План на курса

Въведение

  • Резюме на основите на Six Sigma
  • Преглед на Lean принципи и философия
  • Синергия между Six Sigma и Lean

Разширени DMAIC и Lean инструменти

  • Задълбочено проучване на процеса DMAIC
  • Lean инструменти за елиминиране на отпадъци
  • Картографиране на потока от стойности и анализ на потока на процеса
  • Kaizen и непрекъснато подобряване

Статистически анализ и вземане на решения, базирани на данни

  • Разширени статистически инструменти в Six Sigma
  • Проверка на хипотези и регресионен анализ
  • Техники за събиране и анализ на данни
  • Въведение в дизайна на експериментите (DOE)

Стратегии за подобряване на процеса и качеството

  • Подобряване на процеса с помощта на Lean Six Sigma
  • Техники за подобряване на качеството
  • Управление на риска и смекчаване
  • Ефективни стратегии за решаване на проблеми

Проект Management и Leadership Умения

  • Основни неща за управление на проекти за Зелени пояси
  • Leadership и управление на промените
  • Екипна динамика и управление
  • Communication умения за ангажиране на заинтересованите страни

Lean Изпълнение на проекта Six Sigma

  • Избор и определяне на обхвата Lean проекти на Six Sigma
  • Разработване на харта на проекта
  • Стратегии за изпълнение на Lean проекти на Six Sigma
  • Мониторинг и контрол на напредъка на проекта

Казуси и приложения в реалния свят

  • Анализ на успешни Lean Six Sigma проекти
  • Често срещани предизвикателства и как да ги преодолеете
  • Най-добри практики

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Познания и опит в методологиите на Six Sigma
  • Познаване на Lean концепции, инструменти и техники

Публика

  • Мениджъри
  • Професионалисти със сертификат за жълт колан
 21 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (5)

Свързани Kурсове

Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

7 Hours

Econometrics: Eviews and Risk Simulator

21 Hours

HR Analytics for Public Organisations

14 Hours

Statistical Analysis using SPSS

21 Hours

Talent Acquisition Analytics

14 Hours

Advanced R

7 Hours

Algorithmic Trading with Python and R

14 Hours

Anomaly Detection with Python and R

14 Hours

Programming with Big Data in R

21 Hours

R Fundamentals

21 Hours

Cluster Analysis with R and SAS

14 Hours

Data and Analytics - from the ground up

42 Hours

Data Analytics With R

21 Hours

Data Mining with R

14 Hours

Deep Learning for Finance (with R)

28 Hours

Свързани Kатегории