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Master Black Belt Lean Six Sigma

Implementazione aziendale e Operational Excellence
Sviluppa le competenze per raggiungere i più alti livelli di prestazione operativa utilizzando Lean, LSSx.0, DMAIC e analisi statistiche di livello avanzato, guidando al contempo implementazioni Lean Six Sigma su larga scala.
13
Giorni
or
97.5
Ore

Prezzo

7450 €
IVA esclusa
Sessione pubblica a distanza
Su richiesta
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In azienda
Sessioni in piccoli gruppi (massimo 12 partecipanti).
Approccio di apprendimento interattivo con esercizi, casi studio e serious game.
Kit di formazione completo incluso (manuali e materiali).
Registrazioni delle sessioni disponibili per i partecipanti da remoto per ripasso e consolidamento.
Libri di testo ufficiali LSSx.0 inclusi.
Riconosciuto LSSx.0™ Certificazione Lean Six Sigma Master Black Belt.
Verifica le date e iscriviti →

A chi è rivolto

Tutti i settori — industria e servizi
Questo corso di formazione Master Black Belt è progettato per:
Black Belt esperti che desiderano approfondire le proprie competenze statistiche e guidare programmi di miglioramento su larga scala
Leader del miglioramento continuo e manager di Operational Excellence
Esperti di miglioramento dei processi e leader della trasformazione
Consulenti specializzati nell'implementazione del Lean Six Sigma
Leader della qualità e dell'eccellenza delle prestazioni
Requisiti: Certificazione Black Belt e comprovata leadership di progetto.

Obiettivi di apprendimento

01
Comprendere la filosofia, gli strumenti e i principi del Lean Management
02
Valutare le prestazioni operative, la capacità e le perdite di risorse
03
Creare e analizzare le mappe dei processi basandosi sulle osservazioni sul campo
04
Migliorare i processi operativi utilizzando i metodi di risoluzione dei problemi Lean
05
Sviluppare routine di gestione delle prestazioni e guidare workshop di miglioramento
01
Comprendere i fondamenti del Lean Six Sigma e il framework DMAIC
02
Identificare il tipo di problema operativo utilizzando la tipologia LSSx.0 e selezionare il percorso di miglioramento idoneo
03
Definire i criteri di qualità rilevanti in base alle aspettative dei clienti
04
Identificare le cause radice e valutare le potenziali soluzioni di miglioramento
05
Guidare un progetto DMAIC per affrontare un problema operativo semplice
01
Definire le metriche di progetto e strutturare piani robusti di raccolta dati
02
Validare i sistemi di misurazione per garantire dati affidabili
03
Identificare e quantificare le cause radice attraverso l'analisi statistica
04
Sviluppare sistemi statistici di monitoraggio dei processi
05
Guidare un progetto DMAIC per risolvere problemi operativi complessi
01
Validare e migliorare la precisione e l'accuratezza dei sistemi di misurazione per garantire dati di alta qualità
02
Valutare la distribuzione dei dati e selezionare i metodi statistici inferenziali appropriati
03
Applicare i test di ipotesi e la regressione lineare per identificare e quantificare i fattori di non qualità
04
Progettare e condurre un Design of Experiments (DoE) fattoriale per valutare l'impatto dei parametri di processo
05
Ottimizzare le prestazioni del processo analizzando i risultati sperimentali e definendo le condizioni operative ottimali
01
Condurre studi di capability probabilistica e validare le prestazioni target utilizzando test d'ipotesi avanzati
02
Identificare e quantificare tutti i fattori d'influenza attraverso analisi statistiche avanzate e metodi di campionamento
03
Definire strategie di campionamento ottimali per massimizzare l'efficacia delle carte di controllo
04
Progettare un modello organizzativo Lean Six Sigma allineato al contesto e ai vincoli aziendali
05
Sviluppare e strutturare piani di implementazione a livello aziendale per raggiungere un'Operational Excellence sostenibile

Programma di formazione

Fondamenti del Lean

Principi e posizionamento del Lean Management
Miglioramento continuo e approccio Kaizen

Analisi dei processi e dei flussi

Analisi dei processi e dei flussi (tempo di ciclo, Takt Time, colli di bottiglia)
Work-in-progress, lead time e legge di Little
Value Stream Mapping (VSM) e diagrammi del ritmo

Miglioramento operativo

Eliminazione degli sprechi e analisi del valore aggiunto
Ottimizzazione dei flussi e bilanciamento delle linee
Sistemi pull e controllo della produzione (Kanban, flusso continuo)

Pratiche Lean e prestazioni

Visual management e pratiche Lean (5S, Poka-Yoke, SMED)
Indicatori di efficienza e prestazioni operative (OPE, FPY, RTY)

Fondamenti del Lean Six Sigma

Principi e posizionamento del Lean Six Sigma
Tipologia dei problemi LSSx.0 e selezione del percorso di miglioramento idoneo

Strutturazione del problema

Definizione del progetto e mappatura dei processi SIPOC
Voice of the Customer e Critical-to-Satisfaction

Analisi del problema

Metriche del problema e pianificazione delle misurazioni
Analisi delle cause radice tramite Pareto e Cinque Perché

Gestione delle soluzioni e delle prestazioni

Identificazione e valutazione delle soluzioni
Monitoraggio delle prestazioni e piano di risposta

Statistical Problem Solving

Applicazione del metodo MAIC per risolvere problemi statistici complessi
Definizione delle metriche di progetto e raccolta dati strutturata

Analisi dei sistemi di misurazione e dei processi

Validazione del sistema di misurazione (Gauge R&R, linearità, bias)
Analisi di capability del processo e Voice of the Process

Analisi statistica

Analisi del processo con la logica Y = f(X) e diagramma di Ishikawa
Analisi grafica dei dati, correlazione e intervalli di confidenza

Validazione del miglioramento e controllo

Validazione statistica dei miglioramenti
Statistical Process Control (SPC) e carte di controllo

Measurement System Analysis

Measurement System Analysis (MSA)
Analisi di concordanza (Kappa, Kendall)
Gauge R&R con il metodo ANOVA
Studi di linearità e bias del sistema di misurazione

Inferenza statistica

Introduzione ai test di ipotesi
Test di normalità
Test di omogeneità delle varianze
Influenza sulla tendenza centrale (ANOVA, test della mediana di Mood, test di Kruskal–Wallis)
Test d'associazione Chi-quadrato

Correlazione e Regressione

Analisi di correlazione di Pearson
Regressione lineare semplice e multipla

Design of Experiments (DoE)

Fondamenti del Design of Experiments
Piani fattoriali a due livelli
Risoluzione dell'esperimento e numero di ripetizioni
Esecuzione dell'esperimento

Ottimizzazione

Analisi degli effetti principali e degli effetti di interazione
Pareto degli effetti
Metodologia delle superfici di risposta
Ottimizzatore di risposta

Capability avanzata e modellazione dei dati

Analisi di capability probabilistica
Tassi di difettosità attesi per distribuzioni normali, non normali, di Poisson e binomiali
Metodi di trasformazione dei dati (Box-Cox, Johnson)

Inferenza statistica avanzata

Test d'ipotesi e inferenza statistica
Potenza del test e determinazione della dimensione del campione
Test parametrici e non parametrici (test t, Mann-Whitney, Friedman)
Test di confronto delle varianze
Test delle proporzioni e di Poisson

Regressione avanzata e modellazione

Regressione logistica
Modelli di regressione multipla e generale

Statistical Process Control avanzato

Benefici prestazionali attesi
Analisi dell'efficacia delle carte di controllo
Carte di controllo ponderate nel tempo

Modulo di implementazione

Governance Lean Six Sigma
Sistema di Business Process Management
Roadmap di trasformazione e definizione degli obiettivi
Struttura organizzativa Lean Six Sigma
Ruoli e responsabilità (Champion, Sponsor, Process Owner, Belt)
Selezione dei progetti e monitoraggio del portafoglio
Expected performance benefits

Esperienza di apprendimento

Pedagogia esperienziale e induttiva

Simulazione di ruolo basata sul Kaizen di un processo aziendale trasversale (ricezione ordini, produzione, fatturazione, spedizione)
Caso studio DMAIC utilizzato come filo conduttore strutturato durante tutta la formazione
Problem solving statistico applicato a casi di miglioramento complessi e "discernibili"
Simulazioni di Design of Experiments (DoE) in aula per ottimizzare i parametri di sistema (caso delle macchine volanti di carta)
Analisi di capability del processo applicata a casi reali di produzione (processi di fabbricazione di viti e di stampa)

Ambiente di apprendimento interattivo

Piccoli gruppi (massimo 12 partecipanti) per favorire l'interattività, la condivisione di idee e il networking
Partecipazione attiva attraverso esercizi pratici e problem solving collaborativo
Valutazione
Autovalutazione e test di pratica alla fine di ogni modulo

Strumenti e materiali

Software statistico: Statoscopex e Minitab
Calcolatori statistici e modelli analitici basati su Excel
Materiale didattico fornito in formato PDF
Libri di testo :
LSSx.0 – 1. Problemi di flusso e Lean Management
LSSx.0 – 2. Problemi discernibili e fondamento metodologico
LSSx.0 – 3. Statoscope: risoluzione di problemi statistici indiscernibili e correlati

Certificazione

La certificazione Lean Six Sigma Master Black Belt (LSSx.0™) viene rilasciato previo superamento di due esami distinti: Esame Lean Practitioner e Esame Six Sigma Master Black Belt.
Entrambi gli esami convalidano le conoscenze in linea con il LSSx.0™ body of knowledge, garantendo che i partecipanti sappiano progettare architetture Lean Six Sigma a livello aziendale e guidare iniziative di trasformazione delle prestazioni su larga scala.
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Formato dell'esame

Esami online a libro chiuso con monitoraggio video a distanza
Esame Lean Practitioner: 25 domande a risposta multipla – 50 minuti
Esame Six Sigma Master Black Belt : 55 domande a risposta multipla – 110 minuti
Disponibile in francese o inglese
Gli esami devono essere completati entro sei mesi dalla formazione

Criteri di superamento

Punteggio minimo: 60% per esame
Un secondo tentativo per esame incluso in caso di mancato superamento
Ulteriori tentativi disponibili acquistando un nuovo esame
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