SIX SIGMA "Зеленый пояс онлайн"

Главная / Расписание открытых тренингов / SIX SIGMA "Зеленый пояс онлайн"

Открытый тренинг

О курсе: Специализированный

Six Sigma Belts - признанная во всем мире программа обучения и сертификации.
Это отличный способ познакомиться с теорией самой эффективной методологии проектного управления изменениями и попробовать ее на практике, осуществив реальный проект Six Sigma cвоими собственными силами.
Преимущества программы:
Минимальный отрыв от основной деятельности
Возможность использования реальных данных обучающегося
Практические упражнения в каждом блоке
Менторское сопровождение в ходе всего обучения
Независимая система контроля уровня знаний
Шаблоны решения типовых проблем, методические материалы.
Включает сертификацию «Six Sigma Green Belt» (при выполнении проекта)

1. Если от вашей компании планируется 3 и более человека, даты проведения могут быть скорректированы в соответствии с вашими потребностями, либо назначены дополнительные даты.

2. Формат проведения в указанные даты может быть быть изменен в соответствии с потребностями участников (очный - на онлайн и наоборот).

Продолжительность:

Off-line: Общая продолжительность подготовки (включая проект) – 3-4 месяца

On-line: Общая продолжительность подготовки (включая проект) – 3-4 месяца

Требования к слушателям:

Программа разработана с учетом минимального уровня знаний в области анализа производственной информации. Все необходимые знания и навыки будут приобретаться в процессе обучения. Требования к абитуриентам: ► Наличие компьютера у каждого слушателя ► На компьютерах должны быть установлены MS Excel и специализированное ПО для анализа данных Minitab (при обучении корпоративных групп допускается использование иное ПО, аналогичное по функционалу Minitab)

Стоимость участия

От компании

один человек (от компании), Сертификация + проект

300 000 руб.

один человек (от компании) только обучение (выдается диплом о прохождении теоретической части)

200 000 руб.

Физическое лицо

один человек (от компании), Сертификация + проект

300 000 руб.

один человек (от компании) только обучение (выдается диплом о прохождении теоретической части)

200 000 руб.

* Все скидки действуют только при предоплате.

** Стоимость участия может изменяться в зависимости от даты и места проведения.

Программа

ДЕНЬ 1. Основы SIxSigma. Основы статистики и диагностики.

• Основные концепции SixSigma
- Краткая история SixSigma. Цели концепции
- Основы методологии DMAIC
- Команда проекта и роли участников
- Отличие проектов DMAIC от других форм проектной деятельности
• Виды исходной информации и разновидности шкал
• Основные статистические показатели и графики:
- среднее
- медиана
- стандартное отклонение
- дисперсия
- размах
• Примеры расчета и интерпретации статистических показателей в реальных проектах
• Вероятностные распределения
- Нормальное распределение и его свойства
- Тесты на нормальность распределения
- Возможные причины ненормальности распределения
- Производственные метрики, которые по своей природе имеют ненормальное распределение
- Действия в случае ненормальности распределения данных
- Правила 2-х, 3-х сигм и их использования в управлении процессами
- Оценка рисков и прогнозирование брака на основе вероятностных распределений
- Графические техники анализа данных
- Гистограмма
- Примеры выявления подтасовок в данных на основе гистограмм
- Ящичные диаграммы Boxplot, квартили и правила идентификации выбросов.
- Q-Q plot
• Подбор вида распределения на основе статистических тестов
• Примеры практического использования свойств распределений на производстве
• Основы работы в Minitab
• Практики анализа данных в Minitab

ДЕНЬ 2. Диагностика процессов. Формализация целей проекта. Стадия DEFINE

• Диагностика процессов:
- Линейные графики, номинал и допуски (Target и tolerance)
- Анализ смещения
- стандартная ошибка среднего (SE)
- 95%-доверительный интервал и графики ошибок (Error Plots)
- Центровка и разброс: два направления улучшений
- Оценка разброса процесса и целесообразности его уменьшения
• Пригодность процесса
- Понятие пригодности процесса
- Показатель Рр и Ppk. Расчет и интерпретация
- Целевые уровни и использование Рр, Ррк в проектах SixSigma
- Примеры диагностики реальных процессов
- Особенности анализа пригодности для односторонних допусков
• Стадия Define
- Содержание стадии Define
- Формулирование проблемы и целей проекта
- Анализ голоса клиента (VOC)
- Показатели CTQ
- Выбор Y
- Первая оценка экономических эффектов от реализации проекта
- Границы проекта
- Паспорт проекта
- Чек-лист стадии Define
• Определение текущих и целевых значений Y
• Практики анализа данных в Minitab

ДЕНЬ 3. Стадия MEASURE. Картирование процесса, MSA, основы анализа факторных влияний.

• Стадия Measure
- Содержание стадии Measure
- Анализ стабильности процесса
- Описание процесса
- Идентификация и систематизация набора потенциальных факторов (X)
- Анализ измерительных систем
- Планирование сбора данных
- Чек-лист стадии Measure
• Техники описания процесса
- Цели описания процесса
- Схема процесса
- SIPOC
- VSM
- Другие принципы картирования
• Систематизация факторов
- Принципы построения диаграммы Исикавы
- Различные способы классификации потенциальных факторов
- «Плохие» и «хорошие» формулировки факторов (X-ов)
- Факторы разброса и Факторы смещения среднего
- Примеры систематизаций
• Анализ измерительных систем (MSA)
- Ошибки измерительных систем (ИС)
- Влияние ошибок ИС на разброс процесса
- Цель и методы MSA
- Сходимость и воспроизводимость измерений
- Показатели GRR, %GRR, %EV, %AV, ndc
- Критерии пригодности ИС
- Методы оценки смещения и линейности измерений
- Планирование эксперимента для анализа ИС
- Метода ANOVA и метод размахов для оценки %GRR
- Особенности анализа ИС с невозможностью повтора
- Подходы к оценке ранжирующих ИС
• Формирование плана сбора данных
• Как результаты MSA влияют на дальнейший ход стадии Analyze
• Практики анализа данных в Minitab

ДЕНЬ 4. Анализ стабильности и воспроизводимости процесса.

• Анализ стабильности
- Понятие стабильности процесса
- Классификация факторов по Шухарту
- Примеры стабильных и нестабильных процессов
- Критерии нестабильности
- Контрольные карты Шухарта как ключевой инструмент анализа стабильности
- Разновидности границ процесса: UCL, LCL, USL, LSL
- Разновидности контрольных карт
- Алгоритм построения X, R, I- карт
- Алгоритмы построения C, U, P – карт
- Диагностика процессов с помощью контрольных карт
- Пригодные, но нестабильные процессы
- Непригодные, но стабильные процессы
- Стратегии улучшений на основе анализа стабильности
- Примеры анализа процессов на основе контрольных карт
- Случаи, в которых контрольные карты не работают
- Контрольные карты для малых серий и продукции с разными спецификациями
• Анализ воспроизводимости процессов
- Расчет показателей Ср, Срк
- Интерпретация комплекса показателей Ср, Срк, Рр, Ррк
- Формирование выводов о целесообразном направлении улучшений
- В каком случае можно сделать вывод о нецелесообразности проведения MSA
• Влияние стабильности процесса на выбор инструментов анализа факторов
• В каких случаях не работает метод 5Whys
• Практики анализа данных в Minitab

ДЕНЬ 5. Стадия ANALYZE. Графический анализ факторных влияний. Методы проверки гипотез.

• Стадия Analyze
- Содержание стадии Analyze
- Проверка гипотез
- Анализ многофакторных влияний
- Формирование классификатора факторов по силе и характеру влияния
- Чек-лист стадии Analyze
• Графические методы анализа факторов
- Стратифицированный Boxplot
- Scatterplot
- Стратифицированные круговые диаграммы
• Методы проверки гипотез
• Общий принцип методов проверки статистических гипотез
• Статистическая значимость: р-value
• Методы проверки гипотез (алгоритмы, примеры, ограничения):
- Т-критерий Стьюдента для независимых выборок
- Дисперсионный анализ ANOVA
- Критерии Манна-Уитни
- Критерий Краскелла-Уоллиса
- Критерий Хи-квадрат
- F-критерий Фишера и другие критерии для сравнения разброса
• Связи и Корреляции
- Корреляции Пирсона и Спирмена
- Ложные корреляции
- Регрессионная прямая и уравнение
• Методы для парных выборок
- Отличительные признаки парных выборок
- Критерий Мак-Немара
- Критерий Вилкоксона
- Т-критерий для парных выборок
• Правила выбора метода анализа факторов, адекватного поставленной задаче
• Приемы проверки истинности связи между фактором (причиной) и улучшаемым показателем (следствием);
• Приемы проверки достаточности выявленных факторов
• Практики анализа данных в Minitab

ДЕНЬ 6. Стадия ANALYZE. Практикум проверки гипотез.

• Разбор выполненных самостоятельных работ, анализ ошибок
• Работа с реальными данными. Проверка гипотез о влиянии факторов.
• Выделение и анализ ситуаций, когда методы проверки гипотез могут «давать сбои»
• Причины, по которым влияние фактора статистически не может быть обнаружено.

ДЕНЬ 7. Стадия ANALYZE. Многофакторная регрессия и основы планирования экспериментов.

• Основы многофакторного анализа. Активные и пассивные эксперименты.
• Многофакторная регрессия
- Требования к исходным данным
- Анализ мультиколлинеарности
- Анализ коэффициентов регрессионной модели
- Понятие остатков и анализ остатков
- Оценка приемлемости модели методом ANOVA
- Анализ показателя R2 и его разновидностей
- Ранжирование факторов по силе влияния
- Оценка прогностических свойств построенной модели на основе MAPE и MAE
- Разбор практических пошаговых примеров построения и интерпретации регрессионных моделей в промышленности
- Ограничения регрессии и недостатки пассивных экспериментов
• Основы планирования активных экспериментов (DOE)
- Разновидности методов планирования эксперимента
- Решетка факторного эксперимента
- Полные и дробные планы экспериментов
- Главный эффект и эффекты взаимодействия факторов
- Репликации и центральные точки
- Выбор плана эксперимента
- Статистическая обработка результатов эксперимента
- Визуализация на основе эксперимента
- Практические выводы на основе экспериментов
- Прогнозирование и оптимизация процессов на основе результатов DOE
• Ситуации, в которых активный эксперимент является самым эффективным способом исследования факторных влияний
• Работа в Minitab

ДЕНЬ 8. Стадия ANALYZE. Другие виды экспериментов. Практикум многофакторного анализа.

• Другие разновидности методов планирования экспериментов
- Эксперименты для смесей
- Отсеивающие эксперименты
- Эксперименты по Тагучи
• Практикум по многофакторному анализу данных и планированию экспериментов в Minitab
• Решение задач. Разбор практических ситуаций

ДЕНЬ 9. Дополнительные инструменты анализа факторов. Стадия IMPROVE и стадия CONTROL. FMEA

• Анализ факторов на основе экспертизы (когда сбор данных невозможен или затруднен)
• FMEA (идеи, алгоритм, модификации)
- Таблица FMEA
- Метрики S, O, D, RPN
- Правила принятия решений
- Принципы работы с командой экспертов
• CEDAC
• Парето анализ
• Стадия Improve
- Содержание стадии Improve
- Разновидности мероприятий, нацеленных на снижение разброса
- Разновидности мероприятий, нацеленных на смещение среднего
- Техники поиска решений
- Проверка достаточности принятых действий для достижения целей проекта
- Формирование таблицы потенциальных мероприятий
- Критерии выбора лучших мероприятий
- План пилотных внедрений
- Оценка эффекта от мероприятий на основе пилота
- Чек-лист стадии Improve
• Стадия Control
- Содержание стадии Control
- Стандартизация изменений
- Изменение системы контроля за стабильностью достигнутых улучшений
- Анализ возможностей тиражирования эффекта
- Подготовка отчета и систематизация материалов проекта
- Работа над ошибками
- Чек-лист стадии Control
• Практики анализа данных в Minitab

ДЕНЬ 10. Методы оценки эксперимента. Определение размера выборки. Подведение итогов.

• Оценка эффекта мероприятий по улучшению
- Графические методы оценки эффекта мероприятий
- Использование методов проверки гипотез для подтверждения эффектов
- Использование многофакторной регрессии для подтверждения эффектов
- Использование Парето и FMEA для оценки эффектов
• Оценка размера выборки
- Факторы, оказывающие влияние на размер выборки
- Ошибки I и II рода (alfa, betta)
- Мощность (Power)
- Оценка размера выборки при проведении первичного сбора данных
- Оценка размера выборки при проверке гипотез
- Оценка размера выборки при многофакторном анализе
- Оценка размера выборки при подтверждении эффекта
- Использование Minitab для расчета размера выборки
• Элементы управления проектом SixSigma
- Правила ведения обсуждений и групповая динамика
- Утверждение стадий, работа со спонсорами и заказчиками проекта
- Подведение итогов проекта и определение вклада участников
• Темы проектов, для которых методология DMAIC не эффективна
• Причины неудач проектов и растягивания сроков
• Подведение итогов. Обсуждение, ответы на вопросы
• Формирование графика консультаций по проектам
• Инструктаж по подготовке к итоговому тестированию

После окончания обучения вы сможете

Познакомившись с теорией самой эффективной методологии проектного управления изменениями - попробовать ее на практике, осуществив реальный проект Six Sigma cвоими собственными силами.