Lean Six Sigma Green BELT + IASSC Certification (2 certifications) - 100% en ligne
Objectifs
- préparer votre certification Lean Six-Sigma Green Belt et passer votre certification dans de bonnes conditions
- quels bénéfices vous pourrez tirer de la méthode Lean Six-Sigma
- parler des différentes étapes de la méthodologie
- mettre en oeuvre dans votre entreprise les étapes de la méthodologie passées en revue lors de la formation
Programme Détaillé
- Toute personne à la recherche d'outils d'amélioration de processus
- Toute personne cherchant à modéliser puis optimiser un processus
Lean Six Sigma Green BELT + IASSC Certification (2 certifications)
Phase « Measure »
Description de la Phase
Process Discovery
Créer une carte globale du processus
Créer un diagramme d’Ishikawa
Créer un diagramme X-Y
Décrire les éléments d’un FMEA
Comprendre l’importance du FMEA
Comprendre pourquoi chaque outil est important
Statistiques utilisées dans Six Sigma
Expliquer les différents types de statistiques utilisées dans Six Sigma
Décrire les caractéristiques d’une distribution normale
Test de normalité
Décrire la différence entre une cause spéciale et un cause commune de variation
Générer de nombreux graphes de données
Measurement System Analysis
Effectuer les étapes de la méthodologie MSA
Identifier les composants variés de la variation : des corrections peuvent alors être effectuées et le gage R&R du processus affiné
Reconnaitre les différences entre Répétabilité, Reproductibilité, précision et calibration
Capabilité du processus
Estimer la capabilité pour des donées continues
Décrire l’impact de données non normales sur l’analyse présentée dans ce module
Estimer la capabilité des données attibutairesPhase « 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 « 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 completPhase « Control »
Les Controles Lean
Description des outils lean
Comprendre comment ces outils aident à l’atteinte des objectifs du projet
Comprendre comment les outils lean dépendent les uns des autres
Comprendre comment les outils doivent aider à l’élimination et la prévention des défauts
Contrôle des défauts
Contrôle de l’atteinte des objectifs du projet
Contrôle de la réduction des variations vues dans la section « capabilité du processus »
Contrôle de statistique des processus – SPC
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 DMAICRévisions et examens blancs
Dans ce pack sont compris 2 examens blancs permettant de réviser l’ensemble des connaissances du programme Green Belt et de tester ses connaissances
