Lean Six Sigma Black Belt

La Visione Breakthrough fornisce al partecipante una panoramica generale dei concetti essenziali alla base delle pratiche Six Sigma. Attraverso lezioni dinamiche, lo studente comprenderà meglio la natura, lo scopo e i driver Six Sigma, nonché le competenze cardine che ne costituiscono le fondamenta. Gli argomenti che compongono questo modulo sono:

• Panoramica Contenuti
• Driving Need
• Focus sul Cliente
• Concetti Fondamentali
• Ragionamento Deterministico
• Principi Leva
• Selezione degli Strumenti
• Breakthrough della Performance

Il modulo "Principi di Business" fornisce al partecipante una chiara comprensione del termine qualità e di come questa idea interagisca con il concetto di valore. Lo studente comprenderà le metriche delle prestazioni e il modo in cui la validità di tali misurazioni possa produrre effetti positivi a cascata su tutta l'organizzazione. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Definizione di Qualità
• Proposta di Valore
• Report delle Metriche
• Obiettivi BOPI
• Fondamenti di Economia
• Terza Generazione
• Fattori di Successo

Il modulo "Gestione del Processo", fornisce al partecipante una chiara comprensione di ciò che serve per creare e sostenere processi di alto livello. Attraverso lezioni dinamiche, lo studente imparerà come valutare efficacemente le prestazioni di qualsiasi tipo di processo, il ruolo vitale della misurazione, come creare una baseline delle prestazioni e come utilizzare tali benchmark per valutare le prestazioni aziendali. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Resa della Performance
• Processi Nascosti
• Potenza della Misurazione
• Stabilire le Condizioni di Base
• Benchmark della Performance
• Opportunità di Difetto
• Modelli di Processo
• Capacità di Processo
• Design della Complessità
• Affidabilità del Prodotto

Il modulo Linee guida per l'Installazione, fornirà al partecipante le conoscenze basate sull'esperienza, necessarie per comprendere al meglio la natura e gli obiettivi alla base di un dispiegamento di successo del Six Sigma. Particolare attenzione verrà prestata ai requisiti primari e alle aspettative della performance di ciascun ruolo chiave, che verrà discusso e illustrato a fondo. Inoltre, il partecipante comprenderà gli elementi di pianificazione cruciali per la distribuzione Six Sigma, oltre agli elementi essenziali per garantire un'implementazione di successo. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Pianificazione del Dispiegamento
• Timeline del Dispiegamento
• Ruolo CXO
• Ruolo del Champion:
• Ruolo delle Black Belt:
• Ruolo delle Green Belt:
• Ruolo delle White Belt:
• Progetti pratici
• Principi DFSS
• Principi PFSS
• Principi MFSS

Il modulo Progetti Applicativi, fornirà al partecipante le conoscenze basate sull'esperienza e le informazioni sulla leadership necessarie, al fine di ottenere i numerosi vantaggi associati a un progetto applicativo Six Sigma. In particolare, lo studente imparerà a selezionare, definire, pianificare, avviare, eseguire, convalidare, segnalare e concludere un progetto orientato ai risultati, finalizzato alla produzione di benefici finanziari tangibili. Questo modulo, si concentrerà particolarmente sul concetto di forze trainanti e frenanti che influenzanola velocità di esecuzione e la qualità di un progetto Black Belt, Green Belt, Yellow Belt o White Belt. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Descrizione del Progetto
• Panoramica sul Progetto
• Linee Guida del Progetto
• Scopo del Progetto
• Leadership del Progetto
• Team del Progetto
• Finanziamento del Progetto
• Management del Progetto
• Payback del Progetto
• Pietre Miliari del Progetto
• Documenti del Progetto

Il modulo "Focus sul Valore", fornirà a ciascun partecipante le conoscenze e i principi basati sull'applicazione e l'esperienza, necessari ai fini della comprensione del modo sistematico in cui viene creato il valore. Questi concetti sono validi per qualsiasi tipo o dimensione di azienda. Questa potente conoscenza è inquadrata dalla strategia DMAIC di problem solving Six Sigma, collaudata nel tempo, che si concentra sull’ identificazione, estensione e sfruttamento delle opportunità, per creare valore a vantaggio del cliente e del fornitore,contemporaneamente. Inoltre, il partecipante acquisirà informazioni vitali sull' opportunità di creazione del valore, come possa essere ottimizzata e successivamente sfruttata per produrre cambiamenti quantistici in tutto ciò che un'azienda fa o cerca di fare, a qualsiasi livello. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Creazione del Valore
• Riconoscimento delle Necessità
• Definizione delle Opportunità
• Condizioni per le Misurazioni
• Analisi delle Forze
• Impostazioni per il Miglioramento
• Controllo delle Variazioni
• Standardizzazione dei Fattori
• Lezioni Integrate
• Esempi di Applicazione

Il modulo Pratiche Lean, fornisce al partecipante le conoscenze, i metodi e gli strumenti collaudati, associati alle best practice di una moderna azienda Lean. In particolare, il partecipante imparerà come risolvere i problemi operativi in corso e scoprirà come migliorare o semplificare in altro modo le operazioni quotidiane. Naturalmente, questo obiettivo è raggiunto con l'applicazione dei principi di lean manufacturing come la prova di errore, i sistemi di pull e le pratiche di miglioramento di base del luogo di lavoro, solo per citarnealcune. Il partecipante imparerà come applicare tali strumenti a una vasta gamma di applicazioni commerciali e industriali. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Pensiero Lean
• Teoria dei Vincoli
• Flusso Continuo
• Sistemi Pull
• Visual Factory
• Sistema Kanban
• Sistema PokaYoke
• Sistema delle 6S
• Sistema SMED
• Approccio 7W
• Kaizen
• Mappa del Flusso di Valore
• Approccio 6M
• A3
• Panoramica sul Flusso
• Hiejunka
• TPM
• Jidoka
• Conclusioni sul Lean

Il modulo Strumenti per la Qualità, fornirà al partecipante una serie di metodi classici per il miglioramento della qualità, insieme agli strumenti diagnostici comunemente associati a iniziative come Six Sigma, Lean Sigma, TQM, 8D e altri programmi Lean per il miglioramento dei processi. In particolare, il partecipante imparerà come stabilire relazioni causa-effetto di base, come risolvere i problemi operativi in corso e scoprirà come migliorare in altro modo le operazioni quotidiane. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Classificazione delle Variabili
• Scale di Misurazione
• Definizione del Problema
• Brainstorming Focalizzato
• Mappatura del Processo
• Diagramma SIPOC
• Analisi del Campo di Forza
• Analisi della Matrice
• Analisi C&E
• Analisi della Modalità Errore
• Campionamento della Performance
• Fogli di Controllo
• Documenti Analitici
• Grafici di Pareto
• Run Chart
• Grafici Multi-Variabili
• Grafici di Correlazione
• Tabelle di Frequenza
• Istogrammi della Performance
• Probabilità di Base
• Grafici Pre-Controllo
• Grafici di Controllo
• Card Punteggi
• Percorsi di Ricerca
• Integrazione dei Concetti
• Simulazione Qualità

Il modulo Statistica di Base, fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per caratterizzare statisticamente praticamente qualsiasi matrice o insieme di dati. Questo modulo rappresenta il primo passo nel mondo della statistica applicata, quindi i principi e le pratiche di base all'interno, sono vitali per raggiungere un livello più elevato di capacità analitica. Gli studenti organizzeranno una serie di dati per successive analisi, utilizzando statistiche descrittive e abbineranno tali dati a una distribuzione comune,come ad esempio una curva normale. Inoltre, i candidati impareranno a definire il valore centrale di tale distribuzione dei dati, a caratterizzare la variabilità intrinseca associata a tale distribuzione e a stimare la probabilità di un dato valore o punto di interesse. Ai partecipanti verrà quindi insegnato come segnalare le relative statistiche e i risultati descrittivi in modo semplice e comprensibile. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Variabili della Performance
• Notazioni Statistiche
• Varianza della Performance
• Distribuzione Normale
• Analisi della Distribuzione
• Indici di Posizione
• Indici di Dispersione
• Deviazione Quadratica
• Coefficiente di Variazione
• Libertà della Deviazione
• Standardizzazione
• Probabilità - Standard Z
• Limite Centrale
• Errore Standard
• Distribuzione di Student
• Probabilità - Standard T
• Simulazione Statistica

Il modulo Capacità Continua fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze relative a una vasta gamma di metriche di capacità di processo continuo. Nello specifico, il partecipante imparerà a calcolare, interpretare, correlare e segnalare gli indici primari di capacità che si basano su dati continui, come Cp, Cpk, Z.st, Z.lt, solo per citarne alcuni. Il candidato imparerà anche come creare sottogruppi razionali in modo da vincolare, o limitare in altro modo, l'influenzadi eventi non casuali nel corso del campionamento. Si tratta di un elemento importante poiché tali eventi potrebbero compromettere la stima a breve termine della capacità di processo, fornendo così un indicatore fuorviante della capacità. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Specifiche della Performance
• Sottogruppi Razionali
• Studi sulla Capacità
• Capacità Istantanea
• Capacità Longitudinale
• Indice Cp
• Indice Cpk
• Indice Pp
• Indice Ppk
• Spostamento del Processo
• Qualificazione del Processo
• Simulazione ConcaP

Il modulo Capacità Discreta fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze associate a un'ampia gamma di metriche di capacità di processo per dati discreti. In particolare, il partecipante imparerà come calcolare, interpretare, correlare e segnalare gli indici principali di funzionalità che si basano su dati discreti, come Y.rt (Rolled Throughput Yield), Defects-Per-Million-Opportunities (DPMO) e Defects-Per-Unit (DPU). Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Metriche dei Difetti
• Opportunità di Difetto
• Distribuzione Binomiale
• Distribuzione di Poisson
• Resa Throughput
• Resa Rolled
• Conversione Metriche
• Simulazione DiscaP

Il modulo Test delle Ipotesi fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per tradurre i problemi pratici in domande statistiche adatte all'indagine analitica. Naturalmente, la capacità di formulare domande statistiche è essenziale per la valida integrazione e per l’indagine sui dati derivanti dal campionamento casuale. Ogni volta che si utilizza un campione rappresentativo per trarre un'inferenza sulla popolazione corrispondente, alcune ipotesi statistiche devono essere stabilite e testate. Naturalmente, tali questioni analitiche sono definite ipotesi statistiche. Pertanto, questo argomento rappresenta il primo passo nel mondo delle statistiche di campionamento, chiamate anche statistiche inferenziali. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Inferenze Statistiche
• Domande Statistiche
• Problemi Statistici
• Ipotesi Nulla
• Ipotesi Alternativa
• Significato Statistico
• Rischio Alpha
• Rischio Beta
• Differenze Criteri
• Scenari Decisionali
• Dimensione Campioni

Il modulo Intervalli di Confidenza fornisce al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per calcolare gli intervalli di confidenza statistica per varie misure di tendenza centrale e variabilità (con gradi noti di rischio e fiducia). In particolare, il candidato imparerà come calcolare, interpretare e segnalare intervalli di confidenza statistica praticamente per qualsiasi applicazione che comporti l'uso di dati continui o discreti, come gli intervalli di confidenza contenenti la media reale e la varianza di una caratteristica continua delle prestazioni del prodotto, o gli intervalli di confidenza intorno a una data percentuale di difetto. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Distribuzione Media
• Intervalli Media
• Distribuzione della Varianza
• Intervalli Varianza
• Distribuzione della Proporzione
• Intervalli Proporzione
• Intervalli Frequenza

In questo modulo vengono fornite al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per dispiegare e trarre un efficace vantaggio dall'uso dei grafici di controllo dei processi statistici o grafici SPC, come vengono comunemente chiamati. Nello specifico, il partecipante imparerà come identificare, pianificare, costruire, implementare e interpretare i grafici SPC per le caratteristiche prestazionali continue e discrete. Naturalmente, tali grafici sono correlati a prodotti, servizi e transazioni industriali e commerciali. Il partecipante comprenderàla logica alla base delle statistiche SPC, in termini di funzionamento di un grafico di controllo, e come questi grafici possano essere utilizzati per centrare meglio un processo e limitare la larghezza di banda complessiva del suo funzionamento (ridurre lo spread). Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Controllo Statistico
• Logica Controllo
• Limiti di Controllo
• Selezione Grafico
• Interpretazione Grafico
• Test di Zona
• Grafico Variabili
• Grafico Attributi
• Grafici Individuali
• Grafici IMR
• Grafico Xbar
• Grafico Range
• Grafico Proporzioni
• Grafico Difetti
• Grafici Residuali
• Studi Capacità
• Simulazione Controllo

Il modulo Metodi Parametrici, fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare strumenti e metodi parametrici. I metodi parametrici rappresentano una classe di strumenti statistici e procedure matematiche per testare ipotesi statistiche, spesso correlate alla media e alla varianza. Questa particolare classe di statistiche presuppone che le distribuzioni sottostanti delle variabili valutate, appartengano a una famiglia nota di distribuzioni di probabilità. Un esempio è una procedurastatistica chiamata Analysis-of-Variance, o semplicemente ANOVA. L'uso di questo metodo statistico presuppone che le distribuzioni sottostanti siano normalmente distribuite e che le variazioni delle distribuzioni confrontate siano simili. Le tecniche parametriche sono strumenti molto potenti perché sono abbastanza robuste per le violazioni delle ipotesi sottostanti. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Differenze Media
• Differenze Variazione
• Variazione Totale
• Variazione Within (interna al gruppo)
• Variazione Between (tra i gruppi)
• Analisi Varianza
• ANOVA a una via
• ANOVA a due vie
• ANOVA N
• Grafici ANOVA
• Regressione Lineare
• Regressione Multipla
• Analisi Residui
• Simulazione Parametrica

Il modulo Metodi Chi-Quadrato fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per l’utilizzo di diverse forme chiave della statistica chi quadrato. Nello specifico, il test chi quadrato è un qualsiasi test di ipotesi statistica in cui la statistica del test ha una distribuzione chi quadrato, dato che l'ipotesi nulla è vera. Questa statistica di prova viene spesso utilizzata per determinare la distribuzione sottostante di una variabile di prestazione del prodotto o del servizio, o per stimare l'entità dell'associazione tra una variabilecategorica e un’ altra. Inoltre, è una statistica fondamentale quando si conducono indagini e ricerche basate sui sondaggi, come le analisi della soddisfazione del cliente. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Definizione Statistica
• Adattabilità Modello
• Test Indipendenza
• Coefficienti di Contingenza
• Correzione Yates
• Test Proporzioni

Il modulo Metodi per i Sondaggi, fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per progettare e distribuire in modo efficace ed efficiente indagini quantitative, nonché come analizzare i dati risultanti, trarre conclusioni e riferire i risultati. In particolare, i metodi di indagine statistica vengono utilizzati per raccogliere informazioni numeriche sulle opinioni delle persone o altrimenti per assemblare determinate informazioni fattuali (in forma quantitativa). Indipendentemente dall'intento, tutti i sondaggi comportano la somministrazione di domande a dei soggetti. Esempi palesi sono i sondaggi sulla soddisfazione dei clienti, gli studi sul morale dei dipendenti e così via. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Design Ricerche
• Fonti di Informazione
• Costruzione Questionario
• Formulare Domande
• Qualità Domande
• Piani Campionamento
• Analisi Dati

Il modulo Metodi Non Parametrici fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare strumenti e metodi non parametrici per l’analisi e la segnalazione di dati non normali. Questo ramo di statistica matematica, si occupa dei modelli statistici e dei test che non dipendono dal tipo o dalla natura della distribuzione sottostante. I modelli non parametrici differiscono dai modelli parametrici in quanto il modello non è specificato prima del fatto, ma viene invece determinato dai dati.I modelli non parametrici sono anche chiamati “a distribuzione libera”. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Concetti Non Parametrici
• Test Mediana
• Test delle Run
• Altri Test

Il modulo Metodi Sperimentali fornisce al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per eseguire in modo efficace ed efficiente esperimenti progettati statisticamente. La progettazione dell'esperimento viene spesso utilizzata per stabilire un insieme razionale di condizioni del test che, una volta eseguite, forniranno i dati necessari per analizzare l'effetto primario di ogni variabile indipendente, spesso includendo una o più interazioni variabili. Le applicazioni per gli esperimenti progettati che sono trattati in questo corso,vanno dalla comprensione di un ampio gruppo di variabili, fino alla scoperta dei contributori vital few, capendo come separare le fonti di errore non casuale dagli errori casuali, identificando e analizzando le interazioni variabili, massimizzando la media di una variabile di prestazioni, riducendo contemporaneamente la varianza e stabilendo specifiche di prestazioni realistiche, applicando tolleranze per prodotti e processi. Naturalmente, queste sono solo alcune delle molte applicazioni in cui gli esperimenti progettati statisticamente possono svolgere un ruolo centrale. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Principi Progettazione
• Modelli Progettazione
• Strategie Sperimentali
• Effetti Sperimentali
• Un Fattore Due Livelli
• Un Fattore Multi-Livello
• Fattoriali Completi
• Due Fattori Due Livelli
• Due Fattori Multi-Livello
• Tre Fattori Due Livelli
• Pianificazione Esperimenti
• Fattoriali Frazionari
• Quattro Fattori Due Livelli
• Cinque Fattori Due Livelli
• Selezione Design
• Design Robusto
• Simulazione Esperimento

I metodi DFSS forniranno al partecipante le conoscenze e le competenze concernenti diverse pratiche chiave, relative al campo del Design-For-Six-Sigma, o DFSS come viene spesso chiamato. Il partecipante apprenderà le basi della distribuzione delle funzioni di qualità (QFD) e il ruolo che questa metodologia svolge nel processo di progettazione o nell'iniziativa di miglioramento della qualità. Il candidato comprenderà non soltanto le applicazioni industriali del DFSS, ma anche le applicazioni commerciali. In aggiuntail partecipante scoprirà come progettare ed eseguire una previsione gerarchica delle capacità, spesso definita flusso della capacità. Pertanto, questa metodologia si basa sui principi di propagazione degli errori. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Metodi QFD
• Flusso Capacità
• Flusso Capacità
• Analisi Tolleranza
• Simulazione Monte-Carlo

Il modulo Analisi delle Misurazioni, fornirà al partecipante le conoscenze e le competenze necessarie per esaminare in modo efficace ed efficiente la capacità e la portata del sistema di misurazione. Questo campo di studio è spesso indicato come “Analisi dei Sistemi di Misurazione”, o MSA in breve. Lo scopo di uno studio MSA è quello di stabilire il potenziale statistico di un sistema di misurazione, la sua capacità a breve termine e la sua capacità a lungo termine. In questo senso, l'obiettivo di uno studio MSA è quello di definire e migliorare l'estensionedell'incertezza statistica inerente a un dato sistema di misurazione e ai relativi operatori, attrezzature, strumenti e procedure. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Incertezza Misurazione
• Misurazione Componenti
• Studi Misurazione

Il modulo Training Project è interamente incentrato sui problemi dei casi simulati, che emulano completamente l'ambiente applicativo di un progetto Six Sigma. Attraverso questo modulo, al partecipante viene offerta una grande opportunità per applicare sia le proprie conoscenze di miglioramento del processo, sia le capacità di risoluzione dei problemi in modo pratico. Questo corso si basa sul problem solving del mondo reale, ovvero come risolvere i problemi attraverso la progressiva applicazione del miglioramento dei processi, deimetodi e degli strumenti. Naturalmente, questo tipo di formazione ha lo scopo di estendere le competenze pratiche di ogni partecipante, indipendentemente dalla loro formazione precedente. Gli argomenti che costituiscono questo modulo sono:

• Fase di Riconoscimento
• Analisi Rischi
• Introduzione Progetti
• Fase di Definizione
• Fase di Misurazione
• Fase di Analisi
• Fase di Miglioramento
• Fase di Controllo
• Analisi Sondaggi