Lean Six Sigma Black BELT + IASSC Certification (2 certifications) 100% en ligne

Objectifs

  • Ce cours permet au stagiaire de terminer la préparation à la certification Lean Six-Sigma Black Belt.  La certification Lean Six-Sigma Black Belt est incluse dans ce pack. Les certifications Yellow et Green ne sont pas incluses.
  • Certifiant
  • Offre délivrée par Skills4All
  • A distance accompagné / A distance
  • Code: SKA014E
  • 62h de formation
  • 2 399 € (HT)
  • Cette thématique vous intéresse ? Nos équipes d'experts, de concepteurs pédagogiques et de chefs de projet mettent en place pour vous et avec vous des dispositifs innovants, en présentiel et en digital.

Programme Détaillé

Pour passer la certification Black Belt, il faut détenir la certification Green Belt
Toute personne souhaitant améliorer les processus de l'entreprise
Formation en digital-learning, 100% en ligne, formée de vidéos, de quiz, de lectures et contenus complémentaires, d’un forum et selon les cas, de webinaires.
Cette formation vous permet de préparer la certification Lean Six Sigma Black Belt inscrite au Répertoire Spécifique RS5469. Le passage de la certification IASSC Lean Six Sigma Black Belt est offert.
Lean Six Sigma Black BELT + IASSC Certification (2 certifications)
Lean Six-Sigma est la meilleure méthode pour améliorer les processus transverses de votre entreprise.
  • Phase “Analyze”

    Introduction à la phase Analyze
    “X” Sifting
    Effectuer une analyse mulit-variances
    Interpréter un graphe multi-variances
    Interpréter les données d’analyse
    Inférence Statistique
    Expliquer la signification de l’inférence statistique
    Décrire les bases du théorème central limite
    Décrire les impacts de la taille d’échantillon sur l’estimation de la population
    Expliquer l’erreur standard
    Introduction aux tests d’hypothèse
    Comprendre les objectifs des tests d’hypothèse
    Expliquer le concept de tendance centrale
    Se familiariser avec les différents types de tests d’hypothèse
    Test d’hypothèse avec des données normales Partie 1
    Déterminer la bonne taille d’échantillons pour le test de moyennes
    Tests d’hypothèse variés sur les moyennes
    Analyser et interpréter les résultats
    Test d’hypothèse avec des données normales Partie 2
    Etre capable de conduire des tests d’hypothèse de variances
    Analyser les résultats de tests d’hypothèse sur les variances
    Test d’hypothèse avec des données non-normales (1)
    Tests d’hypothèse sur des données de variance égale
    Test d’hypothèse sur les médianes
    Analyser et interpréter les résultats
    Test d’hypothèse avec des données non-normales (2)
    Calculer et expliquer les tests de proportions
    Calculer et expliquer les tests de contingence

  • Phase “Control”

    Expérimentation avancée
    Analyse de Capabilité
    Comprendre l’importance de la capabilité du processus dans la phase de controle
    Sélectionner la bonne méthode pour l’analyse de capabilité basée sur le type de distribution de données du processus
    Interpréter les sorties des fonctions de capabilité de MINITABTM’
    Comprendre comment utiliser la Capabilité du processus pendant toutes les phases du DMAIC

  • Phase “Improve”

    Modélisation de processus par régression
    Effectuer les étapes de l’analyse par corrélation et régression linéaire
    Expliquer quand la corrélation et la régression sont appropriées
    Modélisation avancée de processs
    Réaliser une régression linéraire et non-linéaire
    Réaliser une régression linéaire multiple (MLR)
    Mener une analyse des résidus et comprendre leurs effets
    Concevoir un plan d’expérience
    Déterminer la raison du plan d’expérimentation
    Décrire les différences entre le modèle physique et un plan d’expérience (DOE: Design Of Experiment)
    Expliquer une expérimentation OFAT et ses faiblesses
    Créer un plan d’expérience factoriel complet
    Lors de cette phase, on recherche les solutions d’amélioration possibles en stimulant la créativité des équipes. La travail commence par une modélisation complète du processus et la réalisation de plans d’expérience pour la collecte de données fiables. On valide ensuite l’impact des solutions dégagées et on sélectionne celles qui auront le plus grand impact sur la variation du processus. Pour valider ce travail, un pilote est monté et toutes les mesures sont surveillées et analysées.

  • Méthodes d’expérimentation

    Etre capable de concevoir, conduire et analyser un plan d’expérience
    Plans factoriels complets
    Comprendre comment créer un plan équilibré et orthogonal
    Expliquer comment déterminer et diagnostiquer les facteurs dans un plan d’expérience

  • Plans factoriels fractionnaires

    Expliquer pourquoi et comment utiliser un plan factoriel fractionnaire
    Créer un plan factoriel fractionnaire efficacement
    Analyser un modèle de plan factoriel avec aliases et interactions

  • Examen blanc

    Dans ce pack sont compris 2 examens blancs permettant de valider les connaissances.