-
Тип степени: Сертификат «Six Sigma Green Belt»
Сертификат "Статистика и анализ данных" -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Six Sigma Green Belt -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 8 Недели
Управление качеством — «Шесть сигм: зелёный пояс»
Введение в Six Sigma (около 1 дня)
Что такое «Шесть сигм»? История, философия и стратегия
Этапы проекта DMAIC, цели и роли
Six Sigma в контексте Lean, управления качеством и операционного совершенства
Гибридное управление проектами с использованием DMAIC для проектов в области искусственного интеллекта
Управление проектами с использованием ИИ (около 1 дня)
Основы искусственного интеллекта
Области применения в рамках методологии DMAIC, ограничения и риски
Основы работы с данными и промптами, контекст и критерии качества
Управление, безопасность, Закон ЕС об ИИ и Общий регламент по защите данных (GDPR)
Панель управления ИИ, обобщение информации и контрольные точки качества
Define — Определение (около 3 дней)
Идентификация проекта, стратегическая значимость и дерево факторов, влияющих на показатели
Разграничение с KVP и PUL (проблема, причина и решение)
Краткое описание проекта: описание проблемы и определение целей по принципу SMART
Входные и выходные рамки, а также проверка полноты с использованием ИИ
LIPOK и «Голос клиента» (VoC)
Диаграмма аффинности и модель Кано
Преобразование VoC в CTQ, спецификации и критерии приемлемости
Анализ с использованием ИИ и экспертная валидация требований клиентов
Экономическая эффективность: ROI, TCO и качественные преимущества
Анализ заинтересованных сторон и планирование проектов с использованием ИИ
Анализ рисков и превентивные меры
Управление изменениями и мотивация к изменениям
Коммуникационная стратегия, «элеваторный питч» и история преобразований с использованием ИИ
Этап «Quality Gate Review» — «Определение»
Измерение (около 3,5 дней)
Математическая модель процесса и цепочка «причина-следствие» для CTQ
Анализ факторов влияния с использованием методов Исикавы и KSR, а также матрица показателей, основанная на искусственном интеллекте
Типы данных и шкалы измерения
Операционное определение, методы сбора данных и стратегия выборки
План сбора данных и управление с помощью панели мониторинга на базе ИИ
Анализ системы измерения: систематическая погрешность, повторяемость, воспроизводимость и Gage R&R
Качество данных, проверки правдоподобности и очистка данных с помощью ИИ
Визуализация данных, статистические показатели, а также способность оборудования и процессов
Интерпретация результатов измерений с помощью ИИ и проверка показателей качества (Quality Gate Review Measure)
Анализ (около 3,5 дней)
Процессные и информационные потоки, а также анализ создания добавленной стоимости
Анализ потока создания ценности, диаграмма «спагетти», TIMWOODS и Макигами
Разграничение симптома, проблемы и причины
Анализ «причина-следствие» и анализ Парето, а также кластеризация кодов ошибок с использованием ИИ
Формулировка гипотез и ИИ в качестве «спарринг-партнера»
Планирование экспериментов и проверка факторов влияния с помощью ИИ
Корреляционный и регрессионный анализ, а также статистические проверки гипотез и сравнения групп
Матрица доказательств на основе ИИ и FMEA
Анализ и проверка на этапе контроля качества
Improve — инновационное совершенствование (около 3 дней)
Техники креативности и разработка решений с использованием искусственного интеллекта
Принципы «бережливого» подхода к решению задач, а также технические и организационные меры
Подходы к решению задач с использованием генеративного ИИ, автоматизации и робототехники
Нормативные и организационные требования к использованию ИИ
Оценка рисков, связанных с ИИ, а также анализ осуществимости и степени зрелости
Оценка решений
Оценка приемлемости и соотношения затрат и выгод
План внедрения и пилотные проекты с критериями успеха и приемки
Итеративный подход к пилотным проектам в области ИИ и проверке качества (Quality Gate Review) Improve
Контроль — управление и устойчивое внедрение (около 2 дней)
Запуск в эксплуатацию, стабилизация процессов и сопровождение этапа запуска
Стандартные операционные процедуры и план контроллинга
Ключевые показатели эффективности (KPI), статистический контроль процессов, контрольные карты и меры реагирования
Сбалансированная система показателей и мониторинг на основе искусственного интеллекта
Концепция аудита
Завершение проекта, передача и документация на основе ИИ
Контроль качества на этапе «Quality Gate»
Проектная работа, подготовка к экзамену и итоговый экзамен (около 3 дней)
Статистика и анализ данных
Основы статистики (около 6 дней)
Основы теории измерений (популяция, выборка, типы выборок, измерение, уровни шкалы).
Одномерная описательная статистика (частотные распределения, центральные меры, меры дисперсии, стандартизация, гистограммы, столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, линейные диаграммы, коробчатые диаграммы)
Двумерная описательная статистика (меры корреляции, коэффициенты корреляции, кросстабы, диаграммы рассеяния, сгруппированные гистограммы)
Основы индуктивной выводной статистики (распределения вероятностей, нормальное распределение, выборочное распределение среднего, проверка значимости, проверка нулевой гипотезы, уровень значимости, размер эффекта, оценка параметров, доверительные интервалы, графики ошибок, анализ мощности, размер выборки)
Подготовка данных и их очистка с помощью соответствующего программного обеспечения
Описательный анализ
Визуализация статистических результатов
Анализ и интерпретация статистических результатов с помощью ИИ
Методы сравнения двух групп (около 5 дней)
z-тест, t-тест для одной выборки
t-тест для независимых и связанных выборок
Претест-посттест с двумя группами
Вспомогательные тесты значимости (тест Андерсона-Дарлинга, тест Райана-Джойнера, тест Левена, тест Бонета, тест значимости для корреляций)
Непараметрические методы (тест Вилкоксона, тест знаков, тест Манна-Уитни)
Анализ зависимостей (биномиальный тест, точный тест Фишера, тест хи-квадрат, кросс-табуляция, меры ассоциации)
Интерпретация результатов тестирования
Интерпретация результатов с поддержкой ИИ
Основы регрессионного анализа (около 2 дней)
Линейная регрессия
Интерпретация моделей
Интерпретация моделей с поддержкой искусственного интеллекта
Корреляционный анализ
Методы сравнения средних показателей нескольких групп (около 3 дней)
Однофакторный и двухфакторный дисперсионный анализ (ANOVA)
Пост-хок анализ
Интерпретация различий между группами
Многофакторный дисперсионный анализ (общая линейная модель)
Фиксированные, случайные, перекрестные и вложенные факторы
Методы множественных сравнений (Tukey-HSD, Dunnett, Games-Howell)
Анализ взаимодействия
Анализ мощности для дисперсионного анализа
Введение в проектирование экспериментов (DoE) (около 1 дня)
Полнофакторные и частичнофакторные экспериментальные схемы
Работа над проектом (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.
По окончании курса вы сможете самостоятельно и успешно реализовывать проекты «Шесть сигм» в соответствии со стандартом ISO 13053-1 и методологией DMAIC. Вы будете уверенно применять специальные инструменты и методы анализа процессов и данных, выводить меры по улучшению на основе данных и повсеместно использовать ИИ в качестве методологической поддержки. Вы будете организовывать проверки «Quality Gate» в соответствии с методологией DMAIC и разрабатывать информационные панели на базе искусственного интеллекта для управления проектами, контроля качества и поддержки принятия решений.
Вы также поймете основы статистики, сможете обрабатывать и оценивать данные, а также представлять, объяснять и интерпретировать результаты статистического анализа и статистические данные с помощью графиков.
Руководителям проектов, лицам с инженерным образованием, техническим специалистам, мастерам, а также специалистам из производственного и сервисного секторов и сотрудникам, работающим в сферах управления качеством, администрации и сбыта, которые желают реализовывать и руководить проектами по оптимизации с использованием методологии «Шесть сигм».
Пользователи и специалисты в области социальных и маркетинговых исследований, делового администрирования (маркетинг, бизнес-аналитика), технических областей, производства, контроля качества и исследований в сфере здравоохранения.
Six Sigma - это международно стандартизированный и признанный метод управления качеством и инструмент управления для улучшения процессов. Получив Зеленый пояс, вы демонстрируете владение этой методологией в своей профессии. Как менеджер проектов "Шесть сигм" вы будете востребованы во всех отраслях промышленности в средних и крупных компаниях, что в долгосрочной перспективе повысит ваш карьерный рост.
Хорошее знание статистики - ценная дополнительная квалификация, которая пользуется большим спросом в области промышленных исследований и разработок, в разработке лекарств, в контроле медицинских исследований, в сфере финансов и страхования, в информационных технологиях или в государственном управлении.Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .