課程背景

現(xiàn)代管理知識(shí)的層次劃分有多種模型套路，其中之一是分為工具、流程、體

系、績(jī)效等層面。在此模型中。前二者更適合操作層、而后二者則更適合決策

層。

本課程力求深入淺出，主要基于工具層、其次結(jié)合流程層，引導(dǎo)學(xué)員思考企業(yè)

管理工作開展的要點(diǎn)和自身的歷史責(zé)任及職業(yè)發(fā)展前景。講解過程結(jié)合管理實(shí)

際，擯棄繁雜的名詞術(shù)語，理清學(xué)員思路和知識(shí)框架、給出行動(dòng)方向。

課程對(duì)象

管理人員

工藝人員

業(yè)務(wù)骨干

改進(jìn)團(tuán)隊(duì)成員

課程收益

學(xué)習(xí)經(jīng)典管理工具

幫助提高工作效率

授課方式

系統(tǒng)講述、深度剖析與典型個(gè)案借鑒相結(jié)合

原理講解和實(shí)操相結(jié)合、理論與實(shí)際相結(jié)合

課程特色

1、提高工具使用效率

課程結(jié)合實(shí)際及學(xué)員需求，介紹經(jīng)典工具的使用，同時(shí)介紹如何結(jié)合電腦軟

件擴(kuò)展工具功能并提高使用效率，是一個(gè)理論和實(shí)際相得益彰的課程

2、講師講解深入淺出

課程內(nèi)容全面、樸實(shí)無華但十分有效，講師教學(xué)經(jīng)驗(yàn)豐富、講解深入淺出，

對(duì)實(shí)際工作有相當(dāng)?shù)奶岣咦饔?/span>

3、簡(jiǎn)化統(tǒng)計(jì)知識(shí)學(xué)習(xí)

工具類課程無法回避統(tǒng)計(jì)知識(shí)的學(xué)習(xí)，本課程力求深入淺出、學(xué)以致用，屏

蔽晦澀的概念、強(qiáng)化實(shí)用的套路和工具，教學(xué)界面親和有效

4、現(xiàn)場(chǎng)氣氛張弛有度

為了使學(xué)員獲得感性知識(shí)并強(qiáng)化重點(diǎn)概念，課程還設(shè)計(jì)了工具的組合使用及

改進(jìn)團(tuán)隊(duì)模擬

課程時(shí)長(zhǎng)

2天

課程大綱

1、 管理及其知識(shí)層次

（1）管理概念的深刻理解

（2） 管理知識(shí)層次

（3）管理工具分類

（4） 工具的真正作用

（5） 工作意識(shí)再認(rèn)識(shí)

（6） 態(tài)度層

（7）知識(shí)層

（8） 技能層

（9）管理工作者的職業(yè)生涯

2、工具使用常識(shí)

（1） 顧客至上

（2）事實(shí)管理

（3）持續(xù)改進(jìn)

（4）要事為先

（5）重視預(yù)防

（6） 基于流程

3、工具的基礎(chǔ)

（1） 頭腦風(fēng)暴

（2） 統(tǒng)計(jì)知識(shí)

a 誤差

b 連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)

c 數(shù)據(jù)的描述：居中指標(biāo)和離散指標(biāo)

d正態(tài)分布

4、 常見簡(jiǎn)單工具

（1） 檢查表、分層法及數(shù)據(jù)聚類、透視

（2）因果圖及常見分析模型（含5WHY）

（3）直方圖制作

（4） 散布圖和回歸、預(yù)測(cè)

（5）柏拉圖和FMEA

（6）控制圖和SPC

（7） 親和圖和分析模型

（8） 關(guān)聯(lián)圖和指標(biāo)應(yīng)用

（9） 箭條圖、矩陣圖和計(jì)劃制定

（10）PDPC法和流程圖

（11） 矩陣數(shù)據(jù)分析法

5、 復(fù)雜工具

（1） QFD

（2） FMEA

（3） MSA

6、數(shù)據(jù)挖掘和工具

（1） 基礎(chǔ)動(dòng)作

（2）搜集

（3） 整理

（4） 分析

（5）評(píng)估

（6）典型工具和應(yīng)用

a 規(guī)范處理數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)有效性

b 層別法、聚類和表格維度

c 散布圖、關(guān)聯(lián)規(guī)則和預(yù)測(cè)

d 直方圖和判讀

e 矩陣數(shù)據(jù)分析法

f 單變量求解和規(guī)劃求解

7、從流程的角度看管理

（1） 流程和管理的關(guān)系

（2） 流程的必然性

（3） 流程的本質(zhì)和利弊

（4） 流程的分類

（5） 流程指標(biāo)設(shè)計(jì)

（6） 流程改進(jìn)和工具

8、 常見工具使用套路

（1） QCC

（2） 6Sigma

（3） 8D