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Startseite Anwendung Bildungslernen Learn Six Sigma: Engineering
Learn Six Sigma: Engineering

Learn Six Sigma: Engineering

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  • Version 7
  • Kategorie Bildungslernen
  • Paketname com.faadooengineers.free_sixsigma
  • Aktualisierungsdatum June 25, 2025
  • Größe 7.89MB
Über diese App

Die beste kostenlose App für die Grundlagen von Six Sigma, lernen Sie in einer Minute ein Thema

Die App ist ein komplettes Handbuch mit Six Sigma mit Diagrammen und Grafiken. Es ist Teil der Ingenieurausbildung, die wichtige Themen, Notizen, Nachrichten und Blogs zu diesem Thema bringt. Laden Sie die App als Quick Reference Guide & Ebook zu diesem technischen Thema herunter.

Es deckt mehr als 140 Themen von Six Sigma ab. Die Themen sind in 4 Kapiteln geteilt.

Die App ist ein kostenloses Handbuch mit Notizen zu Six Sigma. Sie können dies als Lehrer bemerken, die für schnellere Lernen in Themen und Subtopics unterteilt sind.

Einige der in dieser Anwendung behandelten Themen sind:

1. Six Sigma Einführung

2. Six Sigma Definition

3. Die Six Sigma -Bewegung

4. Rolle von sechs Sigma

5. Das Design für sechs Sigma

6. Histogramme in sechs Sigma

7. Histogramme in sechs Sigma

8. Einige andere Histogramme in sechs Sigma

9. Statistische Interpretation von sechs Sigma

10. Projektumsetzung

11. Sechs Sigma-Sigma-Werte

12. Zweck von sechs Sigma

13. Geschichte von Six Sigma

14. Toyota Management in sechs Sigma

15. Lean Production

16. Dokumentationsgeschichte

17. Geschichte von Statiscs und Qualität

18. Die Kultur der Disziplin

19. Qualitätskontrolle und Six Sigma

20. Qualitätsfunktionsentwicklung

21. Organisationsrollen und Methoden

22. Standard -Betriebsverfahren

23. Erweiterte statistische Qualitätskontrolle

24. SQC -Fallstudien gedruckte Leiterplatte

25. Theorie der statistischen Qualitätskontrolle

26. Wahrscheinlichkeitstheorie

27. Defekte pro Million Möglichkeiten

28. Der zentrale Grenzwertsatz

29. Diskrete Zufallsvariablen

30. XBAR -Diagramme und durchschnittliche Lauflänge

31. OC -Kurven und durchschnittliche Stichprobenzahl

32. DMAIC

33. Lean Six Sigma Metriken

34. Lean Six-Sigma-Ansatz

35. Lean Sechs-Sigma-Geschichte

36. Lean Manufacturing

37. Abfall der mageren Herstellung

38. Vorteile von LSS

39. Arten von Layout von LSS

40. Gruppentechnologie

41. Gesamt 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

49. Statistisches Diagramm

50. Gauge R und R.

51. Statistische Diagrammauswahl

52. P-Charting

53. P-Charting

54. Demerit-Charting und U-Charting

55. X-Bar und R-Charting

56. Phase analysieren

57. Phase analysieren

58. Das Toyota -Produktionssystem

59. Ursachen und Effektmatrizen

60. DOE und Regression

61. Phaes und Strategie

62. Projektcharter

63. Snab Tab Project Charter

64. Phasen Differenzmethoden

65. formelle Besprechungen

66. Signifikante Zahlen

67. Das Gesetz des ungewissenden Statistikers

68. Prozessfunktionsindizes

69. Designphase

70. Qualitätsfunktionsentwicklung

71. Kontrolle oder Überprüfung der Phase

72. Kontrollplanung

73. Akzeptanzabtastung

74. Entwurf von Experimenten (DOE) und Regression

75. DOE: Screening mit fraktionalen Faktorien

76. Ursprünge der Arrays

77. Zeitxperimentieren

78. DOE: Reaktionsoberflächenmethoden

79. Sequentielle Antwortoberflächenmethoden

80. Doe: Robustes Design

81. Regression

82. Die am wenigsten quadratische Formel

83. Doe -Theorie

84. Varianzinflationsfaktoren und Korrelationsmatrizen

85. Regressionsnumerikale

86. Statistik in Six Sigma

87. AOV durch mehrere T-Tests

88. Normale Wahrscheinlichkeitsdiagramme

89. Regressionsmodellierungsflussdiagramm

90. Fortgeschrittene Regression und Alternativen

91. Kriging -Modelle

92. Neuronale Netze zur Regression

93. Anpassung von Logit -Modellen

94. Logistische Regression und diskrete Auswahlmodelle

95. Fallstudie: Die Gummimaschine

96. Systemgrenzen

97. Methode mit niedrigem Kosten -Reaktionsoberflächen

98. Probabilistische Modelle Einführung

99. Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume

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