Certificazione SIX SIGMA Green Belt

1. INTRODUZIONE SIX SIGMA: scopo e obiettivi di apprendimento Metodologia del training Introduzione e regole base.

a. Fondamenti Six Sigma: cos’è Six Sigma, capacità di processo e Six Sigma, la qualit?? Six Sigma e Motorola, il processo Six Sigma: Define, Mesure, Analyze, Improve, Control

b. Six Sigma Deployment: Sponsors Champions Process owners, Green Belt e Black Belt, Master Black Belts Project teams

2. DEFINE: selezione dei progetti, Strumenti per la definizione dei progetti Business case, Team make-up e diagramma ARMI Stakeholder analysis e strategie di influenza Problem statement, Milestone, Piano di comunicazione.

a. Collezionare le CTS: comprendere i requisiti del Cliente collezionare gli input del Cliente, determinare i requisiti, dare priorità ai requisiti: il modello di Kano

b. SIPOC: Cos’è un processo, benefici della mappatura, il modello Cliente – Fornitore, simboli per la mappatura, passi per la mappatura, versioni di un processo, validazione del processo

3. MEASURE-ANALYZE:

a. Collezionare i dati: dati e misurazioni, il valore della misurazione, selezionare le misure, tipi di dati, piano collezionamento dati Diagramma causa / effett, la matrice CTS/Y, la matrice y=f(x), fondamenti di Measurement System Analysis, strumenti per il collezione dati, approccio al campionamento, determinare la dimensione del campione, calcolare il Sigma di processo

b. Calcolare il sigma di processo: perché usare la scala Sigma, linee guida per le opportunità di difetto Calcolo del Sigma, First Time Yield, Rolled Throughput Yield, Indici di capacità di processo (Cp, Cpk, Pp, Ppk), Metodi alternativi per il calcolo del Sigma

c. Statistica di base: definizioni preliminari, distribuzioni continue e discrete, distribuzione normale, distribuzione binomiale, distribuzione di Poisson, teorema del limite centrale e dimostrazione empirica, distribuzione campionaria, misure centrali (media, moda, mediana), misure di variabilità (deviazione standard, varianza, range) Misure di forma (asimmetria, curtosi), stime puntuali e intervallari, intervalli di confidenza, livelli di confidenza, margine di errore, criteri di stratificazione

d. Statistica con Minitab®: l’interfaccia di Minitab, statistica descrittiva distribuzioni, valutare la normalità, trasformazioni Box-Cox, analisi grafica, istogrammi, box plot, scatter e marginal plots, diagrammi di Pareto Run charts e test, carte di controllo per variabili (I-MR, Xbar-R charts nd tests), carte di controllo per attributi (P, nP, C, U charts and tests) short run charts, short term e long term variation

e.Test delle ipotesi: perché testare le ipotesi, concetti base, ipotesi nulla e ipotesi alternativa, livello di significatività, p-value, tipi di errore alfa e beta, procedura generale, chi-square test, sample t test, sample t-test, paired t-test, sample variances, test for equal variances, one way ANOVA, two ways ANOVA

f. Power and sample size: tipi di studio, determinare alfa e beta, fattori che influenzano la potenza del test, minima differenza da individuare, calcolo della potenza e della dimensione del campione

g. Gage R&R: scopo dello studio Gage R&R Parameteri, linee guida, analisi per attributi, Fleiss' Kappa statistics

h. Regressioni: correlazioni Regressioni semplici, controllare la validità del modello Regressioni multiple, R-squared adusted, variance inflaction factor, stepwise regression

i. DOE – Design of experiments: terminologia del DOE, quando usare il DOE, tipi di design, procedura generale, full factorial design Interazioni, effetti principali, interazioni, diagramma a cubi, blocchi e replicazioni, analisi dei residui, simulazione con game della catapulta, fractional factorial designs, confondimento (aliasing), risoluzione, collasso del modello

j. Superfici di risposta: strategia RSM, punti centrali, test di curvatura, ricerca della regione di ottimo, central composite design Box, Behnken design, superfici per risposte multiple

4. IMPROVE: obiettivi del miglioramento, progetti pilota, fondamenti di project management

a. Brainstrorming: brainwriting channel brainstorming, out of the box thinking

b. Selezionare le soluzioni: pay off matrix, pugh matrix, matrice per criteri assoluti

c. Confezionare le soluzioni: battezzare le soluzioni, analisi costi vs benefici

5. CONTROL: AIAG APQP Control Plan Form, Passi del processo, Descrizione e documentazione CTQ, Metodi di misura

6. GESTIRE I PROGETTI SIX SIGMA: tracking, comunicazione, change management