Problem Solving: zaawansowane narzędzia – metoda Y→X

Problem Solving: zaawansowane narzędzia – metoda Y→X

Metoda Shainina

Czas trwania szkolenia: 2 dni / 14 godzin

Podstawowe cele szkolenia

  • Przekazanie wiedzy dotyczącej sposobów i metod rozwiązywania problemów w oparciu o specjalne narzędzia postępowania logicznego i analitycznego reaktywnej metody Y→X.
  • Przedstawienie efektywnych narzędzi z zakresu procesu rozwiązywania problemów w procesach produkcyjnych i usługowych.

Forma szkolenia

  • Prowadzone jest w formie wykładów i ćwiczeń.
  • Udział części teoretycznej (wykładowej) wynosi około 20%.
  • Obliczenia, analizy i interpretacje dokonywane mogą być na podstawie danych z procesu Klienta.

Program szkolenia

Wstęp – podstawowe wiadomości na temat metody Y – X

  • Na czym polega zaawansowana metoda rozwiązywania problemów – Y→X.
  • Metoda Y→X jako zamiennik tradycyjnych narzędzi rozwiązywania problemów.
  • Co to jest zmienna Y – opis, rodzaje, interpretacja skali, przykłady.
  • Definicja kontrastu i oznaczenie potencjalnych głównych przyczyn (czynników X) wg hierarchii wpływu.
  • Typy danych: dane dyskretne i ciągłe.
  • Główne miary statystyczne wykorzystywane w metodzie Y-X: mediana i rozstęp.

Moduł 1: Faza diagnostyczna – wskazanie potencjalnych czynników X1,X2,…,Xn mogących mieć istotny wpływ na zmienność zmiennej Y

  • Analiza systemu pomiarowego:
    • Metoda pełna: 30 elementów pomiarowych.
    • Metoda skrócona: 5 elementów pomiarowych.
  • Analiza Proces czy Części – odpowiedź na pytanie czy problem powodowany jest przez proces czy przez części, podzespoły wyrobu.
  • Technika Porównania Parami – prosta analiza zależności.
  • Technika Porównania Grupami – wskazanie potencjalnej przyczyny źródłowej na podstawie zmierzonych podzespołów wyrobu.
  • Multi-Vari – wykresy zmienności.

Moduł 2: Faza potwierdzająca – stosowanie testów w celu potwierdzenia lub zanegowania istotności statystycznej potencjalnego czynnika

  • Test sześcio-próbkowy.
  • Test Tukeya.
  • Analiza wieloczynnikowa (Full Factorial analysis) wg algorytmu Yatesa.

Moduł 3: Faza korekcyjna (regulująca proces)

  • Równoległobok tolerancji – regulacjia X (zmiennej objaśniającej) na podstawie Y (zmiennej objaśnianej).
  • Implementacja karty kontrolnej i miar wydajności procesu.

Szkolenie prowadzone jest z wykorzystaniem programu MS Excel.

Przygotowane podczas szkolenia kalkulatory mogą zostać wykorzystane do prowadzenia analiz i obliczeń w codziennym życiu zawodowym.

Uczestnicy dokonują analizy i interpretacji w celu wyciągnięcia wniosków.

Ten sposób prowadzenia szkolenia, gwarantuje lepsze zrozumienie tematu, a także znacząco zwiększa prawdopodobieństwo efektywnego wykorzystania arkusza kalkulacyjnego.

Profil uczestników

Szkolenie skierowane jest do:

  • Pracowników odpowiedzialnych za rozwiązywanie problemów w przedsiębiorstwie.
  • Inżynierów produkcji, jakości, konstrukcji, utrzymania ruchu.
  • Technologów, techników, pracowników laboratoriów pomiarowych, osób wykonujących pomiary procesów technologicznych.
  • Pracowników działów współpracujących z klientem, osób odpowiedzialnych za jakość dostawców materiałów do produkcji.
  • Analityków odpowiedzialnych za analizę danych oraz za regulację i optymalizację procesów technologicznych.
  • Osób z certyfikatami metody Shainina (Red X): Apprentice, Journeyman, Technical Master.
  • Osób z certyfikatami Green Belt i Black Belt metody Lean Six Sigma.

Uczestnik nauczy się

  • Praktycznego wykorzystywania zaawansowanych narzędzi w procesie rozwiązywania problemów.
  • Dobierania odpowiednich narzędzi w zależności od charakteru analizowanych danych.
  • Przedstawiania danych w formie analitycznej i graficznej.
  • Prowadzenia obliczeń i dokonywania analitycznej i graficznej interpretacji.
  • Budowania i wykorzystywania kalkulatorów statystycznych używając programu MS Excel.
  • Szukania rozwiązań i prawdziwych przyczyn problemów (nie „zamiatania pod dywan”).

Co mówią nasi zadowoleni Klienci: REKOMENDACJE

W przypadku pytań zapraszamy do KONTAKTU


    Zapisz się do newsletter'a

    Podając adres e-mail wyrażam zgodę na otrzymywanie informacji zwrotnych.
    Więcej na temat naszej Polityki Prywatności