Six Sigma Yellow & Green Belt mit Statistik

Im Kurs erlernst du den Umgang mit dem Managementsystem Six Sigma von den Grundlagen bis zur Umsetzung von komplexeren Six Sigma Projekten in deinem Unternehmen – vom Yellow Belt bis zum Green Belt. Als Six Sigma Green Belt steigerst du deine Effizienz im Projektmanagement nachhaltig und kannst Verbesserungsprozesse fachgerecht leiten. Ergänzend erweiterst du deine Kenntnisse um statistisches Fachwissen zur Erkennung von Zusammenhängen sowie Veriferzierung von Beobachtungen und erlernst den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im Beruf.
  • Abschlussart: Zertifikat „Six Sigma Yellow & Green Belt“
    Zertifikat „Statistik“
  • Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    „Six Sigma Yellow & Green Belt”
  • Unterrichtszeiten: Vollzeit
    Montag bis Freitag von 8:30 bis 15:35 Uhr (in Wochen mit Feiertagen von 8:30 bis 17:10 Uhr)
  • Dauer: 8 Wochen

Qualitätsmanagement – Six Sigma Yellow & Green Belt

Six Sigma Yellow Belt (ca. 1 Woche)


Einführung in die Six Sigma Strategie – Yellow Belt (ca. 1,5 Tage)

Was ist Six Sigma? Historie und Philosophie

DMAIC-Projektphasen im Überblick sowie deren einzelne Zielsetzung

Rollen und Verantwortlichkeiten

Six Sigma im Kontext von Lean- und QM (OpEx)

KI als Assistenz zur Strukturierung von Projektziel, Scope, Stakeholdern


KI im Verbesserungsprojekt (ca. 0,5 Tage)

KI-Arten (ML,DL,LLM,GenAI)

Daten- und Prompt-Grundlagen

Governance und Sicherheit


Define-Phase (ca. 0,5 Tage)

Problem und Projektdefinition (Project Charter)

Kundenanforderungen verstehen (VOC-CTQ)

Prozessdarstellung (SIPOC)

Operational Definition und Datenqualität

KI-gestütztes Clustering einfacher VOC-Beispiele


Measure-Phase (ca. 0,5 Tage)

Process-Mapping (Flow Chart und Swimlane)

Einblick in die Messsystemanalyse (MSA)

Basis-Kennzahlen (DPMO, Sigma Level)

Datentypen und -erhebung (grafische Analysen)  

KI für Messplan-Checklisten, Plausibilitätschecks


Analyse-Phase (ca. 1 Tag)

Ursache-Wirkungs-Analyse (5-Why, Ishikawa) 

Grundlagen statistischer Methoden

Einblick in Maschinen und Prozessfähigkeit


Improve-Phase (ca. 0,5 Tage)

Lösungsideen generieren (Poka Yoke)

Risiko abschätzen und Einführung FMEA


Control-Phase (ca. 0,5 Tage)

Festlegung der Prozessüberwachung (Control Plan)

Einblick in die Statistische Prozesskontrolle (SPC)

Prozessdokumentation und Standardisierung (SOP)


Six Sigma Green Belt (ca. 3 Wochen)


Projektmanagement mit Six Sigma – Green Belt (ca. 1 Tag)

Green Belts als Projektleitung

Projektstrukturplan (PSP), Projektkommunikation und -dokumentation

Teamwork und Mitarbeiterführung

DMAIC-Projektphasen anhand von Anwendungswerkzeugen und -methoden der fortgeschrittenen Statistik durchlaufen

KI-unterstützte Projektsteuerung: Risiken/Abhängigkeiten, Terminplan-Risikoanalyse


Define-Phase (ca. 1,5 Tage)

Projektsteckbrief, Business Case

Project-Scoping, Stakeholder- und Risikoanalyse

VOC in CTQ-Transformation (CTQ-Tree) 

Teamzusammensetzung, Projektplanung (Gantt Chart, Meilensteinplanung)

Kostenermittlung und Zielformulierung (Benefit)


Measure-Phase (ca. 2,5 Tage)

Erweiterte statistische Grundlagen

Visualisierung und Interpretation (Histogramm, Run Chart, Boxplot)

Kurz- vs. Langzeitfähigkeit (MFU, PFU) 

Berechnung und Interpretation des Sigma Level

Prozesskennzahlen (Pp, Ppk, Cp, Cpk)

Messsystemanalysen (MSA), Bias, Gage R&R

KI-unterstützte Datenchecks (Missing Values, Ausreißerhinweise)


Analyse-Phase (ca. 4 Tage)

Hypothesenentwicklung, Zusammenhangsanalyse

Korrelation (Pearson) und -Varianzanalyse (ANOVA)

Lean-Zeit und -Wertfluss (Yield, OEE, VSM)

Text-/Fehlercode-Clustering für Pareto nach Failure Modes mit KI


Improve-Phase (ca. 1 Tag)

Design of Experiments (DoE)

Lösungsgenerierung und Kreativitätsmethoden (Mindmapping, Brainstorm/-writing, 6-3-5-Methode)

Erprobung (Poka Yoke, Pilotierung, Kosten-Nutzen-Analyse)

Risikominimierung (FMEA, RPZ-Bewertung)

Implementierung


Control-Phase (ca. 1 Tag)

Nachhaltige Implementierung (Control-Plan) 

SPC, Qualitätsregelkarten (X̄-R Karte, X̄-s Karte)

Prozess-Monitoring (KPI, Dashboard, BSC)

Projektabschluss und Übergabe

KI-gestützte KPI-Story/Management Summary


Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 4 Tage)

Statistik

Statistische Grundlagen (ca. 6 Tage)

Messtheoretische Grundlagen (Grundgesamtheit und Stichprobe, Stichprobenarten, Messung und Skalenniveaus)

Univariate Deskriptivstatistik (Häufigkeitsverteilungen, Zentralmaße, Streuungsmaße, Standardwert, Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Liniendiagramme und Boxplots)

Bivariate Deskriptivstatistik (Zusammenhangsmaße, Korrelationskoeffizienten, Kreuztabellen, Streudiagramme und gruppierte Balkendiagramme)

Grundlagen der induktiven Inferenzstatistik (Wahrscheinlichkeitsverteilung, Normalverteilung, Mittelwerteverteilung, Signifikanztest, Nullhypothesentest nach Fisher, Effektgröße, Parameterschätzung, Konfidenzintervalle, Fehlerbalkendiagramme, Poweranalysen und Ermittlung des optimalen Stichprobenumfangs)


Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess

Vorstellung von konkreten KI‐Technologien

sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld


Methoden zum Vergleich von zwei Gruppen (ca. 5 Tage)

z- und t-Test für eine Stichprobe (Abweichung von einem vorgegebenen Wert)

t-Test für den Mittelwertsunterschied von zwei unabhängigen/verbundenen Stichproben

Prüfung der Wirksamkeit von Aktionen, Maßnahmen, Interventionen und anderen Veränderungen mit t-Tests (Pretest-Posttest-Designs mit zwei Gruppen)

Unterstützende Signifikanztests (Anderson-Darling-Test, Ryan-Joiner-Test, Levene-Test, Bonnet-Test, Signifikanztest für Korrelationen)

Nonparametrische Verfahren (Wilcoxon-Test, Vorzeichentest, Mann-Whitney-Test)

Kontingenzanalysen (Binomialtest, Exakter Test nach Fisher, Chi-Quadrat-Test, Kreuztabellen mit Assoziationsmaße)


Methoden zum Mittelwertvergleich von mehreren Gruppen (ca. 5 Tage)

Ein- und zweifaktorielle Varianzanalyse (einfache und balancierte ANOVA)

Mehrfaktorielle Varianzanalyse (Allgemeines lineares Modell)

Feste, zufällige, gekreuzte und geschachtelte Faktoren

Mehrfachvergleichsverfahren (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)

Interaktionsanalyse (Analyse von Wechselwirkungseffekten)

Trennschärfe und Poweranalyse bei Varianzanalysen


Einführung in die Versuchsplanung (DoE, Design of Experiments) (ca. 1 Tag)

Voll- und teilfaktorielle Versuchspläne


Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse



Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Berufserfahrung im Produktions- oder Dienstleistungssektor und grundlegende Kenntnisse im Bereich des Qualitätsmanagements werden vorausgesetzt.

Der Lehrgang ermöglicht dir, Six Sigma Projekte eigenständig und erfolgreich gemäß ISO 13053-1 (DMAIC) umzusetzen. Du kannst die spezifischen Tools und Methoden sicher anwenden und damit komplexe Verbesserungsprojekte verantwortungsvoll implementieren.

Auch verstehst du die Grundlagen der Statistik, kannst Daten aufbereiten, auswerten sowie statistische Datenanalysen und Ergebnisse mit Grafiken darstellen, erläutern und interpretieren.

Personen mit Studium der Ingenieurwissenschaften, Techniker:innen, Meister:innen sowie Fachkräfte aus dem Produktions- und Dienstleistungssektor und Personen aus den Bereichen Qualitätsmanagement, Verwaltung und Vertrieb, die Verbesserungsprojekte anhand der Six Sigma Methode durchführen und leiten möchten.

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.

Six Sigma ist eine international einheitliche und anerkannte Methode des Qualitätsmanagements und ein Managementtool zur Prozessverbesserung. Durch Erlangung des Green Belts beweist du die Beherrschung der Methodik im Beruf. Als Six Sigma Projektmanager:in bist du branchenübergreifend in mittleren und größeren Unternehmen gefragt und wertest somit dein Karriereprofil nachhaltig auf.

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.

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.

Gerne beraten wir dich kostenfrei.

0800 3456-500 Mo. - Fr. von 8 bis 17 Uhr
kostenfrei aus allen deutschen Netzen.

Kontakt

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