Lean six sigma green belt (2e niveau)

Avoir suivi la formation Lean Six-Sigma Yellow Belt (LSSYEB)

Analyser les données recueillies, en extraire les variables pertinentes et manipuler les tests d’hypothèse et autres outils statistiques de façon opérationnelle
Comprendre et concevoir les plans d’expérience simples permettant de collecter les données
Maîtriser la modélisation de processus et détecter les corrélations entre variables
Diagnostiquer un problème d’amélioration

Accessible selon le nombre de places disponibles.
Les participants recevront leur convocation au plus tôt deux semaines avant le début de la formation.

À l’issue de chaque module, le formateur évaluera chacun des participants en fonction des cas pratiques et exercices effectués.

Une attestation de formation vous sera remise.

• Alternance d’exercices, cas pratiques, QCM et de notions théoriques, projet Fil Rouge.
• Evaluations régulières et retour du formateur sur les points moins bien assimilés.
• Les supports de cours seront mis à disposition via notre la plate-forme de téléchargement AJC Classroom.
• Accès à notre plateforme à distance de Classe Virtuelle
  Mêmes possibilités et interactions avec votre formateur que lors d’une formation présentielle. En effet, votre formation se déroulera en connexion continue 7h/7 :
  • • • Echanges directs avec le formateur et l’équipe pédagogique à travers la visioconférence, les forums et chats
      • Vérification de l’avancement de votre travail et évaluation par votre formateur à l’aide d’exercices et de cas pratiques
      • Suivi pédagogique et conseils personnalisés pendant toute la formation

   

  Vous recevrez les informations de connexion par mail dès votre inscription. En cas de problème de connexion, vous pourrez joindre notre équipe à tout moment (avant ou même pendant la formation) au 0182837241 ou par mail à l’adresse hotline@ajc-formation.fr.

Les personnes en situation de handicap sont invitées à nous communiquer leurs besoins spécifiques. Nous ferons tout pour les mettre dans les meilleures conditions de suivi de la formation (compensation, accessibilité…)

Passage de l’examen de certification Lean Six Sigma Green Belt lors de la dernière demie-journée.
En savoir plus sur les rôles et niveaux de certification dans la mise en oeuvre de Lean Six Sigma en entreprise.

Techniciens
Responsables de production
Equipes qualité
Responsables de processus
Chefs de projets
Consultants

PHASE “ANALYZE”

• Cette phase consiste en l’identification des causes qui agissent sur la variation du processus. On estime alors l’effet de ces causes et on extrait les causes fondamentales à l’origine de cette variation. On se base sur des techniques statistiques pour interpréter les mesures et clarifier les hypothèses sur des faits avérés. Ces outils permettent de se focaliser sur les bonnes variables et d’agir avec efficacité sur les causes de la variation du processus.

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• Effectuer une analyse multi-variances
• Interpréter un graphe multi-variances
• Identifier quand une analyse multi-variances est applicable
• Interpréter les données d’analyse
• Expliquer comment les distributions de données deviennent normales alors qu’elles le sont au départ

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

• Déterminer la bonne taille d’échantillons pour le test de moyennes
• Conduire des tests d’hypothèse variés sur les moyennes
• Analyser et interpréter les résultats
• Etre capable de conduire des tests d’hypothèse de variances
• Comprendre comment analyser les résultats de tests d’hypothèse sur les variances

Test d’hypothèse avec des données non-normales

• Conduire des tests d’hypothèse sur des données de variance égale
• Conduire un test d’hypothèse sur les médianes
• Analyser et interpréter les résultats
• Calculer et expliquer les tests de proportions
• Calculer et expliquer les tests de contingence

PHASE “IMPROVE”

• Lors de cette phase, on recherche les solutions d’amélioration possibles en stimulant la créativité des équipes. Le 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.

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 process

• 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
• Visualiser les effets principaux sous forme de graphe d’interactions, déterminer quels effets et intéractions peuvent être significatives
• Créer un plan d’expérience factoriel complet

PHASE “CONTROL”

• Lors de la dernière phase du projet DMAIC, l’effort est porté sur la duplication des solutions mises en oeuvre et leur déploiement à l’échelle de toute l’entreprise. La capabilité du processus est augmentée et toutes les étapes du processus sont mises sous contrôle pour s’assurer de la pérenité des mesures prises. Des plans de contrôle sont réalisés dans ce but. La documentation du processus est mise à jour et le transfert du projet aux équipes opérationnelles est réalisé. On capitalise également les expériences pour améliorer le processus DMAIC lui-même dans l’entreprise.

Expérimentation avancée

• Utiliser les résultats d’une DOE pour déterminer le degré d’amélioration du processus à travers une méthode de description ascendante/descendante

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