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Abschlussart: Zertifikat „Prozessoptimierung mit Lean, Kaizen und KVP“
Zertifikat „Statistik und Datenanalyse“ -
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
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Unterrichtszeiten: VollzeitMontag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
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Dauer: 8 Wochen
Prozessoptimierung mit Lean, Kaizen und KVP
Was ist KVP/Kaizen/Lean? (ca. 0,5 Tage)
Definition, Ziele, Nutzen (KVP vs. Kaizen vs. Lean)
Prinzip der kleinen Schritte
Historische Entwicklung des KVP (ca. 1 Tag)
Angebot-/Nachfrageorientierung
Japanische Unternehmenskultur
Toyota Production System
Entwicklung moderner Qualitäts- und Managementsysteme (z.B. TQM)
Überblick über Reifegrad- und Bewertungsmodelle (EFQM)
Rahmenbedingungen für erfolgreichen KVP (ca. 0,5 Tage)
Rolle der Führung
Kommunikation und Transparenz
Mitarbeiterbeteiligung
Unternehmenskultur und Motivation
Schnittstellen- und Teammanagement
Qualitätsmanagementprinzipien (z. B. ISO 9001)
Philosophie des KVP/Kaizen (ca. 1 Tag)
Die fünf zentralen Grundlagen
Internes Kunden-/Lieferantenprinzip
Wechselwirkung von Innovation, Standard und Kaizen
Aufgaben der Führung und Mitarbeiter:innen
Kundenanforderungen und -zufriedenheit (ca. 1,5 Tage)
Markt- und Stakeholder-Analyse
Kano-Modell
Anforderungen und Wünsche
CTQ Methoden (Translation Matrix, CTQ Tree)
Vuca und Agilität
Integrierte Managementsysteme
Prozessoptimierung: Effizienz zum Nutzen der Kundschaft – Lean Management: Wert und Verschwendung (ca. 1 Tag)
Philosophie: Kundenanforderungen im Fokus
Produktivität – Qualität – Verfügbarkeit – Flexibilität
Wertschöpfung und Nicht-Wertschöpfung
Die 7 Verschwendungsarten (TIMWOOD)
3 MU: Muda, Mura, Muri
Implementierung von Kaizen und KVP (ca. 1 Tag)
Voraussetzungen für Kaizen im Unternehmen
Aufbau einer kontinuierlichen Verbesserungskultur
5S Methode/5A Kampagne
Kaizen als Managementsystem
Kaizen-Roadmap
Prozesse synchronisieren (ca. 0,5 Tage)
Produktion im Kundentakt
Taktzeit, Zykluszeit, Durchlaufzeit
Zellenlogik
One-Piece-Flow
Pullprinzip (Supermarkt) und Pushprinzip
Just-in-Time Logistik [JIT]
Wertstromanalyse (ca. 0,5 Tage)
Wertstromaufnahme (Ist- und Soll-Wertstrom)
Wertschöpfungsquotient [WQ]
Visualisierung: Nutzen, Symbole, Datenkasten
Produktion nivellieren/Heijunka (ca. 0,5 Tage)
Heijunka vs. Serie
Heijunka Box
Losgröße 1
Anwendungsbeispiel
Erhöhung der Zyklenzahl
Flow-System Kanban (Material- und Informationsfluss)
Produktionsanlagen verbessern (ca. 0,5 Tage)
Total Productive Maintenance (TPM) inkl. autonome Instandhaltung
Prozesskennzahlen (KPIs, OEE)
Minimierung der Rüstzeiten (SMED)
Prozesse standardisieren (ca. 1 Tag)
Qualitäts-Politik Standardisierung
Vorteile der Standards
Standards im Betrieb
Fragen zum Standard
Prozesse bestimmen, von der Prozesslandschaft bis zur Prozessbeschreibung
Visualisierung
3 Prozesszustände
Werkerselbstprüfung
Prozesse steuern (ca. 2,5 Tage)
Anforderungen ISO 9001 (4.4, 8.1, 8.5.1): Kennzahlen Kunde (Cpk/Sigma-Level)
Prozessmanagement
Prozessanalyse
Standardwerkzeuge: Q7 und M7
Prozesseffizienzanalyse
KI-gestützte Datenanalyse, Statistical Process Control [SPC]
SPC in der Serienproduktion: Qualitätsregelkarte [QRK] interpretieren, Automatisierung (Jidoka)
Bewertungsmodelle (ca. 1 Tag)
PDCA: Verbesserung der Verbesserung
Selbstbewertung Reifegrad ISO 9004 und EFQM
Managementbewertung nach ISO 9001
6-W Hinterfragetechnik
4-M/7-M Checklisten
Benchmarking und Best Practice
Balanced Scorecard (BSC)
Hoshin Kanri, X-Matrix
KI-gestützte Auswertung von Trends, Kennzahlen und Bewertungen
Messung der Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit
Fehlervermeidung und systematische Problemlösung (ca. 2 Tage)
Entwicklung nach Kundenwunsch
Risikomanagement: Risikolandschaft, Matrix [FMEA]
Poka Yoke,Fehlerklassifizierung, Fehlerkultur/Hansei
Interne Audits
Kundenkommunikation: Beschwerdemanagement, 8D-Report
10 Schritte zur Problemlösung mit Werkzeugen (Q7, M7)
Ursachenanalyse: 5 Why, 6 W (Root Causes)
A3-Problemlösungsblatt
KI-basierte Mustererkennung bei Fehler- und Qualitätsdaten
Mitarbeiter:innen befähigen (ca. 1 Tag)
Ownership und Entrepreneurship
Rollen der Führungskräfte und Mitarbeiter:innen
Veränderungsmanagement
Mitarbeiter:innen fördern (TWI)
Mitarbeiterzufriedenheit
Kompetenz und Bewusstsein, Wissensmanagement (ISO 9001)
Ideenmanagement (BVW)
Teamarbeit im Lean-Kontext
Quality Circle [QC]
Agile Methoden
Community of Practice (CoP)
Coaching-Kata und Improvement-Kata
Visual Management und Shopfloor (ca. 0,5 Tage)
Prinzipien visueller Steuerung
Visuelle Prozesskontrolle, Andon (Ampel)
Shopfloor-Management
Digitale Dashboards und KI-gestützte Prozessvisualisierung
Qualitätscontrolling – Finanzen (ca. 0,5 Tage)
Qualitätskostenmodell, Konformität/Fehlerkosten, 10er-Regel (als Denkmodell)
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Statistik und Datenanalyse
Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)
Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit, Stichprobe, Stichprobenarten, Messung, Skalenniveaus)
Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardisierung, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme, Boxplots)
Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme, gruppierte Balkendiagramme)
Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Normalverteilung, Stichprobenverteilung des Mittelwerts, Signifikanztest, Nullhypothesentest, Signifikanzniveau, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalyse, Stichprobenumfang)
Datenaufbereitung und Datenbereinigung mit geeigneter Software
Deskriptive Analyse
Visualisierung statistischer Ergebnisse
KI-gestützte Analyse und Interpretation statistischer Ergebnisse
Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)
z-Test, t-Test für eine Stichprobe
t-Test für unabhängige und verbundene Stichproben
Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen
Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonett-Test, Signifikanztest für Korrelationen)
Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)
Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen, Assoziationsmaße)
Interpretation von Testergebnissen
KI-gestützte Ergebnisinterpretation
Grundlagen der Regressionsanalyse (ca. 2 Tage)
Lineare Regression
Modellinterpretation
KI-gestützte Modellinterpretation
Zusammenhangsanalyse
Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 3 Tage)
Einfaktorielle und zweifaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
Post-hoc-Analysen
Interpretation von Gruppenunterschieden
Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines Lineares Modell)
Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren
Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Games-Howell)
Interaktionsanalyse
Poweranalyse bei Varianzanalysen
Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)
Vollfaktorielle und teilfaktorielle Versuchspläne
Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
Nach dem Lehrgang bist du in der Lage, Prozesse systematisch zu analysieren, Verbesserungspotenziale zu erkennen und mithilfe von Lean-, Kaizen- und KVP-Methoden effizient und zielgerichtet zu optimieren.
Auch verstehst du die Grundlagen der Statistik, kannst Daten aufbereiten, auswerten sowie statistische Datenanalysen und Ergebnisse mit Grafiken darstellen, erläutern und interpretieren.
Der Lehrgang richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Qualitäts- und Prozessmanagement sowie Verantwortliche für Veränderungsprozesse.
Anwender:innen und Fachkräfte aus der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence), den technischen Bereichen, der Produktion, der Qualitätssicherung und der Forschung im Gesundheitsbereich.
Fachkräfte der Prozessoptimierung sind branchenunabhängig extrem gefragt und gehören zu den wichtigsten Fachkräften moderner Unternehmen.
Fundierte Kenntnisse in der Statistik stellen eine wertvolle Zusatzqualifikation dar, die in der industriellen Forschung und Entwicklung, in der Arzneimittelentwicklung, in der Betreuung medizinischer Studien, im Bereich Finanz- und Versicherungswesen, in der Informationstechnologie oder in der öffentlichen Verwaltung sehr gefragt.Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.
Didaktisches Konzept
Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).
Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.
Virtueller Klassenraum alfaview®
Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.
Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.