Бридж от Зелёных до Черных Поясов (GB to BB) Lean Six Sigma

Добро пожаловать на наш всеобъемлющий курс обучения «Бридж от Зеленых до Черных Поясов (GB to BB) Lean Six Sigma», предназначенный для оснащения вашей команды передовыми навыками управления проектами, необходимыми для повышения Операционной эффективности. Этот тренинг рассчитан на профессионалов, стремящихся расширить свои знания от уровня Зеленого Пояса до эксперта Черного Пояса в методологии DMAIC, анализе корневых причин и продвинутом анализе данных с использованием Minitab.

Ключевое отличие нашей программы – это разработанные BMGI детальные дорожные карты и алгоритмы внутри каждой из фаз DMAIC, которых более 80. Эти инструменты обеспечивают практические решения в любой ситуации и для любой индустрии, помогая участникам эффективно справляться с различными вызовами и достигать устойчивых улучшений. В дополнение к тренингу, коучинг резко повышает вероятность успешного и быстрого завершения проекта с высоким экономическим эффектом.

Наша программа также полностью соответствует требованиям IASSC.ORG, что гарантирует высокие стандарты обучения и сертификации. Успешные кандидаты получат международный сертификат Lean Six Sigma Black Belt от BMGI, признанный IASSC, при условии сдачи онлайн-экзаменов и завершения одного проекта DMAIC. В качестве входящего требования, для участия в программе Бридж необходим международно признанный сертификат Зеленого Пояса Lean Six Sigma.

Каждый модуль программы занимает 5 дней в классе или 10 дней онлайн, по 4 часа каждый день. Между модулями предусмотрен перерыв, обычно от 4 до 6 недель, чтобы участники могли применить полученные знания на практике в рамках первого проекта. В это время проводятся сессии по индивидуальному коучингу, направленные на поддержку и углубление практических навыков участников.

Постоянное использование LMS, как при обучении онлайн, так и в классе, является еще одним отличием учебных программ от BMGI. В каждом учебном блоке есть минимум одно упражнение-тест для мгновенной проверки индивидуального понимания. Каждый модуль-неделя содержит от 15 до 20 таких тестов. Многие клиенты используют выгрузки из LMS для оперативного мониторинга и корректирующих действий, что помогает поддерживать высокий уровень усвоения материала и оперативно реагировать на возникающие трудности.

Сертифицированных поясов, в каком-то смысле, можно сравнить с производственной линией, которая будет производить или завершать проекты DMAIC с подтвержденным экономическим эффектом, принося компаниям постоянный доход. Наша программа гарантирует, что менеджеры проектов разовьют способности, необходимые для ведения проектов DMAIC в различных отраслях бизнеса. Выпускники курса не только освоят инструменты и методы, необходимые для выявления и управления корневыми причинами, но и будут обладать навыками анализа непрерывных и атрибутивных данных, моделирования регрессии и планируемых экспериментов. Присоединяйтесь к нам и получите уникальные знания и опыт, которые помогут вашей организации достичь новых высот в Операционной эффективности.

Модуль I: Стадия Определение и Измерение

В Модуле 1 участники программы «Бридж от Зеленых до Черных Поясов (GB to BB) Lean Six Sigma» углубят свои знания в стадиях Определение и Измерение. Они будут вспоминать основные инструменты Зеленых Поясов и осваивать новые методы, необходимые для достижения уровня Черного Пояса. Применение расширенных статистических методов и углубленный анализ процессов помогут участникам эффективно идентифицировать и решать проблемы. Практические упражнения предоставят ценный опыт, способствуя закреплению теоретических знаний и улучшению навыков управления проектами.

Обзор программы Зеленых Поясов на примере кейса проекта DMAIC

В рамках курса «Бридж от Зеленых до Черных Поясов (GB to BB) Lean Six Sigma» участники проведут углубленный анализ примера реального проекта DMAIC. Этот кейс поможет закрепить знания, полученные на этапе Зеленого Пояса, и подготовит их к расширенным задачам Черного Пояса. Участники изучат, как четко формулировать проблему, устанавливать конкретные цели и идентифицировать ключевых заинтересованных сторон, а также собирать достоверные данные для анализа текущего состояния процесса.

Пример проекта покажет, как использовать инструменты SIPOC и VOC для понимания процесса и ожиданий клиентов, а также методы анализа данных, такие как диаграммы Исикавы и метод 5 Why, для выявления корневых причин проблем. Участники увидят, как применять графический анализ данных для идентификации трендов и аномалий, а также методы генерации и оценки решений для улучшения процессов. В рамках кейса будет также продемонстрировано, как внедрять улучшения и контролировать их эффективность, обеспечивая устойчивость достигнутых результатов.

Кейсы могут быть выбраны из различных индустрий, предоставляя возможность изучения специфических проблем и решений в конкретных бизнес-средах.

Вспоминаем стадию Определение и осваиваем новые инструменты

Повторение инструментов Зеленых Поясов на примере учебного кейса, плюс освоение новых инструментов: Jobs To Be Done (JTBD) и ожидания от результатов. Участники изучат JTBD, чтобы понять задачи клиентов и их ожидания, а также научатся формулировать и применять ожидания от результатов для улучшения процессов. Эти навыки помогут глубже понять потребности клиентов и разработать эффективные стратегии для повышения Операционной эффективности.

Вспоминаем базовые статистики и осваиваем часть 2

Повторение базовых статистик из программы Зеленых Поясов и освоение новых элементов из программы Черных Поясов. Участники углубятся в методы дескриптивной статистики, изучат более сложные статистические методы и их применение для анализа вариаций и трендов. Эти навыки помогут улучшить понимание данных и принятие обоснованных решений, что критично для успешного выполнения проектов Lean Six Sigma.

Управление изменениями

Этот элемент охватывает принципы и стратегии управления изменениями в организации. Участники изучат, как планировать и осуществлять изменения, чтобы минимизировать сопротивление и повысить вероятность успешного внедрения улучшений. Включены стратегии вовлечения заинтересованных сторон, методы преодоления сопротивления изменениям и подходы к поддержанию мотивации команды. Участники также узнают о важности коммуникации и прозрачности в процессе управления изменениями.

Картирование процессов

Вспоминаем инструменты Зеленых Поясов — Карта Потока Создания Ценности (VSM) и Диаграмма Течения Процесса (PFD). Участники также освоят новые методы, включая таблицы Входные Параметры-Результаты, увязанные с PFD, расчет Сквозного Выхода Годных (Rolled Throughput Yield) и измерение дефектов на единицу (DPU). Эти инструменты помогут участникам детально анализировать процессы, выявлять узкие места и оценивать эффективность улучшений.

Основы Minitab — 2

Продолжение обучения работе с Minitab, углубление в функционал программы и применение её инструментов для анализа данных. Участники изучат более продвинутые функции, такие как анализ вероятностей и частотные графики. Эти навыки необходимы для точного и надежного анализа данных в проектах Lean Six Sigma.

Анализ систем измерений

Вспоминаем инструменты анализа систем измерений (АСИ) Зеленых Поясов и осваиваем новые методы. Участники изучат АСИ для дискретных данных с множественными категориями, вложенный анализ повторяемости и воспроизводимости измерительных систем (Gage R&R Nested) и линейность измерительных систем (Gage Linearity). Эти инструменты помогут участникам оценивать и улучшать точность и надежность измерительных систем, обеспечивая качественные данные для дальнейшего анализа и принятия решений.

Анализ стабильности

Оценка стабильности процессов и выявление областей для улучшения с целью поддержания качественных и предсказуемых результатов. Участники научатся использовать статистические методы для оценки стабильности процессов, такие как контрольные карты. Это позволяет выявить вариации в процессе и определить, являются ли они управляемыми или случайными, что важно для поддержания постоянного качества.

Анализ возможностей

Вспоминаем инструменты анализа возможностей, изученные на уровне Зеленых Поясов, и осваиваем новые методы. Участники изучат разницу между долгосрочными и краткосрочными возможностями, возможности для данных Пуассона, работу с ненормальными непрерывными данными, а также индексы Cp, CpK, Pp, PpK. Эти инструменты помогут более точно оценивать и улучшать производственные процессы, обеспечивая высокое качество и эффективность.

Теорема центрального предела

Понимание и применение теоремы центрального предела важно для проведения статистического анализа выборок. Участники узнают, как теорема центрального предела позволяет делать выводы о характеристиках генеральной совокупности на основе выборочных данных. Это знание является основой для применения многих статистических методов, используемых в Lean Six Sigma.

Доверительные интервалы

Расчет и интерпретация доверительных интервалов помогают определить диапазон, в котором с определенной вероятностью находится истинное значение параметра. Участники научатся рассчитывать доверительные интервалы для средних, пропорций и других статистических параметров, а также понимать их значение для оценки неопределенности в данных.

Обзор проектов

Обзор проектов — это важная часть нашего курса, где каждый участник обучения получает возможность представить свой проект. Эти пятиминутные презентации позволяют участникам поделиться своими достижениями, полученными данными и проблемами, с которыми они столкнулись. Обсуждения проводятся в конце каждого дня, за исключением пятницы. Этот формат способствует обмену знаниями и опытом между участниками, а также позволяет преподавателям и коллегам предоставить ценные советы и рекомендации для дальнейшего улучшения проектов.

Модуль II: Стадия Анализ и Совершенствование

В Модуле II участники углубят свои знания в анализе данных и разработке улучшений для проектов Lean Six Sigma. Они изучат методы анализа корневых причин, освоят новые инструменты для выявления проблем и разработки решений. Участники научатся применять методы графического анализа данных и проверки гипотез для принятия обоснованных решений. Также они изучат принципы планирования экспериментов (DOE) для оптимизации процессов и разработку Карты Потока Создания Ценности (VSM) для будущего состояния.

Обзор стадии Определение и Измерение

В начале модуля проводится обзор стадии Определение и Измерение. Участники вспоминают материалы предыдущей недели, работая с системой управления обучением (LMS). Этот обзор помогает закрепить ключевые концепции и методы, изученные на предыдущей неделе, и обеспечивает плавный переход к новым темам. Участники также получают возможность задать вопросы и обсудить любые трудности, с которыми они столкнулись, что способствует более глубокому пониманию и эффективному применению методологии DMAIC в дальнейших стадиях.

Графический анализ данных

Вспоминаем инструменты графического анализа данных, изученные на уровне Зеленых Поясов, и осваиваем новые методы. Участники изучат использование marginal plots и ознакомятся с методами разведки данных (data mining). Эти инструменты помогут более эффективно визуализировать данные, выявлять скрытые зависимости и тенденции, что способствует более глубокому пониманию и улучшению процессов.

Проверка гипотез

Вспоминаем инструменты проверки гипотез, изученные на уровне Зеленых Поясов, и детально прорабатываем дорожную карту для выбора метода проверки гипотез для данной проблемы. Участники научатся правильно выбирать и применять статистические тесты, что обеспечит обоснованные и надежные выводы для принятия решений по улучшению процессов.

Односторонний дисперсионный анализ

Анализ данных с помощью одностороннего ANOVA для выявления значимых различий между группами. Участники научатся проводить односторонний анализ дисперсии и интерпретировать его результаты, что помогает оценить влияние одного фактора на исследуемую переменную. ANOVA помогает выявить значимые различия и определить, какие факторы имеют наибольшее влияние на процесс.

Введение в логистическую регрессию

Основы логистической регрессии для анализа категориальных данных и предсказания вероятности наступления событий. Участники научатся строить и интерпретировать логистические регрессионные модели, которые используются для анализа бинарных и многоклассовых категориальных данных. Логистическая регрессия помогает оценить вероятность наступления событий на основе множества факторов и используется в различных бизнес-приложениях.

Непрерывная многофакторная регрессия

Этот метод применяется, когда зависимая переменная является непрерывной. Участники научатся строить модели, которые позволяют прогнозировать значения зависимой переменной на основе нескольких независимых переменных. Например, оценка влияния температуры, давления и времени на качество продукции. Непрерывная регрессия помогает выявлять ключевые факторы, влияющие на процесс, и принимать обоснованные решения для его улучшения.

Дискретная многофакторная регрессия

Этот метод используется, когда зависимая переменная является дискретной, например, категориальной или бинарной. Участники изучат методы логистической регрессии для моделирования вероятностей наступления различных событий, таких как дефекты или сбои. Дискретная регрессия позволяет анализировать, как различные факторы влияют на вероятность возникновения тех или иных событий, и помогает в разработке стратегий для минимизации рисков и улучшения процессов.

Тесты средних значений

Сравнение средних значений для оценки различий между группами важно для определения эффективности изменений. Участники изучат методы сравнения средних, такие как t-тест для независимых выборок и парных выборок, а также методы интерпретации результатов этих тестов. Это помогает оценить влияние изменений на процесс и определить, были ли они успешными.

Тесты на дисперсию

Анализ вариации данных с помощью тестов на дисперсию позволяет выявлять значимые различия между группами. Участники научатся проводить тесты на дисперсию, такие как F-тест и анализ дисперсии Левина, чтобы оценить различия в вариабельности между группами и определить, какие факторы влияют на эту вариабельность.

Тесты на пропорции

Анализ пропорциональных данных для выявления значимых различий и улучшения качества процессов. Участники научатся проводить тесты на пропорции, такие как z-тест для пропорций и χ²-тест для независимости, чтобы оценить различия в пропорциях между группами. Эти тесты помогают определить, есть ли значимые изменения в частоте событий или состояний.

Определение размера выборки

Методы расчета необходимого размера выборки для статистического анализа, чтобы результаты были достоверными и репрезентативными. Участники изучат методы определения размера выборки для различных типов данных и статистических тестов, чтобы обеспечить точность и надежность результатов анализа. Это важно для планирования экспериментов и сбор данных.

Введение в планируемые эксперименты (DOE)

Основы планирования и проведения экспериментов для оптимизации процессов и выявления влияния различных факторов. Участники изучат принципы дизайна экспериментов (DOE), включая полные и частичные факторные эксперименты, которые помогают определить оптимальные условия и факторы, влияющие на процесс. DOE помогает систематически изучать влияние факторов и находить наилучшие комбинации для улучшения процессов.

Генерация и оценка решений

Вспоминаем инструменты генерации и оценки решений, изученные на уровне Зеленых Поясов, и осваиваем новые методы: 6-3-5, TILMAG, ТРИЗ и 6 Шляп мышления. Эти инструменты помогут участникам генерировать инновационные идеи и выбирать наиболее эффективные решения для улучшения процессов.

Полный факторный эксперимент

Метод проведения полного факторного эксперимента, позволяющего изучить все возможные комбинации факторов и их влияние на результат. Участники научатся планировать и проводить полные факторные эксперименты, которые предоставляют детальную информацию о взаимодействии факторов и их влиянии на выходной параметр. Это позволяет оптимизировать процесс и улучшить его результаты.

Разработка VSM: Будущее состояние (Future State)

Методы разработки Карты Потока Создания Ценности (VSM) для будущего состояния помогают визуализировать и планировать оптимизированные процессы. Участники изучат, как создавать VSM для будущего состояния, чтобы определить идеальные потоки материалов и информации, минимизировать потери и повысить эффективность. Применение VSM Future State позволяет выявить и устранить узкие места, улучшить качество и сократить время выполнения процессов, обеспечивая стратегическое планирование и устойчивое развитие.

Обзор проектов

Обзор проектов — это важная часть нашего курса, где каждый участник получает возможность представить свой проект. Эти пятиминутные презентации позволяют участникам поделиться своими достижениями, полученными данными и проблемами, с которыми они столкнулись. Обсуждения проводятся в конце каждого дня, за исключением пятницы. Этот формат способствует обмену знаниями и опытом между участниками, а также позволяет преподавателям и коллегам предоставить ценные советы и рекомендации для дальнейшего улучшения проектов.

Модуль III: Стадия Совершенствование и Контроль

 

В Модуле III участники освоят методы внедрения улучшений и контроля процессов для обеспечения устойчивости достигнутых результатов. Они изучат проведение планируемых экспериментов (DOE) для оптимизации процессов и освоят различные методы контроля, чтобы поддерживать стабильное качество продукции и услуг. Участники также научатся разрабатывать планы для постоянного улучшения процессов и внедрять системы статистического контроля процессов (SPC).

Обзор стадии Анализ

В начале модуля проводится обзор стадии Анализ. Участники вспоминают материалы предыдущей недели, работая с системой управления обучением (LMS). Этот обзор помогает закрепить ключевые концепции и методы, изученные на предыдущей неделе, и обеспечивает плавный переход к новым темам. Участники также получают возможность задать вопросы и обсудить любые трудности, с которыми они столкнулись, что способствует более глубокому пониманию и эффективному применению методологии DMAIC в дальнейших стадиях.

2k факторный эксперимент

Проведение экспериментов с двумя и более факторами для оценки их взаимодействия и воздействия на процесс. Участники научатся использовать метод 2k факторного эксперимента для исследования влияния нескольких факторов одновременно и определения их взаимодействий. Этот метод помогает выявить наиболее значимые факторы и их комбинации, которые оказывают наибольшее влияние на процесс.

Частичный факторный эксперимент

Метод проведения частичных экспериментов для оценки основных факторов, минимизируя количество необходимых испытаний. Участники изучат метод частичного факторного эксперимента (Fractional Factorial Design), который позволяет сократить количество экспериментов, сохраняя при этом возможность анализа основных эффектов и взаимодействий. Этот метод помогает эффективно использовать ресурсы и получать достоверные результаты.

Определение размера выборки в DOE

Расчет размера выборки для планируемых экспериментов, чтобы результаты были статистически значимыми и достоверными. Участники научатся определять оптимальный размер выборки для различных типов экспериментов, что позволяет обеспечить достаточную мощность статистического анализа и получить надежные результаты. Это важно для планирования и проведения экспериментов.

Упражнение с катапультой

Практическое упражнение для применения методов планирования экспериментов помогает закрепить теоретические знания. Участники проведут эксперимент с использованием катапульты, что позволяет на практике изучить принципы DOE и применить их для оптимизации процесса. Это упражнение помогает увидеть реальное применение теории и улучшить навыки планирования и анализа экспериментов.

План блоков в случайном расположении

Метод планирования экспериментов с блоками, что позволяет учитывать влияние внешних факторов и повышать точность результатов. Участники научатся использовать блоки для контроля внешних переменных, которые могут влиять на результаты экспериментов. Этот метод помогает минимизировать влияние случайных факторов и получить более точные и надежные результаты.

Центральные точки и блоки

Использование центральных точек и блоков в экспериментах для повышения точности и надежности полученных данных. Участники научатся включать центральные точки в свои эксперименты для проверки нелинейных эффектов и блоки для контроля вариаций, связанных с внешними факторами. Эти техники помогают улучшить качество данных и повысить точность анализа.

DOE на среднеквадратичных отклонениях

Методы планирования экспериментов (DOE) на среднеквадратичных отклонениях помогают оптимизировать процессы путем минимизации вариаций. Участники изучат, как использовать DOE для анализа и снижения среднеквадратичных отклонений, что позволяет улучшить качество продукции и стабильность процессов. Применение этих методов помогает выявить ключевые факторы, влияющие на вариативность, и разработать стратегии для их контроля и минимизации.

Методология поверхности отклика в DOE

Методы оптимизации процессов с использованием поверхности отклика помогают найти оптимальные условия для достижения наилучших результатов. Участники изучат методы построения и анализа поверхностей отклика, которые позволяют визуализировать влияние факторов на выходные параметры и найти оптимальные комбинации факторов. Это помогает улучшить процессы и достичь максимальной эффективности и качества.

DOE на дискретных результатах

Методы планирования экспериментов (DOE) на дискретных результатах помогают оптимизировать процессы с категоричными или бинарными выходными данными. Участники изучат, как применять DOE для анализа влияния различных факторов на дискретные результаты, такие как наличие дефектов или успешное выполнение задач. Эти методы позволяют выявить значимые факторы, влияющие на вероятность определенных исходов, и разработать стратегии для улучшения процесса и повышения качества.

EVOP/PLEX (эволюционные операции/дизайн PLEX)

Применение эволюционных операций и дизайна PLEX для непрерывного улучшения процессов и адаптации к изменяющимся условиям. Участники научатся использовать методы EVOP для постепенного улучшения процессов через небольшие изменения, а также дизайн PLEX для планирования и реализации комплексных улучшений. Эти методы помогают поддерживать высокий уровень эффективности и гибкости в условиях изменяющейся среды.

Введение в контроль

Основные методы и инструменты контроля качества процессов помогают поддерживать стабильность и предсказуемость результатов. Участники научатся использовать различные контрольные карты и другие инструменты для мониторинга процессов и выявления отклонений. Это позволяет своевременно обнаруживать и устранять проблемы, поддерживая высокое качество продукции или услуг.

Методы контроля

Различные методы контроля процессов для обеспечения их стабильности и высокого качества продукции или услуг. Участники изучат методы статистического и административного контроля, такие как контрольные карты, аудиты качества и системы обратной связи. Эти методы помогают поддерживать стабильность процессов и обеспечивать соответствие продукции или услуг установленным стандартам качества.

Введение в систему статистического контроля процессов (SPC)

Основы статистического контроля процессов включают использование контрольных карт для мониторинга и улучшения процессов. Участники научатся применять SPC для анализа вариаций в процессе и определения их причин. Это помогает поддерживать стабильность процессов и предотвращать возникновение дефектов, что является ключевым аспектом обеспечения высокого качества.

Переменные SPC (Statistical Process Control)

Вспоминаем инструменты SPC Зеленых Поясов и осваиваем новые методы. Статистический контроль процесса для переменных данных включает в себя использование контрольных карт и других инструментов для мониторинга и анализа данных, которые могут принимать любое значение в определенном диапазоне (например, длина, вес, время). Основная цель переменного SPC — выявление и устранение причин отклонений в процессе для обеспечения стабильного и предсказуемого качества продукции.

Атрибутивные SPC (Statistical Process Control)

Статистический контроль процесса для атрибутивных данных фокусируется на данных, которые можно классифицировать по категориям (например, количество дефектов, количество случаев). Этот метод контроля использует контрольные карты для атрибутивных данных, чтобы выявлять и анализировать вариабельность в процессе и принимать меры для устранения причин отклонений, тем самым повышая качество и надежность продукции или услуг.

Расчёт целевых допусков

Методы расчета целевых допусков помогают установить точные параметры для контроля качества продукции. Участники изучат, как определять и устанавливать допуски для различных характеристик продукта, чтобы обеспечить соответствие требованиям и минимизировать вариации. Применение этих методов позволяет оптимизировать процессы, улучшить качество продукции и снизить количество дефектов, обеспечивая надежность и удовлетворенность клиентов.

Статистическое сравнение результатов До-После проекта

Методы статистического сравнения результатов до и после проекта помогают оценить эффективность внедренных улучшений. Участники изучат, как применять статистические тесты, такие как t-тесты и тесты пропорций, а также анализ Возможностей, для анализа данных до и после изменений. Применение этих методов позволяет объективно оценить, достигнуты ли поставленные цели, и подтвердить значимость улучшений, обеспечивая данные для обоснованных управленческих решений.

Введение в дизайн для Six Sigma (DFSS)

Основы разработки процессов и продуктов с учетом требований Six Sigma помогают достигать высокого качества и эффективности с самого начала. Участники изучат методы DFSS, которые включают планирование и реализацию процессов, ориентированных на достижение Six Sigma уровней качества. Это помогает создать процессы и продукты, которые изначально соответствуют высоким стандартам качества.

Обзор проектов

Обзор проектов — это важная часть нашего курса, где каждый участник получает возможность представить свой проект. Эти пятиминутные презентации позволяют участникам поделиться своими достижениями, полученными данными и проблемами, с которыми они столкнулись. Обсуждения проводятся в конце каждого дня, за исключением пятницы. Этот формат способствует обмену знаниями и опытом между участниками, а также позволяет преподавателям и коллегам предоставить ценные советы и рекомендации для дальнейшего улучшения проектов.

После завершения обучения

После завершения обучения участники проходят процесс сертификации, который включает сдачу экзаменов и выполнение сертификационных проектов. Онлайн-тестирование проводится в формате открытой книги и состоит из 12 секций по методологии DMAIC. Для успешного завершения тестирования необходимо правильно ответить минимум на 70% вопросов в каждой секции.

Участники также обязаны сдать один сертификационный проект, соответствующий требованиям BMGI. Этот проект должны охватывать все стадии DMAIC, демонстрировать статистически подтвержденные улучшения и содержать оценку экономического эффекта от внедренных изменений. Результаты проектов должны быть подтверждены подписями Спонсора и Финансового контролера, сканы подписей прикладываются к проекту.

Каждый проект после завершения переходит на стадию реализации. В этой стадии осуществляется мониторинг результатов через 3, 6 и 12 месяцев. После 12 месяцев проект окончательно закрывается, проводится расчет фактического экономического эффекта и связанный с ним окончательный расчет бонусов. При необходимости результаты проекта используются для корректировки производственных нормативов и бюджетов.

Применение таксономии Блума для Чёрных Поясов (Black Belts) Lean Six Sigma

Таксономия Блума служит структурой для классификации образовательных целей по уровням сложности и глубины освоения. В рамках обучения Чёрных Поясов LSS, таксономия Блума применяется для оценки и формирования обучающих модулей, что помогает углубить понимание и способности специалистов в использовании ключевых инструментов Lean Six Sigma.

Инструменты уровня 1 (Осведомленность):

• Алгоритм DMADV: Введение в основные этапы процесса DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify) для разработки новых процессов и продуктов, которые соответствуют требованиям клиентов.

Инструменты уровня 2 (Понимание):

• Рациональные допуска и моделирование Монте Карло: Методы установления допустимых отклонений и использование моделирования Монте Карло для анализа риска и неопределенности в процессах.
• ТРИЗ (Теория решения изобретательских задач): Углублённое изучение методов и принципов ТРИЗ для решения сложных задач и генерирования инновационных решений.
• Анализ временных рядов: Методы анализа временных данных для выявления трендов и сезонных колебаний, а также прогнозирования будущих значений.

Остальные элементы учебной программы — уровень 4 (Анализ):

• Продвинутые методы статистического анализа: Участники осваивают сложные статистические методы и инструменты для анализа данных, включая многомерный анализ и регрессионные модели.
• Оптимизация процессов: Углублённое изучение методов оптимизации процессов, таких как проектирование экспериментов (DOE) и оптимизация поверхности отклика.
• Управление изменениями и лидерство: Стратегии управления изменениями и лидерские навыки для успешного внедрения и поддержания улучшений в организации.
• Контроль и обеспечение качества: Методы контроля и обеспечения качества, включая статистический контроль процессов (SPC) и методы устойчивого улучшения.
• Проектный менеджмент и стратегическое планирование: Навыки управления проектами и стратегического планирования для успешного выполнения и внедрения проектов по улучшению.

Таким образом, курс для Чёрных Поясов Lean Six Sigma углубляет и расширяет компетенции участников, обеспечивая их способность к критическому анализу и применению инструментов Lean Six Sigma на высоком уровне в соответствии с принципами таксономии Блума. Это способствует более глубокому пониманию материала и укреплению навыков, необходимых для успешного выполнения и управления сложными проектами по улучшению процессов.

Заключение

Завершив нашу программу Бридж от Зелёных до Черных Поясов (GB to BB) Lean Six Sigma, участники будут готовы эффективно управлять сложными проектами, достигая значительных улучшений в бизнес-процессах. Наш курс предоставляет глубокие знания в методологиях DMAIC и DMADV, детальные дорожные карты и алгоритмы от BMGI, а также практический опыт через деловую игру Del Sim. Сертифицированные пояса способны последовательно завершать проекты DMAIC с подтвержденным экономическим эффектом, принося компании постоянный доход, а также предоставлять экспертизу и коучинг для Зелёных Поясов LSS.
Кроме того, наш коучинг существенно повышает вероятность успешного завершения проектов, обеспечивая высокий экономический эффект. Программа полностью соответствует требованиям IASSC.ORG, что гарантирует признанную международную сертификацию. Присоединяйтесь к нам, чтобы получить навыки и знания, которые помогут вашей организации достичь операционного совершенства и устойчивого роста.