Devenir Green Belt Lean Six Sigma - Améliorer vos processus services

Blended learning

Durée

 5,00 jour(s)

Langue(s) de prestation

EN FR

Prochaine session

 06.07.2026
Lieu
 En distanciel

Prix

2600,00€

Qui organise cette formation ?

OXiane est spécialisé dans la conception et la réalisation de formations informatiques et de supports de cours pédagogiques sur les dernières technologies. Nos différentes filières permettent de couvrir tous les besoins en formation que ce soit en IT au sens large, mais également "Utilisateurs" et "Soft Skills" en Management, Communication & leadership.

À qui s'adresse la formation?

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

Objectifs

  • Réussir 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.

Contenu

HASE "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.

  • "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
HASE "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
HASE "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

CERTIFICATION

  • Révisions pour l'examen Green Belt le Matin du dernier jour.
  • Passage de l'examen Green Belt en ligne avec Peoplecert après la formation.
  • Cet examen de certification LEAN SIX SIGMA consiste en un QCM de 100 questions à choix multiples.
  • Durée de l'examen : 180 minutes.

Certificat, diplôme

Une attestation de participation sera transmise aux participants

Prochaine session

Date
Ville
Language & prix
06.07.2026
En distanciel
FR 2600,00€
07.09.2026
En distanciel
FR 2600,00€

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