Six Sigma Concepts Executive Belt

Six Sigma Overview Y

Success Stories Y

why six sigma Y

7 QC Tools Y

when six sigma fails Y

Opportunities for improvement Y

Lean Six Sigma with Other Frameworks Y

Six Sigma Implementation Approach Y

Governance and Reporting for Lean Six Sigma Y

Six Sigma Stage gate analysis and Scoring Y

Lean Concepts

Value Y

Value chain Y

Pull Push Flow and Perfection Y

Standard Work , Gemba , Gembutsu Y

Kaien, Kaikakou, Kanban and Lean VSM Y

5S Y

Metrics and Lean analysis Y

Takt time vs Cycle and Lead time Y

Value chain analysis with Jidoka, JIT,Pull and Push Y

Six Sigma

DMAIC Overview and Tools Y

DMADV Overview and Tools Y

Advanced Stats and DMAIC Concepts (sheet 2)

Advanced Stats and DMADV Concepts (sheet 2)

Mind Set and Behaviour

Fault Tree analysis Y

Mind Maps and Heuristics Y

CAPA and Decision based on data Y

Theory of Constraints Y

TRIS Y

Innovation management Y

Knowledgemanagement Y

Design of Experiments

Green Belt Black Belt

Y Y

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Y

Six Sigma Concepts Executive Belt Green Belt

Overview

Variability Y Y

Goal Post Target Mentality Y Y

Six Sigma as a Statistical concept Y Y

Basic Statistics and operational research concept Y Y

Define Phase Expectations Y Y

Problem Solving matrix Y Y

Requirements and Constituents of a Six Sigma Project Y Y

Define Phase Expectations

Voice of Customer Y

Kano Model Y

VOC to CTQ Translation Y

Understanding and Interpreting VOC Y

Methods to Collect VOC and SMART objectives Y

CTQ Tree Y

House of Quality

Analytical Hirearchy Processing

SIPOC Y

Stakeholder analysis and responses Y

Process Mapping and VSM Y

QFD Y

Project Charter Y

Operational Definition of problem Y

Defect Definition, DPU and DPMO Y

Baseline Values for Specifications Y

Measure Phase Expectations

Data vs Information Y Y

CTQ measures Y Y

Target Value and benchmarks vs baselines Y Y

Metrics annd CAPA Y Y

Data Collection Planning and Usage Y Y

Goal Post and Threshold Y Y

Performance Standards - Establish variables for CTQ Y

UOM, Measuring instruments vs data classification Y

Data scales Y Y

Data Types Y Y

Distribution analysis Y

Normal Y

Uniform Y

Non Normal

Minitab, SPSS and toos basics

Sampling, Sample sice

Sampling Types

Cost relationships for measured data

a) Total cost of ownership Y

b) Cost of Poor Quality Y

Big Y funneling and Prioritiation Y

Discret vs continuous data analysis and Distribution Y

Tools Y

Histogram Y

Dot Plot

Box Plot

MSA

Gage R&R

Kappa and Kendall values

Precision vs linearity

Control Charts

a) Attribute Charts Y

b) Variable charts Y

c) Non Schewart charts (spl ewma, etc)

Identification and interpretation of data plots in control charts

Subgroups and rational subgroups

Process Capability analysis

Central Limit Theorm

Analyse Phase expecations

key expecations Y Y

identification of the measured x's as critical and vital Y

control impact matrix Y Y

Root cause analysis Y Y

5 why Y Y

fault tree Y

affinity diagrams Y

delphi technique Y

tree diagrams Y

Pareto chart Y

FMEA

Stratification

Hypothesis testing

Parametric tests

Non Parametrics tests

Power of test

Chi Square test

Anova

One way anova

Two Way anova

Correlation and regression

Linear vs multiple regression

scatter plots

Run charts

Improve Phase Expectations

Improve strategies Y Y

Change management and governance planning Y

Vital key questions Y

Funnel effect Y

Improve Tools Y

Anova Y

Regression

SCAMPER Technique for mindset and behaviour Y

Innovation and Knowledge management Y

Theory of constraints Y

Theory of inventive problem solving

Decision matrix Y

Cost benefit analysis Y

Financial model Y

ROI and Annuities Y

ARR and IRR Y

Planning and Gantt Charts Y Y

Control Phase expectations

Controls - why, when, who and how Y Y

Control methods Y

Quality Planning Y

Mistake proofing Y

SPC tools Y

Poka Yoke Y

Balanced Scorecard Y Y

ROI validation Y Y

CAPA Y

Black Belt

Y

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