Lean Six Sigma Green Belt

Description

Lean Six Sigma est une méthode de management axée sur l'efficacité des processus ayant pour objectif, l'amélioration de la qualité.

Lean Six Sigma Green Belt est le niveau de certification supérieur à Yellow Belt.

Le certifié Green Belt a pour mission de mettre en œuvre la méthodologie, conduire un projet d’amélioration en toute autonomie et assiste les certifiés Black Belt, notamment dans la réalisation de projets d’amélioration de processus.

Objectifs de la formation

• Connaître la démarche DMAIC, propre au Lean Six Sigma
• Analyser les données recueillies, en extraire les variables pertinentes et manipuler les tests d'hypothèse ainsi que les 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
• Conduire et mener à bien un projet Lean Six Sigma dans leur environnement professionnel
• Diagnostiquer un problème d’amélioration

• Programme détaillé

  +

  
  

  Durée :

  • 10 jours

  
  

  Prérequis

  • Avoir suivi la formation Lean Six-Sigma Yellow Belt.
  • Une bonne compréhension de la gestion de la qualité peut s'avérer bénéfique.

  
  

  Public concerné

  • Dirigeants
  • Managers
  • Responsables de production
  • Equipes qualité
  • Responsables de processus
  • Chefs de projets
  • Techniciens

  
  

  Programme

  1. Phase Définir

  1.1 Comprendre le Lean Six Sigma

  • Décrire les objectifs du Lean Six-Sigma
  • Décrire la relation entre la variation et sigma
  • Connaitre les concepts de Six-Sigma
  • Connaitre les modèles d'implantation de Six-Sigma
  • Décrire votre rôle et responsabilités dans l'organisation Six Sigma

  
  

  1.2 Les fondamentaux de Six Sigma

  • Décrire ce qu'est le "Process Focus"
  • Décrire l'importance de la VOC, VOB, VOE et CTQ's
  • Expliquer le coût de la faible qualité (COPQ)
  • Générer une carte de processus
  • Décrire les métriques de base de Six Sigma
  • Comprendre la différence entre FTY and RTY
  • Comprendre la différence entre DPU and DPMO

  
  

  1.3 Sélection de Projets

  • Utiliser une approche structurée de sélection de projets
  • Définir le projet dans un mandat de projet clair
  • Réaliser une estimation initiale des bénéfices du projet

  
  

  1.4 Les différents types de gaspillages

  • Avoir une compréhension claire des livrables spécifiques de la méthodologie
  • Avoir commencé à développer un plan de projet
  • Avoir identifié les moyens de concevoir la feuille de route du projet
  • Appliquer la méthodologie Lean Six Sigma tout au long du projet

  
  

  2. Phase Mesurer

  2.1 Introduction « Process Discovery »

  • Créer une carte globale du processus
  • Créer un diagramme d'Ishikawa
  • Créer un diagramme X-Y
  • Décrire les éléments d'un FMEA
  • Comprendre l'importance du FMEA
  • Comprendre pourquoi chaque outil est important

  
  

  2.2 Statistiques utilisées dans Six Sigma

  • Expliquer les différents types de statistiques utilisées dans Six Sigma
  • Décrire les caractéristiques d'une distribution normale
  • Test de normalité
  • Décrire la différence entre une cause spéciale et une cause commune de variation
  • Générer de nombreux graphes de données

  
  

  2.3 Measurement System Analysis

  • Effectuer les étapes de la méthodologie MSA
  • Identifier les composants variés de la variation
  • Reconnaitre les différences entre Répétabilité, Reproductibilité, précision et calibration

  
  

  2.4 Capacité du processus

  • Estimer la capacité pour des données continues
  • Décrire l'impact de données non normales sur l'analyse présentée dans ce module
  • Estimer la capacité des données attributaires

  
  

  3. Phase Analyser

  3.1 "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

  
  

  3.2 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

  
  

  3.3 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

  
  

  3.4 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

  
  

  3.5 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

  
  

  4. Phase Améliorer

  4.1 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

  
  

  4.2 Modélisation avancée de processus

  • Réaliser une régression linéaire et non-linéaire
  • Réaliser une régression linéaire multiple (MLR)
  • Mener une analyse des résidus et comprendre leurs effets

  
  

  4.3 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 interactions peuvent être significatives
  • Créer un plan d'expérience factoriel complet

  
  

  5. Phase Contrôler

  5.1 Introduction à la phase Control

  • Les Contrôles Lean
  • Description des outils Lean
  • Comprendre comment ces outils aident à l'atteinte des objectifs du projet
  • Comprendre comment les outils Lean dépendent les uns des autres
  • Comprendre comment les outils doivent aider à l'élimination et la prévention des défauts

  
  

  5.2 Expérimentation avancée

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

  
  

  5.3 Analyse de Capacité

  • Comprendre l'importance de la capacité du processus dans la phase de contrôle
  • Sélectionner la bonne méthode pour l'analyse de capacité basée sur le type de distribution de données du processus
  • Interpréter les sorties des fonctions de capacité de MINITABTM
  • Comprendre comment utiliser la Capacité du processus pendant toutes les phases du DMAIC

  
  

  5.4 Contrôle des défauts

  • Décrire quelques méthodes de prévention des défauts
  • Comprendre comment ces techniques peuvent aider à l'atteinte des objectifs du projet
  • La réduction des variations vues dans la section "capacité du processus"
  • Si le X vital est identifié, prévenir la cause de défaut de Y
  • Comprendre quel outil peut expliquer la prévention des défauts tels que prévus dans la phase Control

  
  

  5.5 Contrôle statistique des processus - SPC

  • Décrire les éléments d'un graphe SPC et les objectifs du graphe SPC
  • Comprendre comment SPC agit dans la prévention des défauts
  • Décrire les 9 étapes de la méthodologie d'implantation d'une carte de contrôle
  • Concevoir des sous-groupes SPC
  • Déterminer la fréquence d'échantillonnage
  • Comprendre la méthodologie de sélection des graphes de contrôle
  • Se familiariser avec la manipulation des graphes de contrôle et les calculs liés aux UCL, LCL et la ligne centrale

  
  

  6. Examen