Potvrda o crnom pojasu Six Sigma – Personalizirano zdravlje (dio 1)

Sveobuhvatni tečaj osmišljen kako bi pomogao pojedincima da dobiju prestižni certifikat Crnog pojasa Six Sigma, na temelju IASSC -a znanja.

Lean Tijelo znanja Six Sigma univerzalno prihvaćeno za crne pojaseve:

• 1.0 Faza definicije
• 1.1 Osnovni pojmovi Six Sigma
• 1.1.1 Six Sigma značenja
• 1.1.2 Opća povijest Six Sigma i kontinuirano usavršavanje
• 1.1.3 Rezultat iz Lean Six Sigma projekta
• 1.1.4 Strategija rješavanja problema y = f (x)
• 1.1.5 Glas, posao i zaposlenik kupaca
• 1.1.6 Uloge i odgovornosti Six Sigme
• 1.2 Osnove od šest Sigma
• 1.2.1 Definiranje postupka
• 1.2.2 Karakteristike kritične kvalitete (CTQ)
• 1.2.3 Trošak loše kvalitete (CMQ)
• 1.2.4 Pareto analiza (pravilo 80:20)
• 1.2.5 Osnovne metrike Six Sigma
• a. Uključujući DPU, DPMO, FTY, RTY, VRIJEME CIKLUSE, DIZAVANJE OVAJ METRICIJE I IZUZIMANJE OVE METRICIJE
• 1,3 Mršav izbor projekta Six Sigma
• 1.3.1 Izgradnja poslovnog slučaja i projektnog pisma
• 1.3.2 Razvijanje mjernih podataka projekta
• 1.3.3 Financijska procjena i hvatanje koristi
• 1.4 Lean Company
• 1.4.1 Razumijevanje Lean
• 1.4.2.
• 1.4.3 Lean & amp; Šest Sigma
• 1.4.4 Sedam elemenata otpada
• a. Prekomjerna proizvodnja, korekcija, inventar, kretanje, prekomjerna obrada, transport, čeka.
• 1.4.5 5s
• a. Organizacija, čišćenje, standardizacija, samo -disciplina, odabir
• 2.0 faza mjerenja
• 2.1 Definicija procesa
• 2.1.1 Dijagram uzroka i posljedica dijagrama / riblje kralježnice
• 2.1.2 Mapiranje procesa, SIPOC, karta protoka vrijednosti
• 2.1.3 Dijagram x-y
• 2.1.4 Analiza načina i učinaka grešaka (FMEA)
• 2.2 Six Sigma statistika
• 2.2.1 Osnovna statistika
• 2.2.2 Opisna statistika
• 2.2.3 Normalna raspodjela i normalnost
• 2.2.4 Grafička analiza
• 2.3 Analiza sustava mjerenja
• 2.3.1 Preciznost i točnost
• 2.3.2 Pristranost, linearnost i stabilnost
• 2.3.3 Ponavljanje i obnovljivost brojila
• 2.3.4 Analiza varijabilnog mjerenja i atribut
• 2.4 kapacitet procesa
• 2.4.1 Analiza kapaciteta
• 2.4.2 Koncept stabilnosti
• 2.4.3 Atribut i diskretni kapacitet
• 2.4.4 Tehnike praćenja
• 3.0 Faza analize
• 3.1 Obrasci varijacije
• 3.1.1 Multi-vari analiza
• 3.1.2 klase distribucije
• 3.2 inferencijalna statistika
• 3.2.1 Razumijevanje zaključka
• 3.2.2 Tehnike uzorkovanja i koristi
• 3.2.3 Teorem središnje granice
• 3.3 Test hipoteze
• 3.3.1 Opći pojmovi i ciljevi testa hipoteze
• 3.3.2 Značaj; Praktični vs. Statistički
• 3.3.3 Rizik; Alfa i beta
• 3.3.4 Vrste testa hipoteza
• 3.4 Test hipoteze s normalnim podacima
• 3.4.1 t testovi 1 i 2 uzoraka
• 3.4.2 1 varijanta uzorka
• 3.4.3 Analiza varijance faktora
• a. Uključujući testove jednakih varijance, test normalnosti i izračun veličine uzorka, testiranje i tumačenje rezultata.
• 3,5 Test hipoteze s nemaralnim podacima
• 3.5.1 Mann-Whitney
• 3.5.2 Kruskal-Wallis
• 3.5.3 srednje raspoloženje
• 3.5.4 Friedman
• 3.5.5 1 znak uzorka
• 3.5.6 Wilcoxon od 1 uzorka
• 3.5.7 Udio 1 i 2 uzoraka
• 3.5.8 Chi-kvadrat (tablice u nepredviđenim situacijama)
• a. Uključujući testove jednakih varijance, test normalnosti i izračun veličine uzorka, testiranje i tumačenje rezultata.
• 4.0 faza poboljšanja
• 4.1 Jednostavna linearna regresija
• 4.1.1 korelacija
• 4.1.2 Regresijske jednadžbe
• 4.1.3 Analiza otpada
• 4.2 Analiza višestruke regresije
• 4.2.1 Nelinearna regresija
• 4.2.2 Višestruka linearna regresija
• 4.2.3 Umjeri povjerenja i prognoze
• 4.2.4 Analiza otpada
• 4.2.5 Transformacija podataka, Box Cox
• 5.0 kontrolna faza
• 5.1 Lean Controls
• 5.1.1 Metode upravljanja za 5s
• 5.1.2 Kanban
• 5.1.1 Poka-Yoke (dokaz o pogrešci)
• Planiranje eksperimenata (DOE)

Što ćete naučiti:

1. Obuka u sustavu pitanja kako bi se osigurao uspjeh u IASSC ispitu i dobivanje certifikata crnog pojasa
2. Razvoj profesionalnih vještina i iskustva potrebnih za vođenje projekata u uslužnom i proizvodnom sektoru
3. Sudjelovanje u raspravama o stvarnim projektima i stvarnim problemima kako bi se steklo praktično iskustvo u liječenju varijabli i tržišnim zahtjevima