Obiectivele instruirii:

  • Descoperirea si aplicarea practica a principalelor instrumente ale metodologiei Lean Six Sigma in ceea ce priveste statistica la nivel avansat, procesare de date, utilizare eficienta a instrumentelor complementare ale metodologiei (TRIZ, Simularea Monte Carlo, etc.)
  • Demonstrarea eficientei lucrului in grup pentru identificarea structurilor de procese din cadrul unei companii, elaborarea criteriilor de clasificare si identificare a proceselor cu potential de automatizare prin tehnologia Robotic Process Automation (RPA)
  • Identificarea si coordonarea proiectelor si a directiilor strategice in abordarea transformarii digitale a unei companii

 

Competentele principale vizate :

Cursul are ca obiectiv transferul de competenţe pentru însuşirea cunoştinţelor teoretice de bază şi generale avansate, precum şi a competenţelor generale şi specifice referitoare la:

  • Stapanirea principalelor instrumente de selectare, coordonare si implementare a proiectelor de optimizare
  • Utilizarea conceptelor avansate de procesare statistica a datelor, utilizand aplicatia Minitab
  • Insusirea unor abilitati de abordare si minimizare a rezistentei la schimbare
  • Competenţele fundamentale: dezvoltare personală continuă, rezolvarea problemelor, comunicarea informaţiilor necesare pentru îmbunătăţirea proceselor, implementare de proiecte.
  • Transmiterea de cunostinte si competente privind metodologia Lean Six Sigma si RPA prin training-uri si sesiuni de instruire interne, in cadrul Grup Feroviar Roman
  • Coaching si indrumare metodologica pentru proiectele echipelor conduse de catre centuri verzi

 

Competente asociate : 

  • Tehnici specifice de comunicare, management al conflictelor, alocarea eficienta a timpului
  • Elaborarea principiilor de baza in ceea ce priveste transformarea digitala a unei companii
  • Sincronizarea si supervizarea proiectelor complementare de imbunatatire organizationala
  • Abordarea unitara a maparii proceselor prin Business Process Modeling and Notification 2.0
  • Evaluarea si indrumarea metodologica a specialistilor in ceea ce priveste dezvoltarea personala

 

Continut detaliat : 

  • Identificarea principiilor abordării DMAIC si ale metodologiei Lean Six Sigma precum si a principalelor instrumente de baza ale acesteia, respectând conținutul curiculei recomandate de către Global Skill Development Council (GSDC) si International Association for Six Sigma Certification (IASSC)
  • Notiuni fundamentale despre utilizarea aplicatiei de procesare statistica Minitab.
  • Evidențierea, în fiecare fază a metodologiei, a celor mai importante instrumente utilizate si a conexiunilor cu RPA:

 

  • Definire
    1. Inițiere în Six Sigma
      • Semnificația Six Sigma
      • Istoric Six Sigma & Îmbunătățire Continuă
      • Livrabile ale unui Proiect Six Sigma
      • Strategii de Rezolvare a Problemelor Y = f(x)
      • Vocea Clientului, Afecerii și Angajaților Employee

 

  1. Fundamentele Six Sigma
    • Definirea unui Proces
    • Cracteristice Critice pentru Calitate (CTQ)
    • Costul Slabei Calități (COPQ)
    • Analiza Pareto (regula 80:20)
    • Metrice Six Sigma de Bază, incluzând DPU, DPMO, FTY, RTY Durata Ciclului,
  2. Selectarea Proiectelor Six Sigma
    • Criterii de selectare a proceselor compatibile cu RPA
    • Întocmirea Cazului de Afaceri și a Diagramei Proiectului
    • Identificarea Metricelor Proiectului/ Metrice specifice RPA
    • Evaluarea Financiara si Captarea Beneficiilor

 

  • Masurare

 

  1. Definirea Procesului
    • Diagrama Cauza & Efect/ Fishbone
    • Maparea Procesului, SIPOC, Harta Fluxului Valorii
    • X-Y Diagrame X+Y
    • Analiya Modurilor de Esuare si a Efectelor Acestora (FMEA)

 

  1. Statistici Six Sigma
    • Statistici de Bază
    • Statistici Descriptive
    • Distribuţii Normale si Normalitate
    • Analiza Grafică

 

  1. Analiza Sistemului de Măsură (MSA)
    • Precizie si Exactitate
    • Deviaţie, Liniaritate & Stabilitate
    • Gage Repeatabilitate & Reproductibilitate
    • MSA pentru Variabile şi Atributive

 

  1. Capabilitatea Procesului
    • Analiza Capabilităţii
    • Conceptul de Stabilitate
    • Capabilitate pentru Date Atributive şi Discrete
    • Tehnici de Monitorizare

 

 

  • Analiză

 

  1. Statistica Inferențială
    • Înțelegera Inducției
    • Tehnici de Eșantionare
    • Teorema Limitei Centrale

 

  1. Testarea Ipotezelor
    • Concepte Generale și Scopul Testării Ipotezelor
    • Seminificație: Practic vs. Statistic
    • Riscuri; Alpha & Beta
    • Tipuri de Testare a Ipotezelor

 

  1. Testarea Ipotezelor cu Date Normale
    • 1 & 2 sample t-tests
    • 1 sample variance
    • One Way ANOVA

Incluzând Test pentru Variatie Egala, Testarea Normalitatii, Calculul Marimii Esantionului, efectuarea testelor si interpretarea rezultatelor

 

  1. Testarea Ipotezelor cu Date Non-Normale
    • Mann-Whitney
    • Kruskal-Wallis
    • Mood’s Median
    • Friedman
    • 1 Sample Sign
    • 1 Sample Wilcoxon
    • One and Two Sample Proportion
    • Chi-Squared (Contingency Tables)

Incluzând Test pentru Variatie Egala, Testarea Normalitatii, Calculul Marimii Esantionului, efectuarea testelor si interpretarea rezultatelor

  

  • Îmbunătățire

 

  1. Regresie Liniară Simplă
    • Corelații
    • Ecuații de Regresie
    • Analiza Reziduală

 

  1. Regresie Liniara Multipla
    • Regresie Non-Liniară
    • Regresie Liniară Multiplă
    • Intervale de Incredere si Predictie
    • Analiza Reziduală
    • Transformări de Date, Box Cox

 

  1. Proiectarea Experimentelor
    • Obiectivele Experimentelor
    • Metode Experimentale
    • Consideratii privind Proiectarea Experimentelor

 

  1. Experimente Full Factorial
    • 2k Full Factorial Designs
    • Modele Matematice Liniare si Quadratice
    • Proiectari Balansate si Ortogonale
    • Fit, Model de Diagnoză și Puncte Centrale

 

  1. Experimente Fractional Factorial
    • Proiectare
    • Efecte Confounding
    • Rezoluția experimentală

 

 

  • Control

 

  1. Controale Lean
  2. Metode de Control pentru 5S
    • Kanban
    • Poka-Yoke (Mistake Proofing)

Controlul Statistic al Proceselor (SPC)

    • Colectarea Datelor pentru SPC
    • I-MR Chart
    • Xbar-R Chart
    • U Chart
    • P Chart
    • NP Chart
    • X-S chart
    • Metode de Control
    • Structura unui Control Chart
    • Subgrupuri, Impactul Variației, Frecvența de esantionare
    • Calcularea Liniei de Centru și a Limitelor de Control

 

Planuri de Control Six Sigma

    • Analiza Cost/Beneficiu
    • Elemente ala Planului de Control
    • Elemente ala Planului de Răspuns

 

  • Durata : 8 zile (56 h)

 

Metode pedagogice:

 Prin prezentări interactive, exerciții practice, activități de grup, simulări și exemple concrete acest curs își propune o înțelegere aprofundată și corectă a elementelor fundamentale și a principiilor de bază ale metodologiei Lean Six Sigma.

Obiective: La finalul cursului participanții vor fi în măsura să:

  • Înțeleagă și sa explice beneficiile metodologiei Lean Six Sigma și a abordării structurate pe etape DMAIC
  • Înțeleagă diferențele dintre metodologiile tradiționale de Management de Proiect si Abordările Agile
  • Aplice principiile de bază ale metodologiei LSS si a tehnicilor statistice, precum și instrumentele aferente fiecărei etape DMAIC
  • Propună, demareze și conducă cu succes proiecte concrete de optimizare a unor procese.

Livrabile :

  • Instruire și prezentare în limba Română /Materiale de training
  • Suport de curs în format pdf/ in limba engleza pentru eventuala certificare
  • Mediu de predare relaxat, interactiv, pauze de cafea
  • Certificat de participare semnat de către un Subject Matter Expert si Partener GSDC si un IASSC Acredited Training Associate

 

Publicul tinta:

Candidații pentru acest curs trebuie să aibă inclinații spre zona analizei și să se bucure de aprecierea colegilor. Ei vor fi implicați activ în schimbări în cadrul organizației și în procesul de dezvoltare a acesteia. Cursanții pot proveni dintr-o arie largă de discipline și nu trebuie să aibă studii formale de statistică sau inginerie. Totuși, deoarece urmează să stăpânească o varietate largă de instrumente tehnice într-o perioadă scurtă de timp, ar fi indicat să fie în măsură să aplice elemente de matematică la nivel de colegiu. De asemenea, trebuie să fie în măsură să asimileze și să aplice noțiuni de statistică relative avansate.

Six Sigma Black Belt urmează să extragă date folositoare din bazele de date ale organizației. Candidații de succes trebuie să înțeleagă unul sau mai multe sisteme de operare, calcul tabelar, baze de date, aplicații de prezentare și procesoare de texte. Ca parte a trainingului, vor fi puși în situația de a utiliza eficient și sigur pachete software pentru statistică avansată MINITAB.