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Cette formation peut être financée grâce au CPF (Compte Personnel de Formation). Le Compte Personnel de Formation permet d'acquérir des droits à la formation professionnelle, comptabilisés en euros, que chacun peut utiliser avec ou sans l'accord de son employeur tout au long de sa vie active (y compris en période de chômage) pour suivre une formation qualifiante ou certifiante. 

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Objectifs pédagogiques / Compétences visées

  • Passer la certification Lean Six Sigma Green Belt (IASSC) et devenir certifié Green Belt Lean Six Sigma
  • Analyser les données recueillies, en extraire les variables pertinentes et manipuler les tests d'hypothèse et autres outils statistiques de façon opérationnelle
  • Chercher et concevoir les plans d'expérience simples permettant de collecter les données
  • Expliquer la modélisation de processus et détecter les corrélations entre variables
  • Diagnostiquer un problème d'amélioration.

Niveau requis

Avoir suivi la formation LSS-YB "Lean Six Sigma - Yellow Belt - Avec certification" ou avoir les connaissances équivalentes.

Public concerné

Techniciens, responsables de production, équipes qualité, responsables de processus, chefs de projets et consultants.

Programme

Phase analyze

  • Identifier les causes qui agissent sur la variation du processus
  • Estimer l'effet de ces causes et extraire des causes fondamentales à l'origine de cette variation
  • Interprétation des mesures et clarification des hypothèses sur des faits avérés à partir des techniques statistiques (ces outils permettent de se focaliser sur les bonnes variables et d'agir avec efficacité sur les causes de la variation du processus)
  • "X" Sifting
  • 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

  • Rechercher des solutions d'amélioration possibles en stimulant la créativité des équipes
  • Modéliser complètement le processus et réaliser des plans d'expérience pour la collecte de données fiables
  • Valider l'impact des solutions dégagées et sélectionner celles qui auront le plus grand impact sur la variation du processus
  • Modéliser des 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

  • Focaliser l'effort sur la duplication des solutions mises en oeuvre et leur déploiement à l'échelle de toute l'entreprise, lors de la dernière phase du projet DMAIC
  • Augmenter la capabilité du processus et mettre sous contrôle toutes les étapes du processus pour s'assurer la pérenité des mesures prises
  • Réaliser des plans de contrôle dans ce but
  • Mettre à jour de la documentation du processus et réaliser un transfert du projet aux équipes opérationnelles
  • Capitaliser 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 contrôle
  • 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

Préparation à la certification

  • Les révisions pour l'examen Green Belt se font le matin du dernier jour

Passage de la certification

  • Le prix et le passage de l'examen sont inclus dans la formation
  • L'examen (en anglais) a lieu le dernier jour, à l'issue de la formation et s'effectue en ligne
  • Il s'agit d'un QCM (de 100 questions) dont la durée moyenne est de 3h00

Modalités d’évaluation des acquis

  • En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
  • Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)

Compétences attestées par la certification

  • Comprendre la méthode DMAIC Lean Six Sigma et plus particulièrement les phases Analyze, Improve et Control
  • 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.

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