Amélioration des processus niveau « Vert » - Lean / Lean Six Sigma Green Belt par Certyou

Phase "analyze"
-Cette phase consiste en l'identification des causes qui agissent sur la variation du processus. On estime alors l'effet de ces causes et on extrait les causes fondamentales à l'origine de cette variation. On se base sur des techniques statistiques pour interpréter les mesures et clarifier les hypothèses sur des faits avérés. Ces outils permettent de se focaliser sur les bonnes variables et d'agir avec efficacité sur les causes de la variation du processus.
"X" Sifting
-Effectuer une analyse multi
- variances
-Interpréter un graphe multi
- variances
-Identifier quand une analyse multi
- variances est applicable
-Interpréter les données d'analyse
-Expliquer comment les distributions de données deviennent normales alors qu'elles le sont au départ
-Inférence Statistique
-Expliquer la signification de l'inférence statistique
-Décrire les bases du théorème central limite
-Décrire les impacts de la taille d'échantillon sur l'estimation de la population
-Expliquer l'erreur standard
-Introduction aux tests d'hypothèse
-Comprendre les objectifs des tests d'hypothèse
-Expliquer le concept de tendance centrale
-Se familiariser avec les différents types de tests d'hypothèse
-Test d'hypothèse avec des données normales
-Déterminer la bonne taille d'échantillons pour le test de moyennes
-Conduire des tests d'hypothèse variés sur les moyennes
-Analyser et interpréter les résultats
-Être capable de conduire des tests d'hypothèse de variances
-Comprendre comment analyser les résultats de tests d'hypothèse sur les variances
-Test d'hypothèse avec des données non
- normales
-Conduire des tests d'hypothèse sur des données de variance égale
-Conduire un test d'hypothèse sur les médianes
-Analyser et interpréter les résultats
-Calculer et expliquer les tests de proportions
-Calculer et expliquer les tests de contingence

Réussir la certification Lean Six Sigma Green Belt (IASSC) et devenir Certifié Green Belt Lean Six Sigma.
Analyser les données recueillies, en extraire les variables pertinentes et manipuler les tests d'hypothèse et autres outils statistiques de façon opérationnelle.
Comprendre et concevoir les plans d'expérience simples permettant de collecter les données.
Maîtriser la modélisation de processus et détecter les corrélations entre variables.
Diagnostiquer un problème d'amélioration.