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Certification Lean Six Sigma Green Belt

Durée : 8 jours
Tarif Inter : 4800 €
Tarif sur mesure : Nous consulter
Référence : 2LGR

CPF
Certifiant
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Programme Public & Pré-requis Organisation

Présentation

Le « Green Belt » Lean Six Sigma conduit les projets simples d’amélioration et d’optimisation tout en veillant à leur mise en cohérence avec la stratégie d’optimisation continu avec la mise en place des éléments opérationnels de pilotage.

 

Objectifs

  • Acquérir les connaissances et les compétences nécessaires à la bonne conduite de ces projets simples de type Lean Six Sigma
  • Analyser les données, extraire les variables et manipuler les tests d’hypothèse
  • Maîtriser la modélisation de processus
  • Passer la certification Lean Six Sigma® Green Belt

Programme

  1. Introduction et rappels

  2. La phase « Analyze » – Analyser

    • 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 (1/2)
    • 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 (2/2)
    • Être 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
    • Calculer et expliquer les tests de proportions
    • Calculer et expliquer les tests de contingence
  3. La phase « Improve » – Améliorer

    • 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
  4. La phase « Control » – Contrôler

    • Expérimentation avancée
    • 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
  5. Préparation et passage de l’examen de certification

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