大數據六標準差｜國際評量應用發展協會

經營策略及領導統御管理

大數據六標準差 (Six Sigma)

數據驅動決策，追求品質極致。

透過聆聽顧客聲音 (VOC) 與關鍵品質分析，將錯誤發生的可能性降至最低。

企業營運的常見挑戰

(滑鼠移至卡片查看解方)

📉

產品良率不穩定

客訴頻傳？

✅ 降低變異

運用統計方法找出變異根源。六標準差的目標是將瑕疵率降至每百萬次機會僅 3.4 次 (DPMO)，追求零缺陷。

🧩

擁有海量數據

卻無法決策？

✅ 數據洞察

結合大數據分析技術，從雜亂的資料中提煉出關鍵影響因子 (Vital Few)，讓決策有憑有據。

💸

重工與浪費

吃掉公司利潤？

✅ 流程優化

透過 DMAIC 改善流程，消除無附加價值的步驟，大幅降低失敗成本 (COPQ)，直接貢獻獲利。

課程效益

📊

數據驅動決策

不再憑直覺做事。學會運用統計工具進行量化分析，精準掌握製程與服務品質現況。

👂

聆聽顧客聲音 (VOC)

將模糊的顧客需求轉化為具體的關鍵品質特性 (CTQ)，確保改善方向精準對接市場需求。

🔬

根本原因分析

透過邏輯化的分析路徑，抽絲剝繭找到問題的真因 (Root Cause)，而非只是治標不治本。

🏆

達成極致品質

建立標準化作業流程 (SOP) 與控制計畫，維持改善成果，達到品質的極致表現。

課程大綱：DMAIC 改善路徑

Define 定義階段 D

▼

專案範疇界定與團隊組成
聆聽顧客聲音 (VOC) 與關鍵品質 (CTQ) 展開
繪製高階流程圖 (SIPOC)
定義問題陳述與預期效益

Measure 衡量階段 M

▼

數據收集計畫與測量系統分析 (MSA)
製程能力分析 (Cpk/Ppk)
建立現況基準線 (Baseline)
大數據分析工具應用基礎

Analyze 分析階段 A

▼

根本原因分析 (魚骨圖、5 Why)
多變量分析與假設檢定
找出影響品質的關鍵少數因子 (Vital Few)
失效模式與效應分析 (FMEA)

Improve 改善階段 I

▼

創意思考與解決方案篩選
實驗設計 (DOE) 簡介與參數最佳化
試行計畫 (Pilot Run) 與效益驗證
改善方案的風險評估

Control 控制階段 C

▼

建立統計製程管制 (SPC) 圖表
標準化作業流程 (SOP) 更新
移交與長期監控計畫
專案結案與經驗擴散 (Horizontal Deployment)

量身打造，貼近企業真實需求

我們深知每家企業的文化、發展階段與面臨的挑戰皆獨一無二。

上述課程大綱為標準架構，我們將在課前透過顧問諮詢，依據您的組織現況進行彈性調整與設計。

Step 01

🩺

訪談診斷

與HR及主管深度訪談，釐清組織現況與培訓目的。

➜

Step 02

🎯

聚焦痛點

鎖定關鍵能力缺口，篩選最適合的案例與教學手法。

➜

Step 03

🛠️

彈性調整

調整課程比重與深度，融入企業專屬語言與情境。

➜

Step 04

🚀

專屬方案

產出最符合貴公司文化的訓練教材，確保學習成效落地。

💡 **顧問觀點：**沒有一套課程適合所有企業。我們堅持「先診斷，後開方」，確保每一場培訓都能精準解決您的管理難題。

啟動數據引擎，追求完美品質

若您對本課程感興趣，或有企業內訓需求，歡迎立即填寫表單。

立即預約諮詢 ➜

國際評量應用發展協會

📞 諮詢專線：03-3525125 (林專員)

✉️ E-mail：iiwin1788@gmail.com

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