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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
  • 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.

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

L'évaluation des acquis se fait :

  • 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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