Minitab 企业最佳应用实践课程
Minitab 以其简洁的操作界面和强大的统计功能已经成为质量统计领域与六西格玛方法的首选软件。
易迪思培训中心作为 Minitab 中国的推动者，拥有良好的技术资源和优秀的培训团队，特在北京、上海、广州、深圳等全国各大城市巡回开展 Minitab 软件系列培训。目的是帮助用户在最短的时间内了解最好的专业应用工具，掌握定性定量分析和项目管理技术，进一步提高质量管理的全面优化完善，使企业获得明显的生产效益和财务效益，培训合格者会颁发课程结业证书。
公司自2003年开始给客户提供专业的培训，致力于帮助客户改进质量。经过八年的努力，如今我们已经形成系统、优秀的培训团队。多年来，累积参加 Minitab 培训（包括公开课培训和企业内训）的人员已达到3000多人次，参加培训的人员对 Minitab 的培训反应良好，也为很多企业的质量改善带来的新的活力。相信 Minitab 软件，选择 Minitab 专业培训，质量改进，不是梦！
Minitab培训特点：
• 方式灵活，Minitab 培训有公开课和企业内训等培训方式，学员可以根据自身的特点，进行选择性的学习，真正的为学员考虑
• 内容全面、系统，以 Minitab 统计软件为基础，系统全面的介绍质量改进中的常用工具，并给学员介绍基本的统计知识，让学员学习其它的内容更易接受
• 小班授课，老师可以照顾每个学员的学习进度，真正让每个参加的学员学到真东西，真正从 Minitab 培训中受益
• 师资优异，Minitab 培训的讲师都经过美国 Minitab 的专业认证，具有最权威的 Minitab 知识
Minitab 培训对个人而言，可以提高学员的个人素养，学员可以在统计知识，软件知识以及质量应用方面的知识有所增加，提高个人的竞争力。而企业而言，Minitab 培训可以让企业的员工掌握 Minitab 的知识，让企业拥有专业的质量人才，进而可以让他们为企业质量改进做出贡献，为企业提高效益，节约成本，让企业的综合竞争力增加。
参训相关信息
课程时间：3天
适合对象
副总经理、经理、生产经理、工程/工艺经理、咨询分析师、质量工程师、工艺工程师、六西格玛黑带、六西格玛绿带、其它质量人士
学习收获
1. 基本统计分析（图形分析，基本统计量分析，假设检验，等等）
2. 统计过程控制（属性控制图，变量控制图，属性数据能力分析，变量数据能力分析，等等）
3. 测量系统分析（属性一致性分析，量具 R&R 分析（交叉），量具 R&R 分析（嵌套），量具 R&R 分析（拓展），创建量具研究工作表，等等）
4. 试验设计（创建因子设计，部分因子设计，全因子设计，响应优化，等等）
5. 回归分析（简单回归，多元回归，正交回归，非线性回归，等等）
课程内容纲要
第一天（9:00 – 16:00）
Minitab 基本介绍（Introduction to Minitab）
Minitab 基本结构、使用技巧、保存数据、保存图形、新建项目文件等；
如何基于 Minitab 软件拆分、合并工作表、堆叠数据、对数据进行排序和子集化操作；
各种图形的制作及分析：直方图、散点图、箱线图、概率图、时间序列图、饼图、Pareto；
基于图形进行数据分析的案例。
SPC 原理及各种控制图（SPC）
控制图的基本原理，控制限的计算，控制限与规格限的区别于联系；控制图的判异原则及变异源分析；控制图的不同使用阶段的划分及控制限的确立原则；
控制图的选择树，基于数据类型和合理抽样方案选择恰当的控制图的方法；
Xbar-R 控制图、Xbar-S 控制图、I-MR 控制图、P 图、NP 图、C 图、U 图制作及分析；
控制图使用的两类风险分析；
使用 Minitab 软件进行监控流程是否受控的案例分析。
第二天（9:00 – 16:00）
过程能力分析（Capability Analysis）
过程能力分析的概念及意义；过程能力分析的原理及变异的估计；
对正态数据的过程能力分析；Cp、Cpk 的使用原则及计算意义；PP、PPk 的使用及计算；Cp、Cpk、Pp、PPk 的区别与联系；
PPM的计算；
西格玛水平 Z 值的计算及意义，基准的西格玛水平能力计算分析；
对非正态分布数据的能力分析：Box-Cox 转换原理、Johnson 变换及选择，如何基于 Minitab 软件进行其它分布的能力分析。
测量系统分析（MSA）
测量系统分析的概念及变异源分析的原理。
测量系统的稳定性、分辨度、线性、偏倚、重复性、再现性的概念及意义；
如何使用 Minitab 软件进行量具的线性和偏倚分析；
基于 Minitab 软件创建测量系统；
分析的工作表；
GageR&R 的计算及意义；
P/T 使用的意义及计算；
可区分类别数（NDC）的含义及计算；
测量系统分析及综合案例介绍。
第三天（9:00 – 16:00）
假设检验（Hypothesis Test）
假设检验的原理介绍及何时需要用假设检验进行数据分析；
假设检验中存在的两类风险分析及如何选择正确的假设检验工具进行分析；
原假设、备择假设确立的原则；
单样本 Z 检验、单样本 T 检验、双样本 T 检验及 ANOVA 进行数据分析；
P 值表示的含义及在不同的质量工具中输出的汇总；
有关假设检验的综合案例介绍。
回归分析（Regression）
回归分析的意义；
回归分析与相关性分析的区别与联系，相关性检验及相关系数的计算；
回归模型有效性的判断，R-sq，R-sq（Adj）、S 表示的含义；
如何利用最小二乘法确立回归模型并进行残差分析及模型判断；
一元线性回归分析案例、逐步回归和最佳子集回归的介绍。
试验设计（DOE）
试验设计的发展及作用，几种常见设计类型的区别，DOE 中的几个常见概念；
实施 DOE 的基本策略及思路，实施过程中应注意事项；
2k 因子设计原理及正交试验原理，因子的主效应、交互作用的判断；
如何基于 Minitab 软件进行试验安排，复制试验、中心点、区组等操作；
如何判断模型的有效性及优化模型及参数，基于 Minitab 软件中的 DOE 进行调优设计；
2k 全因子及部分因子设计的综合案例分析。