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内训
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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
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