Skuteczne rozwiązywanie problemów

Profil uczestników

Szkolenie skierowane jest do:

  • Inżynierów produkcji, jakości, konstrukcji i utrzymania ruchu.
  • Technologów, techników, pracowników laboratoriów pomiarowych, osób wykonujących pomiary procesów technologicznych.
  • Kadry kierowniczej wyższego, średniego i niższego szczebla administracyjnego.
  • 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 SIX SIGMA

Forma szkolenia

Wykład, ćwiczenia, warsztaty.

Czas trwania

3 dni po 7 godzin (21 godzin).

Zdobyta wiedza / korzyści dla uczestnika

Uczestnik nauczy się:

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

Program szkolenia

I. Wprowadzenie do PDCA. Identyfikacja problemu, analiza rodzaju wad, wstęp do analizy przyczyny źródłowej z wykorzystaniem narzędzi jakości:

  • Arkusz kontrolny.
  • Diagram Pareto – Lorenza.
  • Histogram.
  • Metoda 5W2H.
  • Diagram przyczynowo -skutkowy (diagram Ishikawy).
  • 5 razy Dlaczego.
  • Karta kontrolna dla danych ciągłych.
  • Raport 8D.

Znajomość powyższych narzędzi jest niezbędna, w początkowej fazie procesu rozwiązywania problemów. Są bardzo dobrym wstępem do głównej analizy, która jeżeli ma byś skuteczna, musi opierać się na narzędziach wnioskowania statystycznego. Opisana poniżej metoda oparta jest na takich narzędziach, ale dobranych w taki sposób, aby osoby o niewielkiej wiedzy z zakresu matematyki i statystyki, nie miały problemów z jej zastosowaniem. Zaletą tej metody jest jej podział na 3 części:

  1. Faza szukania przyczyny źródłowej na podstawie istniejących wad (od Y do X).
  2. Faza potwierdzenia statystycznego potencjalnych przyczyn, zidentyfikowanych w fazie 1 (od X do Y).
  3. Faza korekcji, w której dokonuje się sterowania jakością, obliczenie optymalnych nastaw czynników powodujących problem i potwierdzonych w fazie 2.

II. Niestandardowe podejście do procesu rozwiązywania problemów z wykorzystaniem technik polegających na szukaniu przyczyn(y) źródłowej , podejmując działania od strony efektu do przyczyny (ang. Effect To Cause Method). Metoda jest zbliżona do metody proponowanej przez Doriana Shainina. Podczas tej części szkolenia uczestnik dowie się jak stosować i interpretować dane uzyskane w wyniku użycia następujących technik:

  • Definicja kontrastu i identyfikacja głównej przyczyny (ang. Major Root Cause).
  • Analiz prowadzonych maksymalnie dla trzech potencjalnie najsilniejszych czynników (ang. Major Root Cause, Second Cause, Third Cause).
  • Analiza zmienności od skali mikro do makro (ang. Micro to Macro families of variation).
  • Ocena układów pomiarowych efektów – prosty wykres i metoda analityczna.
  • Definicja problemów ze względu na cechę, defekt i zdarzenie.
  • Definicja i znaczenie największego kontrastu, poprzez identyfikacje tzw. „totalnie najlepszego” i „totalnie najgorszego” (ang. TotallyBest vs. TotallyWorst).
  • Narzędzie wyszukania elementów, mogących powodować problem (ang. Element Search), dzięki któremu dokonuje się analizy czy przyczyna problemu lokowana jest w procesie montażu, czy w częściach składających się na wyrób.
  • Narzędzie porównywania parami (ang. Pair Comparing tool), które służy do identyfikacji potencjalnego Major Root Cause poprzez użycie par „TotallyBest” i „TotallyWorst” komponentów i porównanie ich wpływu.
    Stosowanie wykresu dla wielu zmiennych (ang. Multi-Vari chart).
  • Narzędzie porównania grupami (ang. Comparing in Groups tool), polegające na porównaniu grup TotallyBest” i „TotallyWorst komponentów w celu identyfikacji potencjalnej głównej przyczyny.
  • Podstawowe testy statystyczne dla wariancji: Chi2, Bonetta, test F.
  • Podstawowe test dla wartości średniej: testy t dla prób niezależnych, test t dla prób zależnych, analiza wielu średnich (ANOVA), procedury porównań wielokrotnych: Tukeya, Fishera, Gamesa-Howella.
  • Podstawowe testy nieparametryczne: Manna-Whitneya, Kruskala-Wallisa.
  • Analiza czynnikowa oparta o plan w porządku Yates’a (Yates order).
  • Wykorzystanie równoległoboku tolerancji w regulacji X (zmiennej objaśniającej) na podstawie Y (zmiennej objaśnianej).
  • Wykorzystanie karty p (ang. p-chart) w nadzorowaniu działań zapobiegawczych i korygujących.

Obliczenia wykonywane są z użyciem arkusza kalkulacyjnego Excel i programu analizy statystycznej Minitab. Przygotowane podczas szkolenia kalkulatory mogą zostać wykorzystane do rozwiązywania problemów w przedsiębiorstwie. Uczestnicy wykonują pomiary, wprowadzając je do przygotowanych kalkulatorów, dokonują analizy i interpretacji w celu wyciągnięcia wniosków. Ten sposób prowadzenia szkolenia, gwarantuje lepsze zrozumienie tematu, a także znacząco zwiększa prawdopodobieństwo poprawnego prowadzenia działań z zakresu Problem Solving.

Oferta obejmuje

  • Udział w szkoleniu.
  • Materiały w formie papierowej.
  • Certyfikat uczestnictwa w szkoleniu.
  • Możliwość bezpłatnych 4-miesięcznych konsultacji po szkoleniu, które realizowane są w formie mailowej.

Sugerowane wcześniej odbycie szkolenia

Statystyka opisowa z analizą struktury danych