Lean Six-Sigma Green Belt + OFFERT IASSC Certification à distance
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- préparer votre certification IASSC 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
Partie 1 - Lean Six-Sigma Yellow Belt IASSC
Le programme du cours est le suivant :
- Introduction à Lean Six-Sigma
- Les 5 étapes de la méthode: Define, Measure, Analyze, Improve et Control
- Comprendre Lean Six-Sigma
- Définitions
- Historique de la méthode
- Lien avec la Stratégie de l'entreprise
- Rôles et responsabilités associés à la méthodologie
- Les fondamentaux de Lean Six-Sigma
- Modélisation de processus et process maps
- La voix du client (Voice of the Customer)
- Coûts liés à une qualité insuffisante: Cost of Poor Quality
- Les métriques de processus
- Sélectionner les projets d'amélioration
- Définir et affiner le projet
- Créer un Charter de Projet
- Evaluer financièrement les bénéfices du projet d'amélioration
- Eléments de gaspillage (Waste/MUDAs)
- les 7 composants de gaspillage et compléments
- le projet 5S
- Découverte du processus
- Cause & Effect diagrams
- Créer une description de processus
- AMDEC (ou FMEA)
- Statistiques élémentaires nécessaires pour Lean Six-Sigma
- Bases de la Statistique
- Statistique descriptive
- Statistique inférentielle
- Distribution Normale
- Evaluation de la Normalité des données
- Causes spéciales/Causes communes
- Techniques de représentation graphique
- Analyse du système de mesure
- Bases du Measurement System Analysis (MSA)
- MSA sur des données variables
- MSA sur des données attributaires
- Capabilité des processus
- Capabilité sur des données continues
- Capabilité sur des données attributaires
- Lean Controls
- Controle des défauts
- Interruption de processus
- Poka-Yoke
- Controle Statistique des Processus
- Objectifs du Controle Statistique des Processus
- Méthodologie
- Le test des causes spéciales
- Plans de controle
- Sélection de solutions d'amélioration
- Elements du plan de controle
Introduction :
--> 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
- 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 “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
--> 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
Vous trouverez les activités suivantes:
- un chat pour discuter en synchrone entre stagiaires
- un forum pour échanger entre stagiaires ou avec votre formateur
- de nombreuses ressources à télécharger (fichiers, vidéos, ...)
- un quiz corrigé de 60 questions pour valider vos connaissances
- un examen blanc de 100 questions corrigées
Avec ce cursus, vous aurez une vue de l'ensemble de la méthodologie Lean Six-Sigma, excepté le design of experiment, qui vise à collecter des données de processus complexes.
Attention: Si vous passez la certification Lean Six-Sigma Green Belt IASSC, vous devrez répondre à des questions de ce cursus et du cursus Lean Six-Sigma Yellow Belt.
Cette formation vous permet de préparer la certification Lean Six Sigma Green Belt inscrite au Répertoire Spécifique RS5469. Le passage de la certification IASSC Lean Six Sigma Green Belt est offert.
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