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Six Sigma Green Belt

SIX SIGMA GREEN BELT

SIX SIGMA GREEN BELT

DESCRIZIONE

CTQ e Confindustria Toscana Sud organizzano il prestigioso corso LEAN SIX SIGMA – GREEN BELT, in collaborazione con Six Sigma Management Institute (SSMI), società leader mondiale nella formazione e consulenza sulle metodologie di Lean Six Sigma, il cui fondatore, Dr. Mikel J. Harry, è largamente riconosciuto quale il principale “architetto” della teoria del Sei Sigma.

Verranno presentati strumenti di Project Management, modalità di impostazione della raccolta dati, misura della Process Capability, modalità di impostazione della ricerca delle cause, analisi statistiche avanzate quali la regressione e l’analisi della varianza, definizione delle soluzioni e delle modalità di controllo in grado di garantire i risultati nel tempo. Inoltre verrà sviluppata l’integrazione del Six Sigma con la Lean Production.

All’interno del corso Six Sigma Green Belt verrà adottata una metodologia didattica interattiva, grazie all’utilizzo di avanzati software di simulazione del processo.

OBIETTIVI

L’obiettivo del corso è fornire un quadro completo di strumenti e metodologie statistiche per affrontare in modo altamente efficace i progetti di miglioramento aziendale (metodologia DMAIC).  L’applicazione del metodo Six Sigma permetterà il raggiungimento di fondamentali risultati quali:

– Riduzione dei costi

– Calcolo di Inefficienza di processo

– Miglioramento degli indicatori di performance

– Eliminazione degli sprechi e delle attività non a valore

– Incremento dell’efficienza

– Miglioramento della qualità

– Riduzione dei tempi

– Riduzione delle scorte

– Riduzione scarti di produzione

– Miglioramento flussi produttivi

PROGRAMMA

DURATA

40 ore

L’approccio Six Sigma, l’approccio Lean e la metodologia DMAIC applicata a un progetto di miglioramento

  • La fase Define:

– Preparazione del project charter e condivisione del progetto e degli obiettivi associati con la Direzione

– La voce del cliente (VOC): misura e traduzione in CTQ (Critical to Quality)

– Scelta degli indicatori del progetto

– Piano di lavoro e mappatura dei processi (SIPOC e Diagramma di flusso)

  • La fase Measure:

– Tipologie di dati e modalità di raccolta; Valutazione delle componenti dell’errore di misura e relativa interpretazione della stima dell’errore di misura (*)

– Indici statistici della variabilità e strumenti per la sua rappresentazione

– Analisi di Process Capability e criteri per la corretta valutazione della short e Long Term Capability (*)

– Indicatori tipici del Manufacturing: First Time Yield, Takt Time, Lead Time

  • La fase Analyze:

– L’analisi delle cause: diagramma causa-effetto, FMEA di processo e di progetto

– Studio dei legami tra variabili: analisi di correlazione e regressione semplice; l’interpretazione e l’uso dei modelli statistici nelle realtà produttive e ingegneristiche (*)

– La valutazione del peso dei parametri attraverso i modelli di regressione e analisi della Varianza a un fattore e a due fattori e la multiregressione (*)

  • La fase Improve:

– Tecniche di creatività per sviluppare idee alternative di miglioramento e utilizzo della matrice di Pugh nella valutazione delle diverse alternative

– Valutazione del ritorno dell’investimento

– Piano pilota, validazione del miglioramento e applicazione completa delle azioni individuate

  • La fase Control

– Tecniche di Error Proofing, consolidamento dei miglioramenti ed estensione

– Piani di controllo, carte di controllo e Procedure Operative Standard (*)

– Piani di addestramento e verifica dei risultati nel tempo

(*) Tematiche per le quali è prevista un’esercitazione.

Ogni partecipante deve sviluppare un progetto Six Sigma con applicazione completa del DMAIC in una realtà aziendale. Il progetto viene avviato durante lo svolgimento del corso di formazione e dura in media 45-60 gg.

A CHI È RIVOLTO

Responsabili Qualità, Sistema di Gestione Qualità, Produzione, Progettazione, Industrializzazione, Acquisti, Finanza ed ogni altro ruolo aziendale coinvolto nel miglioramento continuo basato su dati e relative elaborazioni statistiche.

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