内训
基层员工与管理人员所面临的困境,是无法或不愿意向上表达他们的意见,沟通的渠道看似通畅,实际上发生了严重的阻滞,而管理层看不到真相,反而感觉良好、自以为是。实际上,管理层桌面上的问题有超过 85%的原本是可以在基层得到解决的。这就需要一种简单、直接的方法,以便让每一个基层的员工可以顺畅地与管理者沟通,得到有效的帮助。许多企业都建立了提案制度,但往往成效远低于预计。究其原因,就在于忽视了基层员工的心理感受,没有帮助他们先建立消除麻烦的系统。
【课程效益】
·为基层的员工提供一种与管理者沟通的方法
·帮助基层员工解决工作中的各种麻烦、消除问题的隐患
·营造鼓励员工发现问题并积极解决问题的氛围
·自下而上地拉动管理者去解决一线的问题
·帮助员工组成团队创造性地改进工作中的问题
【参加对象】
经理、主管、班组长
【课 时】
1 天
【核心模块】
>模块一:为员工消除麻烦
基层员工的困惑
“让我做”式的被动工作方式
小麻烦意味着大问题
模块二:三种递进的沟通方式
非正式的方式:ECR 会议
半正式的方式:麻烦报告板
正式的方式:提案制度
模块三:整合的沟通方式:ECR 系统
基于工作过程的
细胞式的与预防为主的
ECR 系统运行要点
模块四:ECR 指导改进行动
识别、排序和选择麻烦与问题
指定适当的人员组成改进团队
赞赏与总结团队的成果和经验
模块五: 帮助员工符合要求
基层员工的修炼
提供使用该系统的教育和工具
消除问题根源的“5 步法”
在全球供应链的环境下,与供应商协作,共同降低成本越来越重要,供应商的评估与发展直接关系到企业的核心竞争力! 您在供应商管理工作中是否也常常面临如下的种种困惑呢?
供应商评估流于形式,无法有效帮供应商改进
难以取得研发、生产工艺、技术等团队的支持
取舍两难的对供应商的 Know-how 分享
无法获取真实而细致的成本表,难以订出合理的目标成本
针对以上种种困扰,我们每天都在思考:
如何开发供应市场
如何细致而具体的评估供应商
如何发展供应商实现“双赢”
如何确定技术分享的等级并控制风险
如何帮助供应商降低成本达到降低采购总成本的目标
……
【课程效益】
本课程将解决供应商选择、评估、管理的问题,有效地解决供应商过程中的关键问题。强调提供“拿来就可以用的技术, 而不是空泛的理论”。通过分享操作和应用的经验使课程成为最受企业欢迎的课程之一。
·掌握供应商选择与评估的步骤与方法
·了解供应商评估中应注意的问题,全面掌握供应商考核的系统与方法
·明确与供应商关系定位的原则,掌握与供应商有关的采购战略
·了解质量持续改善的方法,掌握协助供应商持续改善的工具
·掌握供应商成本的分析方法,树立正确的目标成本
【参加对象】
供应/采购经理、SQE 人员、以及与供应商管理相关的人员
【课 时】2 天
【核心模块】
> < style="margin:0px;">模块一:供应商关系管理的策略分析
采购产品分类的要点
针对一般产品的采购策略
成本分析与控制:杠杆产品策略
产品设计与标准化:控制瓶颈产品
供应商战略合作关系
采购与供应商博弈
模块二:供应市场分析
供应市场与供应商基本资料管理
基于买卖双方地位的供应关系管理策略
供应商关系分类
常见的供应关系管理方法
供应商的增值服务和关系管理
建立供应商合作伙伴关系
模块三:发现潜在供应商
发现潜在供应商的方法与经验
决定是否评估潜在供应商的方针
模块四:供应商评估
初选供应商
评估潜在供应商步骤的方法和经验
案例:评估系统的建立
模块五:供应商选择评估
数据搜集与分析的经验和方法
建立消除麻烦系统与提案制度
如何实施选择的策略、教训与经验
供应商选择系统的建立方法
案例:A 公司的供应商选择
模块六:供应商表现评估与激励
供应商分类的方法
可能定量化的因素
供应商衡量技术与方法
案例:供应商表现评估的八大因素
案例:A 公司的表现评估
建立供应商的激励机制
供应商绩效的改进:整合供应商
模块七:采购成本控制与降低成本实践
供应商价格谈判与前期准备
采购价格分析
传统的产品降价
帮助供应商降低内部成本来达到降价的目的
利用库存管理降低成本的方法
成本优化与降低价格
模块八:供应商的质量管理
供应商管理的五大步骤
采购质量管理的技术
供货产品的质量保证
MSA(Measurement System Analysis)测量系统分析,它使用数理统计和图表的方法对测量系统进行分析,以评估测量 系统对于被测量的参数来说是否合适,并确定测量系统误差的主要成份。MSA 是实施质量保证的重要环节。很多 QS9000、IATF16949 等质量体系中也要求我们除对相关量具执行至少定期校正之外,还必须进行测量系统分析。
> < style="margin:0px;">【课程效益】
本课程将从应用角度及审核角度详细讲解 MSA 测量系统概念,稳定性、偏倚、线性、再现性及重复性介绍,使公司相关人员
·掌握测量系统变差分析的方法
·通过测量系统分析了解所有生产过程中使用的量具的变异,并对不合格的量具进行分析、改进、提高检验、测量、试 验数据的真实性和报告的准确性
·减少产品在检验、测量、试验过程中误判的可能性
【参加对象】
质量工程师、工艺工程师、设计工程师、维护工程师、一线主管、领班、车间主管、生产主管、班组长
【课 时】
1 天
【核心模块】
> < style="margin:0px;">概述
什么是测量系统
什么是测量误差
为何要做测量系统分析
模块一:MSA 和 QS9000/TS16949
汽车行业对测量系统的要求
如何满足 ISO/TS16949 对 MSA 的 要求
优胜者的方法
测量系统的统计特性
理想状态
变差的表达
统计特性
模块二:测量系统的统计特性
理想状态
变差的表达
统计特性
模块三:分辨率
量具的分辨力
测量系统的分辨力
模块四:偏倚线性和稳定性
模块五:开展重复性和再现性分析
模块六:属性类量具
模块七:比较工具
图析
ANOVA
模块八:MSA 技术总结
模块九:练习
练习一:定义测量系统
练习二:偏倚
练习三:线性
练习四:测量方法
练习五:重复性和再现性
练习六:图析法
练习七:依据数据的决策
>本课程全面介绍了抽样调查的基本理论和方法,并结合实践给出许多调查示例。参照这些例证过程,学员可以设计出精 确度高、成本低的抽样调查方案。不同于一般介绍抽样调查的课程,本课程着重强调采用现代统计方法学来设计抽样调 查方案及分析数据。课程中介绍了许多流行的抽样调查方法,如不等概率抽样法、贝叶斯方法、刀切法、自助法、多重 抽样法等。
【课程效益】
·现今大量生产工业,受限于时间、人力上的限制,全数检验几乎不可能;若为破坏性检验,抽样检验方式将更突显其 重要性。如何选用适合的抽样计划,将影响全数产品质量良莠之判定,课程中讲师将以抽样检验实务配合抽样计划理论, 让学员在学习后很容易的应用在工厂实务工作上
·协助厂商掌握抽样检验的基本方法。学会选择适当的抽样方法,以最经济的抽样成本,接受最低风险的货物,从而为 企业降低质量成本
·全面介绍抽样方法的同时,注重案例研究
·向学员提供各种国际公认的抽样用表,学以致用
【参加对象】
质量工程师、检验人员、一线主管、领班、车间主管、生产主管、班组长
【课 时】
1 天
【核心模块】
模块一:欲知其然,必先知其所以然——抽样原理
不合格和不合格品的分类
AQL 、 LTPD
超几何分布
二项分布
泊松分布
OC 曲线( Ac=0 , Ac ≠ 0 )
α风险、β风险
抽样的程序
正态分布
模块二:GB/T 2828.1( MIL-STD- 105E ) 的使用
计数标准型抽样检验
计数调整型抽样检验
新版和旧版的比较
模块三:计量型抽样检验方案的使用
计量型抽样检验的前提和好处
s 法和 σ 法的原理和区别
不同规格要求情况下的抽样检验方法
实施程序
模块四:MIL-STD-1916 的使用
MIL-STD-1916 较之传统抽样标准的优势
实施程序
模块一:数据的收集
为何需要了解统计
现代统计的产生与发展
为什么需要数据
数据的来源
数据的类型
抽样方法的类型
调查价值的评估
案例研究
模块二:用表格和图形表示数据
数值型数据的组织整理
数值型数据的表格和图形
分类数据的表格和图形
出色的图形
>案例研究
1. 数值描述测度
2. 基本概率和离散性概率分布
3. 正态分布与抽样分布
4. 置信区间估计
5. 假设检验的基本原理:单样本检验
6. 数值数据资料的双样本检验
7. 方差分析
8. 两个及两个以上分类型数据样本的检验
9. 简单线性回归
10. 多元回归
11. 时间数列分析
12. 决策
13. 质量和生产管理中的统计应用
>统计学是统计过程控制(SPC)、可靠性工程、实验设计(DOE)等质量控制与改进方法的基础
【课程效益】
课程重于理解和应用。在趣味问题和实际案例的演示和解说中,使学员了解和掌握生涩且复杂的统计学概念,并达到应 用的目的
【参加对象】
质量工程师、工艺工程师、设计工程师、维护工程师、一线主管、领班、车间主管、生产主管、班组长
【课 时】
2 天(基础应用)
【核心模块】
模块一:统计学绪论
随机现象及其统计学规律
概率的统计意义
统计学名词术语
模块二:描述性统计
随机抽样及其频数问题
频数密度分布图
茎叶图
数字特征
分位点与箱线图
模块三:概率及其运算
古典概率问题
随机事件运算
条件概率与全概公式
概率空间
贝叶斯公式
模块四:随机变量的分布
随机变量
二项概型问题
典型离散式分布
典型连续式分布
分布的概率计算
数学期望与方差
中心极限定理
模块五:统计推断
假设检验问题
均值的假设检验问题
区间估计
假设检验的两类错误
方差的假设检验问题
相关性检验问题
分布的检验问题
模块六:相关分析与回归分析
相关性问题与散点图
随机变量的联合分布与相关性
线性回归问题
非线性回归问题