• Scegliere il Lean Six Sigma
• L’integrazione tra i due approcci, quando e come insieme
• Il processo DMAIC
• Il concetto di variabilità e il Cost Of Poor Quality
• Applicazioni e risultati nell’industria e nei servizi
• Impostare il progetto: scegliere il processo o il prodotto da migliorare
• Come interpretare i bisogni del cliente e trasformarli in requisiti: dalla VOC ai CTQ
• La definizione degli obiettivi di un progetto
• Mappare i processi industriali e di servizio: SIPOC
• Focalizzare il problema: Pareto
• Introduzione a Minitab™

 Riduci

• Elementi di base per la guida di un team
• La definizione degli obiettivi di un gruppo di lavoro
• Processi di chiarificazione, condivisione dell’obiettivo e motivazione del team
• Aspetti metodologici del lavoro di gruppo
• Ruoli organizzativi e dinamiche di gruppo
• Il ruolo del team leader: orientamento al compito e alle relazioni
• La Comunicazione nel lavoro di gruppo
• I Kaizen team

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• Lean Organisation e Lean Production
• Perfezionare continuamente - Kaizen e Kaikaku
• Far trainare il flusso dalla domanda
• Mappare i processi industriali e di servizio: VSM e Makigami per i servizi
• Calcolare il Takt time

 Riduci

• Come raccogliere dati significativi in ambiente industriale e in realtà di servizi
• Come impostare una corretta raccolta dati per dati variabile e attributo
• Concetti di distribuzione
• L’importanza della normalità
• Metodologie di campionamento
• Come e quali metodi grafici utilizzare per l’analisi descrittiva dei dati: Graphical summary, Boxplot, Runchart
• La capacità dei processi manifatturieri e di servizio: indice di capability, livello SIGMA e DPMO
• Verificare la validità dei sistemi di misura per dati variabile e attributo: GAGE R&R e Attribute Agreement Analysis

 Riduci

• Come e quando utilizzare l’analisi qualitativa e l’analisi quantitativa
• Strumenti per l’analisi qualitativa: Fishbone, 5Why’s, Cause and Effect Matrix
• Strumenti per l’analisi grafica dei dati: analisi di correlazione, analisi degli effetti e delle interazioni
• Gli strumenti per l’analisi quantitativa: test delle ipotesi e regressione
• Intervalli di confidenza e roadmap per i test parametrici
• ANOVA (Analisi della Varianza) a uno o più fattori
• Regressione lineare semplice

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• Utilizzare i metodi Push e Pull - Kanban: quando e come utilizzarli
• La potenzialità del Just in Time
• Come impostare il miglioramento dei set-up rapidi (SMED)
• Standard work nei processi manifatturieri e di servizio
• Le potenzialità delle 5S e del Visual management
• Gestire un evento Kaizen

 Riduci

• Generare idee di soluzione: tecniche di Creative thinking
• Comprendere e soppesare i rischi con la P-FMEA
• Generare delle soluzioni di intervento con il Design Of Experiment (DOE)
• Full e Fractional factorial DOE
• Mettere in pratica i miglioramenti dopo aver compreso le cause dei difetti

 Riduci

• Come impostare un piano di controllo della qualità
• L’importanza dello Statistical Process Control (SPC)
• La differenza tra limiti di controllo e limiti di specifica
• Roadmap per l’utilizzo delle carte di controllo
• Le carte di controllo per variabili: I-MR, Xbar-R chart
• Le carte di controllo per attributi: P, NP chart
• La chiusura del progetto: consuntivazione saving ed opportunità di continuous improvement

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• Scegliere il Lean Six Sigma
• L’integrazione tra i due approcci, quando e come insieme
• Il processo DMAIC
• Il concetto di variabilità e il Cost Of Poor Quality
• Applicazioni e risultati nell’industria e nei servizi
• Impostare il progetto: scegliere il processo o il prodotto da migliorare
• Come interpretare i bisogni del cliente e trasformarli in requisiti: dalla VOC ai CTQ
• La definizione degli obiettivi di un progetto
• Mappare i processi industriali e di servizio: SIPOC
• Focalizzare il problema: Pareto
• Introduzione a Minitab™

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• Elementi di base per la guida di un team
• La definizione degli obiettivi di un gruppo di lavoro
• Processi di chiarificazione, condivisione dell’obiettivo e motivazione del team
• Aspetti metodologici del lavoro di gruppo
• Ruoli organizzativi e dinamiche di gruppo
• Il ruolo del team leader: orientamento al compito e alle relazioni
• La Comunicazione nel lavoro di gruppo
• I Kaizen team

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• Lean Organisation e Lean Production
• Perfezionare continuamente - Kaizen e Kaikaku
• Far trainare il flusso dalla domanda
• Mappare i processi industriali e di servizio: VSM e Makigami per i servizi
• Calcolare il Takt time

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• Come raccogliere dati significativi in ambiente industriale e in realtà di servizi
• Come impostare una corretta raccolta dati per dati variabile e attributo
• Concetti di distribuzione
• L’importanza della normalità
• Metodologie di campionamento
• Come e quali metodi grafici utilizzare per l’analisi descrittiva dei dati: Graphical summary, Boxplot, Runchart
• La capacità dei processi manifatturieri e di servizio: indice di capability, livello SIGMA e DPMO
• Verificare la validità dei sistemi di misura per dati variabile e attributo: GAGE R&R e Attribute Agreement Analysis

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• Come e quando utilizzare l’analisi qualitativa e l’analisi quantitativa
• Strumenti per l’analisi qualitativa: Fishbone, 5Why’s, Cause and Effect Matrix
• Strumenti per l’analisi grafica dei dati: analisi di correlazione, analisi degli effetti e delle interazioni
• Gli strumenti per l’analisi quantitativa: test delle ipotesi e regressione
• Intervalli di confidenza e roadmap per i test parametrici
• ANOVA (Analisi della Varianza) a uno o più fattori
• Regressione lineare semplice

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• Utilizzare i metodi Push e Pull - Kanban: quando e come utilizzarli
• La potenzialità del Just in Time
• Come impostare il miglioramento dei set-up rapidi (SMED)
• Standard work nei processi manifatturieri e di servizio
• Le potenzialità delle 5S e del Visual management
• Gestire un evento Kaizen

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• Generare idee di soluzione: tecniche di Creative thinking
• Comprendere e soppesare i rischi con la P-FMEA
• Generare delle soluzioni di intervento con il Design Of Experiment (DOE)
• Full e Fractional factorial DOE
• Mettere in pratica i miglioramenti dopo aver compreso le cause dei difetti

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• Come impostare un piano di controllo della qualità
• L’importanza dello Statistical Process Control (SPC)
• La differenza tra limiti di controllo e limiti di specifica
• Roadmap per l’utilizzo delle carte di controllo
• Le carte di controllo per variabili: I-MR, Xbar-R chart
• Le carte di controllo per attributi: P, NP chart
• La chiusura del progetto: consuntivazione saving ed opportunità di continuous improvement

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Economics

• Valorizzazione economica degli sprechi e delle perdite nei reparti produttivi
• L’approccio sistemico del cost deployment
• Collegamento tra progetti di miglioramento e risultato economico sul costo di trasformazione
• Prioritizzazione dei piani di miglioramento in base ad una valutazione benefici e costi
• Quantificazione e monitoraggio dei benefici economici potenziali e attesi da un progetto di miglioramento
• Il cost deployment per contribuire a una produzione sostenibile

Sustainability

• Le esigenze di sostenibilità per le aziende
• Gli indicatori ESG e il Bilancio di sostenibilità
• Alcuni strumenti per identificare gli ambiti e le priorità in ambito sostenibilità
• Il ciclo di vita e l’impronta carbonica dei prodotti e delle organizzazioni
• L’approccio LCA (analisi del ciclo di vita) come strumento di innovazione di prodotto e di processo
• L’impatto della qualità e delle logiche di miglioramento continuo sugli indicatori di sostenibilità
• Non solo economics, come valutare gli impatti sulla sostenibilità aziendale dei progetti di miglioramento
• Come integrare i parametri di sostenibilità nell’identificazione delle opportunità nella selezione di un progetto di miglioramento

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• Strumenti e metodi avanzati di misura
• Vantaggi e svantaggi del campionamento
• Campionamento semplice e multiplo
• Gage R&R per prove distruttive
• Teorema del limite centrale
• La capability per dati non normali
• Come normalizzare dati non normali: le trasformazioni Box-Cox e Johnson

 Riduci

• Misurare e modellare le relazioni tra le variabili
• Strumenti avanzati per l’analisi dei dati: l’analisi multivariata (Multi-vary chart)
• Significatività statistica e sul campo: test delle ipotesi
• Come sviluppare e testare le ipotesi: errore di primo o secondo livello
• Test non parametrici
• Regressione multipla e logistica
• Predictive analytics – CART

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Team leadership

• Le fasi di sviluppo del team: stadi e diagnosi
• Il ruolo del leader nelle diverse situazioni (la leadership situazionale)
• Identificare gli stili di gestione del team più efficaci
• Come comporre un buon team: attitudini, competenze e differenze
• Profilazione del proprio stile di Leadership con il modello DiSC
• Analisi delle resistenze al cambiamento per i diversi stili
• Gestire i differenti sistemi motivazionali

Change Management

• Il modello di gestione del cambiamento
• La vision del cambiamento
• La gestione della transizione
• Gli aspetti hard del cambiamento e gli aspetti soft
• Le competenze chiave: learning agility e resilienza
• L’implementazione: pianificazione, gestione ”day by day” e monitoraggio dei risultati
• L’organizzazione per l’implementazione efficace
• Il ruolo e le competenze del Change Agent

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Design Of Experiment

• DOE avanzato
• Piani fattoriali ridotti e di screening
• Superfici di risposta

TRIZ problem solving

• Problem solving creativo e innovazione sistematica
• Il risultato finale ideale
• Il linguaggio funzionale e la modellazione funzionale
• Le contraddizioni tecniche (ingegneristiche) e le contraddizioni fisiche
• Analisi delle risorse e delle contraddizioni
• 40 principi inventivi e principi di separazione
• Matrice delle contraddizioni
• Introduzione al Design For Six Sigma (DFSS)

 Riduci

• Stabilizzare il miglioramento dopo il progetto
• Carte di controllo avanzate
• Le carte di Laney, carte EWMA, CUSUM, media mobile
• Carte di controllo per dati autocorrelati

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