
Lean Six Sigma Green Belt-kurs i analys och förbättring
Bemästra analys- och förbättringsfaserna i DMAIC med den statistiska stringens och de lean-verktyg som green belts behöver i verkliga projekt. Från hypotesprövning och regressionsmodellering till försöksplanering och lösningsgenomförande – den här kursen omvandlar data till mätbara processvinster. Bygg de färdigheter som driver resultat och utveckla din karriär inom ständig förbättring.
Vad du kommer att lära dig:
Tillämpa DMAIC-faslogik och översätt kundröstdata till mätbara CTQ:er.
Genomför en mätsystemanalys för att bekräfta datatillförlitlighet innan rotorsaksutredningen påbörjas.
Genomför hypotesprövningar, ANOVA och regressionsmodeller för att identifiera statistiskt signifikanta processfaktorer.
Utforma och analysera fullständiga och fraktionella faktorförsök för att optimera kritiska indata.
Använd FMEA, fiskbensdiagram och fem varför för att gå från symptom till verifierade rotorsaker.
Utveckla, pilottesta och genomför lean- och statistiska lösningar som leder till hållbar processförbättring.
Hur du studerar praktiskt Lean Six Sigma Green Belt-kurs i analys och förbättring
Hur du övar Lean Six Sigma Green Belt-kurs i analys och förbättring
För dig som är företag och vill utbilda ditt team
På Dedika för företag anpassas kursen med övningar och exempel från just din verksamhet, på det sätt som ditt företag behöver.
Kursinnehåll
8 Kapitlen • 36 LektionerVaraktighet mellan 4 och 360 timmar (du bestämmer)
Kapitel 1DöljDölj detaljerSe detaljerLean Six Sigma-grunderna och DMAIC
Lean Six Sigma-grunderna och DMAIC
Lektion 1 • Roller, bälten och projektstyrning
Definierar Green Belt-ansvar jämfört med Black Belt- och Champion-roller. Fastställer ansvarsstrukturer som studenterna kommer att verka inom i riktiga projekt.
Lektion 2 • Kundens röst och översättning till KTK
Översätter kundbehov till mätbara kritiska kvalitetsegenskaper (CTQ). Förankrar all efterföljande analys i kunddefinierade prestandastandarder.
Lektion 3 • Översikt över DMAIC-färdplanen
Kartlägger alla fem DMAIC-faserna och deras resultat. Klargör hur analys- och förbättringsfaserna är beroende av resultaten från Definiera- och Mäta-faserna.
Lektion 4 • Lean och Six Sigmas kärnprinciper
Täcker ursprunget, filosofierna och integrationen av Lean och Six Sigma. Ger den mentala modell som behövs innan något analys- eller förbättringsverktyg tillämpas.
Kapitel 2DöljDölj detaljerSe detaljerProcesskartläggning och baslinjemätning
Processkartläggning och baslinjemätning
Lektion 1 • Mätsystemanalys
Utvärderar mätdonets repeterbarhet och reproducerbarhet för att bekräfta datatillförlitlighet. Otillförlitliga mätsystem ogiltigförklarar all efterföljande analys.
Lektion 2 • Baslinje för processduglighet
Beräknar Cp, Cpk, Pp, Ppk och sigma-nivå från baslinjedata. Dessa mått definierar det förbättringsgap som Analysera- och Förbättra-faserna måste sluta.
Lektion 3 • Processkartläggningstekniker
Introducerar SIPOC, simbane- och värdeflödeskartor som kompletterande verktyg. Varje karttyp avslöjar olika processdimensioner som behövs för en grundlig analys.
Lektion 4 • Datatyper och mätskalor
Skiljer mellan kontinuerliga, diskreta, nominella och ordinala data. Korrekt dataklassificering styr lämpligt val av statistiskt verktyg i senare kapitel.
Kapitel 3DöljDölj detaljerSe detaljerDeskriptiv statistik och datavisualisering
Deskriptiv statistik och datavisualisering
Lektion 1 • Centralmått och spridningsmått
Täcker medelvärde, median, typvärde, variationsbredd, varians och standardavvikelse. Dessa mått kvantifierar processens läge och spridning för jämförelse och övervakning.
Lektion 2 • Grafiska verktyg för kontinuerliga data
Lär ut histogram, boxplots och kördiagram för kontinuerliga mätningar. Visuella mönster avslöjar fördelningens form, uteliggare och tidsbaserade trender.
Lektion 3 • Multivariat- och stratifieringsanalys
Använder multi-vari-diagram för att separera positionella, cykliska och tidsmässiga variationsfamiljer. Stratifiering avgränsar sökområdet innan formell hypotesprövning.
Lektion 4 • Grafiska verktyg för diskreta data
Tillämpar paretodiagram och stapeldiagram på kategoriska data och frekvensdata. Paretoanalys prioriterar de få avgörande defektkategorierna före rotorsaksarbetet.
Kapitel 4DöljDölj detaljerSe detaljerInferentiell statistik och hypotesprövning
Inferentiell statistik och hypotesprövning
Lektion 1 • Ramverk för hypotesprövning
Fastställer noll- och alternativhypotes, alfa-risk, beta-risk och p-värden. Ett konsekvent ramverk förhindrar feltolkning av testresultat.
Lektion 2 • Test för medelvärden och medianer
Tillämpar ett-stickprovs t-test, två-stickprovs t-test och Mann-Whitney U-test för att jämföra lägesparametrar. Korrekt testval beror på normalfördelning och stickprovsstorlek.
Lektion 3 • Sannolikhetslära och stickprovsfördelningar
Täcker sannolikhetsregler, normalfördelningens egenskaper och centrala gränsvärdessatsen. Dessa begrepp ligger till grund för varje hypotesprövning som används i analysfasen.
Lektion 4 • Test för varians och proportioner
Använder F-test, Levene's test och z-test för proportioner för att jämföra spridning och defektfrekvenser. Varianstester är kritiska när variationsreducering är förbättringsmålet.
Lektion 5 • En-vägs ANOVA och post-hoc-analys
Jämför medelvärden över tre eller fler grupper med ANOVA och identifierar skilda par med post-hoc-tester. Utökar logiken från två stickprov till flernivåfaktoranalys.
Kapitel 5DöljDölj detaljerSe detaljerRegressionsanalys och prediktiv modellering
Regressionsanalys och prediktiv modellering
Lektion 1 • Regressionsdiagnostik och -validering
Utvärderar residualdiagram, hävstångs- och inflytandestatistik för att bekräfta modellens giltighet. Ogiltiga modeller producerar missvisande prediktioner och felaktiga förbättringsbeslut.
Lektion 2 • Grunderna i multipel linjär regression
Utökar enkel regression till multipla prediktorer och täcker modellbygge och tolkning av regressionskoefficienter. Multivariata modeller återspeglar verklig processkomplexitet bättre än envariabelmodeller.
Lektion 3 • Regressionsbaserad processoptimering
Använder regressionsekvationer för att identifiera optimala input-inställningar som uppnår önskade målvärden (output). Kopplar statistisk modellering direkt till lösningsdesignen i Förbättra-fasen.
Lektion 4 • Logistisk regression för binära utfall
Modellerar sannolikheten för ett binärt utfall, såsom godkänd/underkänd, med hjälp av logistisk regression. Utökar den prediktiva förmågan till diskreta responsvariabler som är vanliga i kvalitetsdata.
Kapitel 6DöljDölj detaljerSe detaljerVerktyg för rotorsaksanalys
Verktyg för rotorsaksanalys
Lektion 1 • Orsak-verkan-diagram
Konstruerar Ishikawa-diagram (fiskbensdiagram) med hjälp av 6M-ramverket för att brainstorma potentiella orsaker. Systematisk kategorisering förhindrar att större orsaksfamiljer förbises.
Lektion 2 • Feleffektsanalys (FMEA)
Poängsätter felsätt efter allvarlighetsgrad, uppträdandesannolikhet och sannolikhet för upptäckt för att beräkna risktal (RPN). FMEA länkar identifiering av rotorsaker direkt till prioritering av förbättringar.
Lektion 3 • Fem varför och felträdsanalys
Borrar sig från symptom till rotorsak med iterativ frågeteknik och booleska logikträd. Båda verktygen kompletterar fiskbensdiagram genom att fördjupa orsakskedjorna.
Lektion 4 • Rotorsaksanalys av slöseri och värdeflöde
Tillämpar de åtta lean-slöserierna och värdeflödesanalys för att identifiera icke-värdeskapande aktiviteter som rotorsaker. Slår en brygga mellan kvalitativ lean-observation och kvantitativ Six Sigma-verifiering.
Lektion 5 • Korrelation och regression för orsaksverifiering
Använder punktdiagram, Pearsons korrelationskoefficient och enkel linjär regression för att kvantitativt verifiera misstänkta X-Y-samband. Statistisk evidens skiljer verkliga orsaker från tillfälligheter.
Kapitel 7DöljDölj detaljerSe detaljerFörsöksplanering (DOE) för processförbättring
Försöksplanering (DOE) för processförbättring
Lektion 1 • DOE-resultattolkning och åtgärder
Översätter signifikanta effekter och optimala inställningar till genomförbara processförändringar. Slår en brygga mellan experimentella fynd och lösningens genomförandesteg i Förbättra-fasen.
Lektion 2 • Reducerade faktorförsök (Fractional Factorial Designs)
Minskar antalet försöksomgångar genom att sammanblanda högre ordningens interaktioner i reducerade faktorförsök. Möjliggör effektiv sållning av många faktorer när resurser är begränsade.
Lektion 3 • Responsytemetodik (RSM)
Använder central composite- och Box-Behnken-försöksdesigner för att modellera krökning och lokalisera processoptimum. RSM förfinar faktorinställningar efter att screeningexperiment identifierat nyckelvariabler.
Lektion 4 • DOE-grunder och terminologi
Definierar faktorer, nivåer, responsvariabler, försöksomgångar och replikat inom försöksplanering. Korrekt terminologi och planering förhindrar kostsamma experimentella misstag.
Lektion 5 • Fullständiga faktorförsök (Full Factorial Designs)
Konstruerar och analyserar fullständiga faktorförsök på två nivåer för att skatta alla huvudeffekter och interaktioner. Fullständiga faktorförsök ger fullständig information när antalet faktorer är litet.
Kapitel 8DöljDölj detaljerSe detaljerFörbättra-fasen: lösningsutveckling och implementering
Förbättra-fasen: lösningsutveckling och implementering
Lektion 1 • Lösningsval och prioritering
Använder effekt-/ansträngningsmatriser, Pughs konceptvalsmatris och viktad poängsättning för att välja lösningar. Rigoröst urval förhindrar att resurser investeras i förändringar med låg effekt eller hög risk.
Lektion 2 • Lean-förbättringsverktyg
Tillämpar 5S, standardiserat arbete, visuell styrning och poka-yoke för att eliminera slöseri och fel. Lean-verktyg levererar snabba, kostnadseffektiva förbättringar som kompletterar statistiska lösningar.
Lektion 3 • Idégenereringstekniker
Tillämpar brainstorming, TRIZ och benchmarking för att generera en bred uppsättning lösningar. Divergent tänkande före konvergent urval ökar sannolikheten för genombrottslösningar.
Lektion 4 • Pilotplanering och genomförande
Designar en kontrollerad pilot för att validera lösningens effekt före fullständig implementering. Pilotdata bekräftar förväntade vinster och avslöjar implementeringsrisker till låg kostnad.
Lektion 5 • Planering av fullskalig implementering
Skapar implementeringsplaner som täcker resursfördelning, utbildning och förändringsledning. Strukturerad utrullning säkerställer att pilotens vinster reproduceras konsekvent över hela processen.
Ditt giltiga slutförandecertifikat
Den här kursen är för dig:
Kvalitetsingenjörer: redo att formalisera förbättringsfärdigheter med statistiskt djup.
Operationssupervisors: hanterar återkommande defekter utan en strukturerad analysmetod.
Produktionstekniker: söker befordran till specialistroller inom processförbättring.
Affärsanalytiker: vill lägga till kvantitativa processverktyg i sin befintliga verktygslåda.
Sjukvårdsadministratörer: tillämpar strukturerad problemlösning på ineffektivitet i patientflödet.
Karriärbytare: går in i ständig förbättring från projektledar- eller ingenjörsbakgrund.
Vad våra elever säger
Era lektioner är perfekta. Jag köpte årspaketet och har äntligen möjlighet att följa olika ämnen som intresserar mig utan att behöva byta plattform... tack för allt ni gör, jag har redan rekommenderat er till andra...

Jag gillar hur lektionerna går rakt på sak och hur jag kan byta kapitel och hoppa över innehåll som jag inte behöver.

Jag gillar innehållet och presentationssättet samt transkriptionen av videorna, vilket påskyndar processen!

Plattformen är snabb och enkel att använda. Mångfalden av innehåll och de kompletterande videorna hjälper mycket i inlärningen.

Viktigaste kompetenserna
FAQ
Vem är Dedika?
Är intyget giltigt i Sverige?
Är kurserna gratis?
Vad är kursens arbetsinsats?
Hur ser kurserna ut?
Hur fungerar kurserna?
Hur lång tid tar kurserna?
Vad kostar kurserna?
Vad är en EAD- eller onlinekurs och hur fungerar den?
PDF-kurs




















