Lean six sigma - Green Belt

I partecipanti ai corsi Six Sigma di Leanbet acquisiscono le capacità per impostare in maniera sostenibile un programma di Miglioramento Continuo, assicurando la coerenza dei singoli progetti rispetto alla strategia aziendale. 

Il training è un insieme completo di argomenti che sono destinati ad essere rappresentazioni delle competenze minime universalmente e comunemente accettate e dei requisiti di competenza di base delle Green Lean Six Sigma.

Il percorso si suddivide in 3 step principali: Definire, Misurare e Analizzare ciascuna suddivisa in sottocategorie costituite da singoli argomenti tematici.

Fase di DEFINE

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1.1 Le basi di Six Sigma

• Significato di Six Sigma

• Storia generale di Six Sigma e miglioramento continuo

• Risultati di un progetto Lean Six Sigma

• La strategia di problem solving Y = f(x)

• Voce del cliente e dell'azienda

• Ruoli e responsabilità Six Sigma

1.2 I fondamenti di Six Sigma

• Definizione di un processo

• Caratteristiche critiche di qualità (CTQ)

• Costi della scarsa qualità (COPQ)
  Analisi di Pareto (regola 80:20)

• Metriche Six Sigma di base (inclusi DPU, DPMO, FTY, RTY, Cycle Time)

1.3 Selezione di progetti Lean Six Sigma

• Costruire un Business Case & A3 Project Charter
  Sviluppo delle metriche del progetto

• Valutazione finanziaria e acquisizione dei benefici

1.4 La Lean Enterprise

• Capire Lean

• La storia di Lean

• Lean & Six Sigma

• I sette sprechi-Waste (Sovrapproduzione, correzione, inventario, movimento, sovraelaborazione, trasporto, attesa)

• Metodolgia 5S

Fase di MEASURE

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2.1 Definizione del processo

• Mappatura del processo, SIPOC, mappa del flusso di valore

2.2 Statistiche Six Sigma

• Raccolta dati: Sottogruppi, impatto della variazione, frequenza di campionamento

• Statistiche di base

• Statistiche descrittive

• Distribuzioni normali e normalità

• Analisi grafica

2.3 Analisi del sistema di misura

• Precisione e accuratezza

• Taratura, linearità e stabilità

• Ripetibilità e riproducibilità del sistema di misura

• MSA variabile e per attributi

2.4 Controllo statistico di processo (SPC)

• Raccolta dati per SPC

• Grafico I-MR

• Grafico Xbar-R

• Grafici U e C

• Grafici P NP

• Grafico Xbar-S

2.5 Capacità di processo

• Analisi delle capability Cpk e Ppk

• Concetto di stabilità

• Attributi e capacità per attributi

• Tecniche di monitoraggio

Fase di ANALYSE

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3.1 Ricerca delle cause radice

• Diagrammi causa-effetto / lisca di pesce

• Diagramma X-Y

• Modalità di guasto e analisi degli effetti (FMEA)

3.2 Statistica inferenziale

• Comprendere l'inferenza

• Tecniche e usi del campionamento

• Teorema del limite centrale

3.3 Regressione lineare semplice

• Correlazione

• Equazioni di regressione

• Analisi dei residui

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Fase di IMPROVE

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• Generare le soluzioni

• Obiettivi del miglioramento

• Matrici di valutazione

• Selezionare contromisure

• Error Proofing

• Piloting

Fase di CONTROL

• Controllare i risultati

• Calcolare il livello di sigma ottenuto

• Calcolare i saving ottenuti

• Standardizzazione

• Comunicare i successi

• Miglioramento continuo

I test delle Ipotesi 

Introduzione al DOE

• Esame finale

64 ore 

•Le organizzazioni/aziende nelle quali i processi da migliorare richiedano l’utilizzo di tecniche analitiche e statistiche per approcciare i problemi, rilevare i dati rappresentativi dei processi, comprendere le correlazioni causa-effetto e determinare le possibili contromisure.

•Gli agenti del cambiamento, per gestire il miglioramento di qualsiasi processo attraverso una metodologia robusta di raccolta ed analisi dati.

Partenza 8 ottobre 2025  termine 4 Marzo 2026

Vicenza