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
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
01Define 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
02Measure 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
03Analyze 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)
04Improve 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
05Control 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。
