План на курса

Въведение в Lean Six Sigma

  • Преглед на Lean и Six Sigma
  • История и еволюция на Lean Six Sigma
  • Ключови принципи на Lean Six Sigma
  • Ползи от прилагането на Lean Six Sigma

Основи на Lean методиката

  • Принципите на Lean
  • Разбиране на стойността и загубата
  • Преглед на Lean инструменти и техники
  • Lean мислене и начин на мислене

Основи на Шест Сигма

  • Рамката DMAIC
  • Ключови концепции на Шест Сигма
  • Основни инструменти и техники на Six Sigma
  • Разбиране на способността на процеса

Интегриране на Lean и Six Sigma

  • Синергии между Lean и Six Sigma
  • Истории за успех на Lean внедряване на Six Sigma
  • Роли в Lean проекти на Six Sigma

Решаване на проблеми с Lean Six Sigma

  • Идентифициране на възможности за подобрение
  • Техники за анализ на първопричината
  • Приоритизиране на проблемите и решенията
  • Въведение в процесното картографиране

Lean Инструменти и техники на Шест Сигма

  • 5S за организация на работното място
  • Основи на Kaizen (непрекъснато усъвършенстване)
  • Въведение в картографирането на потока от стойности
  • Преглед на основните статистически инструменти

Изпълнение на Lean проекти на Шест Сигма

  • Избор на Lean проект на Six Sigma
  • Планиране и изпълнение на малък по мащаб проект
  • Измерване на успеха и въздействието на проектите

Ставайки Lean жълт колан на Six Sigma

  • Отговорности на Lean жълт колан на Six Sigma
  • Пътища за по-нататъшно Lean обучение по Six Sigma
  • Подготовка за Lean сертифициране за жълт колан Six Sigma

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на бизнес процесите

Публика

  • Мениджъри
  • Надзиратели
 14 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