Curso Lean Six Sigma Green Belt: Analisar e Melhorar

Aula 1 • Papéis, Cinturões e Governança de Projetos

Define as responsabilidades do Green Belt em comparação com os papéis de Black Belt e Champion. Estabelece estruturas de accountability nas quais os alunos atuarão em projetos reais.

Aula 2 • Voz do Cliente e Tradução de CTQ

Traduz as necessidades do cliente em características críticas para a qualidade mensuráveis. Ancora toda a análise subsequente aos padrões de desempenho definidos pelo cliente.

Aula 3 • Visão Geral do Roteiro DMAIC

Mapeia todas as cinco fases do DMAIC e seus entregáveis. Esclarece como as fases Analisar e Melhorar dependem dos resultados das fases Definir e Medir.

Aula 1 • Análise do Sistema de Medição

Avalia a repetitividade e reprodutibilidade do medidor para confirmar a confiabilidade dos dados. Sistemas de medição não confiáveis invalidam toda a análise downstream.

Aula 2 • Capacidade do Processo da Linha de Base

Calcula Cp, Cpk, Pp, Ppk e nível sigma a partir dos dados da linha de base. Essas métricas definem a lacuna de melhoria que as fases Analisar e Melhorar devem fechar.

Aula 3 • Técnicas de Mapeamento de Processo

Apresenta os mapas SIPOC, swimlane e de fluxo de valor como ferramentas complementares. Cada tipo de mapa revela diferentes dimensões do processo necessárias para uma análise completa.

Aula 1 • Medidas de Tendência Central e Dispersão

Aborda média, mediana, moda, amplitude, variância e desvio padrão. Essas medidas quantificam a localização e a dispersão do processo para comparação e monitoramento.

Aula 2 • Ferramentas Gráficas para Dados Contínuos

Ensina histogramas, box plots e gráficos de execução para medições contínuas. Padrões visuais revelam forma da distribuição, outliers e tendências ao longo do tempo.

Aula 3 • Análise de Multi-Variação e Estratificação

Usa gráficos de multi-variação para separar famílias de variação posicional, cíclica e temporal. A estratificação restringe o espaço de busca antes do teste de hipótese formal.

Aula 1 • Estrutura do Teste de Hipótese

Estabelece hipóteses nula e alternativa, risco alfa, risco beta e valores-p. Uma estrutura consistente evita a má interpretação dos resultados do teste.

Aula 2 • Testes para Médias e Medianas

Aplica o teste t de uma amostra, teste t de duas amostras e teste U de Mann-Whitney para comparar parâmetros de localização. A seleção correta do teste depende da normalidade e do tamanho da amostra.

Aula 3 • Probabilidade e Distribuições Amostrais

Aborda regras de probabilidade, propriedades da distribuição normal e o teorema central do limite. Esses conceitos fundamentam cada teste de hipótese usado na fase Analisar.

Aula 4 • Testes para Variância e Proporções

Usa o teste F, teste de Levene e teste z de proporção para comparar dispersão e taxas de defeito. Testes de variância são críticos quando a redução da variação é o objetivo da melhoria.

Aula 1 • Diagnóstico e Validação de Regressão

Avalia gráficos de resíduos, alavancagem e estatísticas de influência para confirmar a validade do modelo. Modelos inválidos produzem previsões enganosas e decisões de melhoria falhas.

Aula 2 • Fundamentos de Regressão Linear Múltipla

Estende a regressão simples para múltiplos preditores, abordando a construção do modelo e a interpretação dos coeficientes. Modelos multivariados refletem melhor a complexidade real do processo do que modelos de variável única.

Aula 3 • Otimização de Processo Baseada em Regressão

Usa equações de regressão para identificar configurações ideais de entrada que atingem valores de saída alvo. Conecta a modelagem estatística diretamente ao projeto de solução da fase Melhorar.

Aula 1 • Diagramas de Causa e Efeito

Constrói diagramas de Ishikawa usando a estrutura 6M para debater causas potenciais. A categorização sistemática evita negligenciar grandes famílias de causas.

Aula 2 • Análise dos Modos de Falha e Seus Efeitos

Pontua os modos de falha por severidade, ocorrência e detecção para calcular os Números de Prioridade de Risco. A FMEA conecta a identificação da causa raiz diretamente à priorização da melhoria.

Aula 3 • Cinco Porquês e Análise de Árvore de Falhas

Aprofunda do sintoma à causa raiz usando questionamento iterativo e árvores lógicas booleanas. Ambas as ferramentas complementam os diagramas de Ishikawa aprofundando as cadeias causais.

Aula 4 • Desperdício e Análise de Causa Raiz do Fluxo de Valor

Aplica os oito desperdícios Lean e a análise do fluxo de valor para identificar atividades sem valor agregado como causas raiz. Ponteia a observação Lean qualitativa com a verificação quantitativa do Seis Sigma.

Aula 1 • Interpretação de Resultados de DOE e Ação

Traduz efeitos significativos e configurações ótimas em mudanças de processo acionáveis. Ponteia os achados experimentais com as etapas de implementação da solução da fase Melhorar.

Aula 2 • Projetos Fatoriais Fracionados

Reduz o número de corridas confundindo interações de ordem superior em projetos fatoriais fracionados. Permite a triagem eficiente de muitos fatores quando os recursos são limitados.

Aula 3 • Metodologia de Superfície de Resposta

Usa projetos composto central e Box-Behnken para modelar curvatura e localizar ótimos de processo. A RSM refina as configurações dos fatores após os experimentos de triagem identificarem as variáveis-chave.

Aula 4 • Fundamentos e Terminologia de DOE

Define fatores, níveis, respostas, corridas e replicação no projeto experimental. A terminologia e o planejamento corretos evitam erros experimentais dispendiosos.

Aula 1 • Seleção e Priorização de Soluções

Usa matrizes de impacto-esforço, matriz de seleção de conceito Pugh e pontuação ponderada para escolher soluções. A seleção rigorosa evita investir recursos em mudanças de baixo impacto ou alto risco.

Aula 2 • Ferramentas de Melhoria Lean

Aplica 5S, trabalho padronizado, gestão visual e poka-yoke para eliminar desperdícios e erros. As ferramentas Lean proporcionam melhorias rápidas e de baixo custo que complementam as soluções estatísticas.

Aula 3 • Técnicas de Geração de Soluções

Aplica brainstorming, TRIZ e benchmarking para gerar um conjunto amplo de soluções. O pensamento divergente antes da seleção convergente aumenta a probabilidade de soluções inovadoras.

Aula 4 • Planejamento e Execução de Piloto

Projeta um piloto controlado para validar a eficácia da solução antes da implantação completa. Os dados do piloto confirmam os ganhos previstos e revelam riscos de implementação a baixo custo.