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.
Programme Détaillé
Lean Six Sigma Black BELT + IASSC Certification (2 certifications)
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 contingencePhase “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 DMAICPhase “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’expériencePlans 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 interactionsExamen blanc
Dans ce pack sont compris 2 examens blancs permettant de valider les connaissances.
