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Master Black Belt Lean Six Sigma

Unternehmensweite Einführung & Operational Excellence
Erlangen Sie die Expertise, um höchste operative Leistungsstandards mit Lean, LSSx.0, DMAIC und statistischen Analysen auf Expertenniveau zu erreichen, während Sie großflächige Lean Six Sigma-Implementierungen leiten.
13
Tage
or
97.5
Stunden

Preise

7450 €
zzgl. MwSt.
Offener Kurs Online
Auf Anfrage
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Inhouse
Sitzungen in kleinen Gruppen (maximal 12 Teilnehmer).
Interaktiver Lernansatz mit Übungen, Fallstudien und Serious Games.
Vollständiges Schulungskit enthalten (Handbücher und Materialien).
Sitzungsaufzeichnungen für Remote-Teilnehmer zur Überprüfung und Vertiefung verfügbar.
Offizielle LSSx.0-Referenzbücher enthalten.
Anerkanntes LSSx.0™ Lean Six Sigma Master Black Belt Zertifizierung.
Termine prüfen & anmelden →

Zielgruppe

Alle Branchen – Industrie und Dienstleistung
Dieser Master Black Belt Schulungskurs richtet sich an:
Erfahrene Black Belts, die ihre statistische Expertise vertiefen und groß angelegte Verbesserungsprogramme leiten möchten
Führungskräfte für Kontinuierliche Verbesserung und Operational Excellence Manager
Experten für Prozessverbesserung und Transformationsverantwortliche
Berater mit Spezialisierung auf die Einführung von Lean Six Sigma
Verantwortliche für Qualität und Operational Excellence
Voraussetzungen: Black Belt Zertifizierung und nachgewiesene Projekterfahrung.

Lernziele

01
Verstehen Sie die Philosophie, Werkzeuge und Prinzipien des Lean Management
02
Bewerten Sie die betriebliche Leistung, Kapazität und Ressourcenverluste
03
Erstellen und analysieren Sie Prozessdiagramme auf der Grundlage von Beobachtungen vor Ort
04
Verbessern Sie betriebliche Prozesse mithilfe von Lean-Problemlösungsmethoden
05
Entwickeln Sie Leistungsmanagement-Routinen und leiten Sie Verbesserungs-Workshops
01
Verstehen Sie die Grundlagen von Lean Six Sigma und das DMAIC-Framework
02
Identifizieren Sie die Art des operationalen Problems anhand der LSSx.0-Typologie und wählen Sie den passenden Verbesserungspfad
03
Definieren Sie relevante Qualitätskriterien basierend auf den Kundenerwartungen
04
Identifizieren Sie Ursachen und bewerten Sie potenzielle Verbesserungslösungen
05
Leiten Sie ein DMAIC-Projekt zur Lösung eines einfachen operationalen Problems
01
Projektkennzahlen definieren und robuste Datenerfassungspläne strukturieren
02
Messsysteme validieren, um zuverlässige Daten zu gewährleisten
03
Ursachen durch statistische Analysen identifizieren und quantifizieren
04
Statistische Prozessüberwachungssysteme entwickeln
05
Ein DMAIC-Projekt zur Lösung komplexer operationaler Probleme leiten
01
Präzision und Genauigkeit von Messsystemen validieren und verbessern, um eine hohe Datenqualität sicherzustellen
02
Datenverteilung bewerten und geeignete Methoden der schlussfolgernden Statistik auswählen
03
Hypothesentests und lineare Regression anwenden, um Nichtkonformitätsfaktoren zu identifizieren und zu quantifizieren
04
Faktorielle Versuchsplanungen (DoE) entwerfen und durchführen, um die Auswirkungen von Prozessparametern zu bewerten
05
Prozessleistung optimieren, indem Versuchsergebnisse analysiert und optimale Betriebsbedingungen definiert werden
01
Führen Sie probabilistische Prozessfähigkeitsuntersuchungen durch und validieren Sie die Zielleistung mithilfe fortgeschrittener Hypothesentests
02
Identifizieren und quantifizieren Sie alle Einflussfaktoren durch fortgeschrittene statistische Analysen und Stichprobenverfahren
03
Definieren Sie optimale Stichprobenstrategien, um die Effektivität von Regelkarten zu maximieren
04
Entwerfen Sie ein Lean Six Sigma Organisationsmodell, das an den Unternehmenskontext und die Rahmenbedingungen angepasst ist
05
Entwickeln und strukturieren Sie unternehmensweite Einführungspläne zur Erreichung nachhaltiger Operational Excellence

Schulungsprogramm

Lean-Grundlagen

Prinzipien und Positionierung des Lean Management
Kontinuierliche Verbesserung und Kaizen-Ansatz

Prozess- und Flussanalyse

Prozess- und Flussanalyse (Zykluszeit, Takt Time, Engpässe)
Umlaufbestand (WIP), Durchlaufzeit und Littles Gesetz
Value Stream Mapping (VSM) und Rhythmusdiagramme

Betriebliche Verbesserung

Verschwendungseliminierung und Wertschöpfungsanalyse
Flussoptimierung und Linienabstimmung
Pull-Systeme und Produktionssteuerung (Kanban, kontinuierlicher Fluss)

Lean-Praktiken und Leistung

Visuelles Management und Lean-Praktiken (5S, Poka-Yoke, SMED)
Operative Leistungs- und Effizienzindikatoren (OEE, FPY, RTY)

Lean Six Sigma Grundlagen

Prinzipien und Positionierung von Lean Six Sigma
LSSx.0-Problemtypologie und Auswahl des passenden Verbesserungspfads

Problemstrukturierung

Projektdefinition und SIPOC-Prozessvisualisierung
VOC (Voice of the Customer) und CTQ (Critical-to-Quality)

Problemanalyse

Problem-Metriken und Messplanung
Ursachenanalyse mittels Pareto und 5-Why-Methode

Lösungs- & Leistungsmanagement

Lösungsidentifikation und -bewertung
Leistungsüberwachung und Reaktionsplan

Statistische Problemstellung

Anwendung der MAIC-Methode zur Lösung komplexer statistischer Probleme
Definition von Projektkennzahlen und strukturierte Datenerfassung

Messsystem- & Prozessanalyse

Messsystemanalyse (Mess-System-Analyse, Gauge R&R, Linearität, Abweichung)
Prozessfähigkeitsanalyse und Voice of the Process

Statistische Analyse

Prozessanalyse unter Verwendung der Y = f(X)-Logik und des Ishikawa-Diagramms
Grafische Datenanalyse, Korrelation und Konfidenzintervalle

Validierung von Verbesserungen & Steuerung

Statistische Validierung von Verbesserungen
Statistische Prozessregelung (SPC) und Regelkarten

Measurement System Analysis

Messsystemanalyse (MSA)
Übereinstimmungsanalyse (Kappa, Kendall)
Gauge R&R unter Verwendung der ANOVA-Methode
Linearitäts- und Abweichungsstudien von Messsystemen

Statistische Inferenz

Einführung in Hypothesentests
Normalverteilungstest
Tests auf Varianzhomogenität
Einfluss auf die zentrale Tendenz (ANOVA, Mood-Mediantest, Kruskal-Wallis-Test)
Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest

Korrelation und Regression

Pearson-Korrelationsanalyse
Einfache und multiple lineare Regression

Design of Experiments (DoE)

Grundlagen der Versuchsplanung
Zweistufige faktorielle Versuchspläne
Auflösung von Versuchsplänen und Anzahl der Wiederholungen
Versuchsdurchführung

Optimierung

Analyse von Haupteffekten und Wechselwirkungen
Pareto der Effekte
Wirkungsflächenmethodik (Response Surface)
Antwortoptimierer

Fortgeschrittene Prozessfähigkeit und Datenmodellierung

Probabilistische Prozessfähigkeitsanalyse
Erwartete Ausschussraten für Normal-, Nicht-Normal-, Poisson- und Binomialverteilungen
Datentransformationsmethoden (Box-Cox, Johnson)

Fortgeschrittene Statistische Inferenz

Hypothesentests und statistische Inferenz
Teststärke und Stichprobenumfangsbestimmung
Parametrische und nicht-parametrische Tests (t-Tests, Mann–Whitney, Friedman)
Varianzenvergleichstests
Proportions- und Poisson-Tests

Fortgeschrittene Regression und Modellierung

Logistische Regression
Multiple und allgemeine Regressionsmodelle

Fortgeschrittene Statistische Prozessregelung (SPC)

Statistische Prozessregelung (SPC)
Effektivitätsanalyse von Regelkarten
Zeitgewichtigte Regelkarten

Einführungsmodul

Lean Six Sigma Governance
Prozessmanagementsystem
Transformations-Roadmap und Zieldefinition
Lean Six Sigma Organisationsstruktur
Rollen und Verantwortlichkeiten (Champion, Sponsor, Process Owner, Belts)
Projektauswahl und Portfolio-Überwachung
Erwarteter Nutzen für die Gesamtleistung

Lernerfahrung

Erlebnisorientierte & induktive Pädagogik

Kaizen-basierte Rollenspiel-Simulation eines funktionsübergreifenden Geschäftsprozesses (Auftragseingang, Produktion, Rechnungsstellung, Versand)
DMAIC-Fallstudie als strukturierter fester Faden während der gesamten Schulung
Statistische Problemstellung angewendet auf komplexe und „erkennbare“ Verbesserungsfälle
In-Class-Versuchsplanungssimulationen (DoE) zur Optimierung von Systemparametern (Fallbeispiel Papierflieger)
Prozessfähigkeitsanalyse angewendet auf reale Produktionsfälle (Schraubenherstellung und Druckprozesse)

Interaktive Lernumgebung

Kleine Gruppen (maximal 12 Teilnehmer) zur Förderung von Interaktivität, Erfahrungsaustausch und Networking
Aktive Teilnahme durch praktische Übungen und kollaborative Problemstellung
Leistungsbeurteilung
Selbstbeurteilung und Übungstests am Ende jedes Moduls

Werkzeuge & Materialien

Statistik-Software: Statoscopex und Minitab
Excel-basierte statistische Rechner und Analysemodelle
Schulungsmaterialien im PDF-Format bereitgestellt
Referenzbücher :
LSSx.0 – 1. Fluss-Probleme und Lean Management
LSSx.0 – 2. Erkennbare Probleme und methodische Grundlage
LSSx.0 – 3. Statoscope: Lösung nicht erkennbarer und zusammenhängender statistischer Probleme

Zertifizierung

Die Lean Six Sigma Master Black Belt Zertifizierung (LSSx.0™) wird nach erfolgreichem Abschluss von zwei separaten Prüfungen verliehen: Lean Practitioner Prüfung und Six Sigma Master Black Belt Prüfung.
Beide Prüfungen bestätigen Kenntnisse im Einklang mit dem LSSx.0™ Wissenskanon (Body of Knowledge), die sicherstellt, dass die Teilnehmer in der Lage sind, unternehmensweite Lean Six Sigma Architekturen zu entwickeln und groß angelegte Transformationsinitiativen zu leiten.
Angebot anfordern

Prüfungsformat

Online-Prüfungen ohne Hilfsmittel mit Video-Fernüberwachung
Lean Practitioner Prüfung: 25 Multiple-Choice-Fragen – 50 Minuten
Six Sigma Master Black Belt Prüfung : 55 Multiple-Choice-Fragen – 110 Minuten
Verfügbar auf Französisch oder Englisch
Die Prüfungen müssen innerhalb von sechs Monaten nach der Schulung abgelegt werden

Kriterien zum Bestehen

Mindestpunktzahl: 60 % pro Prüfung
Eine Wiederholung pro Prüfung im Falle des Nichtbestehens enthalten
Zusätzliche Versuche nach Kauf einer neuen Prüfung verfügbar
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