFR Managing for results
1.2基于結果的管理 RBM Results-based management
2. 過程導向
2.1客戶過程導向 COP
2.2管理過程導向
2.3支持過程導向
3. 結果導向和過程導向的關系
第六章 以結果為導向的數據分析和統計技術
1. 6.層析法
1.1作用：把錯綜復雜的影響因素分析清楚明確突出地反映客觀實際。
1.2用途：把數椐加以分類，把性質相同、條件相同的數據歸在一起
劃分為層。
2. 檢查表
2.1檢查表的意義
2.2檢查表的種類
3. 柏拉圖
3.1用途：尋找影響質量的主要問題確定質量改進關鍵項目。
3.2作用：收集不合格品的數據，進行排列分析，確定解決問題的主攻目標并采取有效措施，防止或減少不合格品的發生。
3.3柏拉圖的作法
3.4柏拉圖分析的應用
4. 特性要因圖
4.1意義
4.2用途
4.3作用
4.4作圖法
第七章 以過程為導向的數據分析和統計技術
1. 直方圖
1.1作用
1.2用途
1.3直方圖的定性分析
1.4直方圖的定量分析
2. 控制圖
2.1用途
2.2作用
2.3 控制圖的定性分析---趨勢異常判斷
2.4 控制圖的定量分析---過程能力/過程性能評估
3. 計量型數據控制圖
3.1 
-R圖 (均值與極差控制圖）
3.2 -S圖（均值與標準差控制圖）
4. 計量型數據控制圖
4.1 np圖 （不合格率控制圖）
4.2 p圖 （不合格個數控制圖）
4.3 c圖 （缺點數控制圖）
4.4 u圖 （每單位缺點數控制圖）
5. 潛在的失效模式及后果分析 FMEA
在產品設計或生產過程實現之前發現產品的缺陷，確定能夠消除或減少潛在失效發生機會的措施，降低風險。
5.1 FMEA的類型
5.2 FMEA的順序
5.3 風險三要素：S—O—D
5.4 風險順序數RPN
5.5 **改善過程降低和規避風險
6. 箭線圖—關鍵路線法CPM（Critical Path Method ）
6.1 什么是CPM
6.2 CPM的工作原理
6.3 確定網絡參數EST和EFT
6.4 確定過程的關鍵路徑
6.5 計算網絡參數LST和LFT
第八章 結果/過程綜合導向的數據分析和統計技術
1. 散布圖
1.1作用
1.2用途
1.3散布圖的定性分析---相關性評估
1.4散布圖的定量分析---回歸分析
2. 福特8D方法
2.1 8D的實質
2.2什么情況下采用8D方法
2.3 8D的八個步驟
2.4 6西格瑪和8D手法的對比
