Phase “Define”
Description de la Phase
Durant cette phase, le projet d'amélioration est sélectionné parmi les projets recensés et un plan est conçu pour son déroulé. On formalise la problématique en se focalisant sur la voix du client et on constitue les équipes qui vont travailler sur le projet d'amélioration. C'est également le moment de regarder les gaspillages qui peuvent rapidement être évités, quelle est la vue macroscopique du processus et signer un mandat de projet d'amélioration avec les parties prenantes et le sponsor du projet.
Comprendre Six Sigma
- Décrire les objtctifs de Six Sigma
- Décrire les relations entre la variation et sigma
- Reconnaître les concepts Six-Sigma
- Reconnaitre le modèle d'implantation de Six-Sigma
- Décrire les rôles et responsabilités de Six-Sigma et l'organisation associée
Les fondamentaux de Six Sigma
- Description du concept de “Process Focus”
- Description de l'importance de: VOC, VOB, and VOE, and CTQ’s
- Expliquer le COPQ
- Générer une Process Map
- Décrire les métriques fondamentales de Six Sigma
- Expliquer la différence entre FTY et RTY
- Expliquer la différence entre DPU et DPMO
Sélection de Projects
- Utiliser une approche structurée de sélection de projets
- Affiner et définir le problème dans un plan de projet
- Effectuer une première estimation des bénéfices attendus du projet
Les différents types de gaspillages
- Avoir une compréhension claire des livrables spécifiques
- Avoir commencé à développer un plan de projet pour fournir les livrables
- Avoir identifié les options disponibles pour construire une feuille de route
- Etre prêt à appliquer les méthodologies Six-Sigma à vos projets
Conclusion
Phase “Measure”
Description de la Phase
Durant la phase “Measure”, on construit un modèle du processus et on identifie les facteurs influents qui aideront à son amélioration. On identifie les facteurs importants qui influent sur le résultat du processus à améliorer. C'est également le moment où on s'assure que le système de mesure est capable de la précision nécessaire pour traiter le problème.
Introduction à la phase Measure
Découverte du processus
- Créer un high level Process Map
- Créer un diagramme d'Ishikawa
- Créer un diagramme X-Y
- Décrire les éléments d'une FMEA
- Expliquer l'importance de la FMEA
- Décrire pourquoi chaque outil est important
Les statistiques utiles pour Six Sigma
- Expliquer les outils statistiques utilisés pour comprendre ses données
- Décrire les caractéristiques d'une distribution normale
- Test de normalité
- Décrire la différence entre les causes spéciales et les causes communes de variation
- Générer de multiples données pour représenter ses données
Analyse du système de mesure
- Suivre la méthodologie pas à pas de la MSA’s
- Identifier les multiples sources de variation, de façon à agir sur les causes de variation et réduire le gage R&R
- Reconnaitre les différences entre répétabilité, reproductibilité, précision et exactitude
Capabilité du processus
- Estimer la capabilité du processus avec des données continues
- Décrire l'impact de l'utilisation de données non normales sur l'analyse
- Estimer la capabilité avec des données attributaires
Conclusion
Phase “Analyze”
Description de la Phase
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.
Introduction à la phase Analyze
“X” Sifting
- Effectuer une analyse mulit-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 Explain how data distributions becomnon-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 Partie 1
- 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
Test d'hypothèse avec des données normales Partie 2
- Etre 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 Partie 1
- Conduire des tests d'hypothèse sur des données de variance égale
- Conduire un test d'hypothèse sur les médianes
- Analyser et interpréter les résultats
Test d'hypothèse avec des données non-normales Partie 2
- Calculer et expliquer les tests de proportions
- Calculer et expliquer les tests de contingence
Conclusion
Phase “Improve”
Description de la Phase
Lors de cette phase, on recherche les solutions d'amélioration possibles en stimulant la créativité des équipes. La travail commence par une modélisation complète du processus et la réalisation de plans d'expérience pour la collecte de données fiables. On valide ensuite l'impact des solutions dégagées et on sélectionne celles qui auront le plus grand impact sur la variation du processus. Pour valider ce travail, un pilote est monté et toutes les mesures sont surveillées et analysées.
Introduction à la phase Improve
Modélisation de processus par régression
- Effectuer les étapes de l'analyse par corrélation et régression linéaire
- Expliquer quand la corrélation et la régression sont appropriées
Modélisation avancée de process
- Réaliser une régression linéraire et non-linéaire
- Réaliser une régression linéaire multiple (MLR)
- Mener une analyse des résidus et comprendre leurs effets
Concevoir un plan d'expérience
- Déterminer la raison du plan d'expérimentation
- Décrire les différences entre le modèle physique et un plan d'expérience (DOE: Design Of Experiment)
- Expliquer une expérimentation OFAT et ses faiblesses
- Visualiser les effets principaux sous forme de graphe d'interactions, déterminer quels effets et intéractions peuvent être significatives
- Créer un plan d'expérience factoriel complet
Conclusion
Phase “Control”
Description de la Phase
Lors de la dernière phase du projet DMAIC, l'effort est porté sur la duplication des solutions mises en oeuvre et leur déploiement à l'échelle de toute l'entreprise. La capabilité du processus est augmentée et toutes les étapes du processus sont mises sous contrôle pour s'assurer de la pérenité des mesures prises. Des plans de contrôle sont réalisés dans ce but. La documentation du processus est mise à jour et le transfert du projet aux équipes opérationnelles est réalisé. On capitalise également les expériences pour améliorer le processus DMAIC lui-même dans l'entreprise.
Introduction à la phase Control
Expérimentation avancée
- Utiliser les résultats d'une DOE pour déterminer le degré d'amélioration du processus à travers une méthode de description ascendante/descendante
Analyse de Capabilité
- Comprendre l'importance de la capabilité du processus dans la phase de controle
- Sélectionner la bonne méthode pour l'analyse de capabilité basée sur le type de distribution de données du processus
- Interpréter les sorties des fonctions de capabilité de MINITABTM’
- Comprendre comment utiliser la Capabilité du processus pendant toutes les phases du DMAIC
Contrôles Lean
- Décrire les outils du Lean
- Comprendre comment ces outils peuvent aider à soutenir un projet d'amélioration
- Comprendre comment les outils lean dépendent les uns des autres
- Comprendre comment les outils Lean doivent documenter la prévention des défauts pendant la phase de contrôle
Contrôle des défauts
- Décrire quelques méthodes de prévention des défauts
- Comprendre comment ces techniques peuvent aider les processus dans leur fiabilité
Inclure la réduction des défauts grâce à la capabilité du processus
Si le X vital a été identifié, prévenir les causes de défection de Y
- Comprendre quels outils doivent documenter la prévention des défauts dans la phase Control
Controle statistique des processus - SPC
- Décrire les éléments d'un graphe SPC et les objectifs du SPC
- Comprendre comment SPC agit sur la prévention des défauts
- Décrire les 9 étapes de la méthodologie pour implanter une carte de contrôle
- Concevoir les groupes au besoin pour l'utilisation de SPC
- Déterminer la fréquence d'échantillonnage
- Comprendre la méthodologie de sélection des cartes de controle
- Etre familier avec les paramètres des cartes de contrôle commeles UCL, LCL et la ligne centrale
Plans de contrôle de Six-Sigma
- Comprendre les 5 phases du plan de contrôle
Formation
Documentation
Surveillance
Réponse
Alignement des systèmes et des structures
Conclusions