Formation - Lean Six Sigma Green Belt (Examen IASSC)

À qui s'adresse la formation?

Personnes impliquées dans les projets d’amélioration et requérant une compréhension complète de Six Sigma ainsi que l’amélioration des compétences personnelles pour déployer les outils et les techniques de Lean Six Sigma
Les responsables hiérarchiques, les propriétaires de processus professionnels responsables ou impliqués dans des projets Six Sigma ou des projets d’amélioration.
Candidats souhaitant progresser vers le niveau Lean Six Sigma Black Belt

Niveau atteint

Avancé

Durée

5,00 jour(s)

de 9:00 à 17:00

Langues(s) de prestation

Prochaine session

Contacter l'organisme

Prérequis

Pour assister à la formation il n'y a aucun prérequis

Objectifs

Lean Six Sigma Green Belt a été conçu pour enseigner les principes fondamentaux de Lean Six Sigma et son application. Il est destiné aux chefs de projet des équipes d'amélioration à temps partiel.

Les participants sont formés et testés sur leur compréhension et leur capacité à appliquer les outils et les techniques à tous les éléments de la méthodologie Lean Six Sigma DMAIC.

Dans le cadre de la méthodologie DMAIC, les participants apprennent à intégrer Lean Six Sigma dans une approche globale d'amélioration des processus et de gestion de projet.

Objectifs de la formation:

Assurer la compréhension approfondie de Six Sigma et Lean Management
Aligner les concepts Six Sigma aux objectifs et mission de l’entreprise
Permettre le déploiement des méthodes, des outils et des techniques Six Sigma
Comprendre les objectifs et les outils Lean Six Sigma en profondeur
Fournir des conseils et des astuces pour gérer avec succès les projets Six Sigma
Préparation à la certification Green Belt

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Contenu

1.0 Définir la phase

1.1 Les bases de Six Sigma
1.2 Les fondamentaux de Six Sigma
1.3 Sélection des projets Lean Six Sigma
1.4 L'entreprise Lean

2.0 Phase de mesure

2.1 Définition du processus
2.2 Statistiques Six Sigma
2.3 Analyse du système de mesure
2.4 Capacité de traitement

3.0 Phase d'analyse

3.1 Modèles de variation
3.2 Statistiques inférentielles
3.3 Test d'hypothèses
3.4 Test d'hypothèses avec des données normales
3.5 Test d'hypothèses avec des données non normales