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Das DMAIC-Rahmenwerk: Phase Analysieren, Verbessern und Kontrollieren

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Das DMAIC-Rahmenwerk: Phase Analysieren, Verbessern und Kontrollieren

Jaswant Singh Verma
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Dozenten: Jaswant Singh Verma

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(12 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

8 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie, wie wichtig es ist, Daten zu analysieren und die Grundursachen von Problemen im Prozess zu ermitteln.

  • Wenden Sie Datenanalysetechniken wie Hypothesentests, Regressionsanalysen und Korrelationsanalysen an, um die Probleme in Ihrem Prozess zu identifizieren.

  • Entwicklung von Kontrollplänen und Strategien für nachhaltige Prozessverbesserungen.

  • Verwendung von Regelkarten und statistischen Prozesskontrolltechniken zur Überwachung der Prozessleistung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Six Sigma-Methodik
  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Prozessverbesserung
  • Kategorie: Statistische Inferenz
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Prozess-Fähigkeit
  • Kategorie: Prozess der kontinuierlichen Verbesserung
  • Kategorie: Statistische Prozesskontrollen
  • Kategorie: Lean Six Sigma
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Korrelationsanalyse
  • Kategorie: Qualitätskontrolle
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Analyse der Grundursache

Wichtige Details

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Bewertungen

11 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für ASQ-Certified Six Sigma Green Belt (CSSGB) Prüfungsvorbereitung
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

In diesem Modul erfahren Sie, warum die Explorative Datenanalyse (EDA) eine entscheidende Komponente der Datenanalyse in verschiedenen Bereichen ist, darunter Statistik, Datenwissenschaft und Maschinelles Lernen. Sie umfasst die Untersuchung und Visualisierung der Merkmale eines Datensatzes, um Erkenntnisse zu gewinnen, Muster zu entdecken und Beziehungen zwischen Variablen zu erkennen. Außerdem hilft es, die Daten zu verstehen, Qualitätsprobleme zu erkennen und Hypothesen für die weitere Analyse zu formulieren. Außerdem lernen Sie die Grundlagen der Korrelation und der Linearen Regression kennen und erfahren, wie Sie Datensätze analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse daraus gewinnen können. Dadurch wird die Grundlage für nachfolgende Datenanalysen und Modellierungsaufgaben gestärkt, was eine fundierte Entscheidungsfindung und Hypothesenbildung ermöglicht.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie Hypothesentests kennen, die eine wichtige Komponente der statistischen Analyse und der datengesteuerten Entscheidungsfindung sind. Sie lernen auch, wie Sie Hypothesentest-Techniken anwenden, um auf Basis von Stichprobendaten auf Parameter der Population zu schließen. Darüber hinaus werden Sie Hypothesen formulieren, geeignete Tests auswählen, Hypothesentests durchführen, Ergebnisse interpretieren und die Ergebnisse effektiv kommunizieren. Hypothesentests bieten einen systematischen Rahmen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und gültige Schlussfolgerungen auf der Grundlage statistischer Erkenntnisse zu ziehen.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie die Versuchsplanung (DOE) kennen, die in der Verbesserungsphase der Six Sigma-Methodik eine entscheidende Rolle spielt. Sie bietet einen strukturierten Ansatz für datengesteuerte Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung und ermöglicht es Ihnen, den Parameterraum effizient zu untersuchen, um die Beziehungen zwischen Faktoren und Reaktionen zu verstehen. Außerdem erhalten Sie Einblicke in die Planung und Durchführung effizienter Experimente, die Analyse experimenteller Daten und die Optimierung von Prozessvariablen. Durch die Anwendung von DOE-Techniken können Sie den Prozessraum systematisch bewerten, Einflussfaktoren identifizieren und die Prozessleistung unter Minimierung von Zeit, Kosten und Ressourcen optimieren. Das Modul bietet auch einen Überblick über Regelkarten, ihre Verwendung und Anwendungen in der Six Sigma-Methodik. Außerdem lernen Sie verschiedene Arten von Regelkartenmustern kennen, die zur Erkennung spezieller Abweichungsursachen verwendet werden.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie Strategien und Praktiken kennen, die sicherstellen, dass die in einem Prozess eingeführten Verbesserungen langfristig aufrechterhalten werden. Sie lernen, wie Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung etablieren, die Prozessstabilität aufrechterhalten, die Leistung überwachen und die Beteiligten in die Nachhaltigkeit der Verbesserungen einbeziehen. Durch die Beherrschung dieser Strategien und Techniken können Sie sicherstellen, dass die in einem Prozess eingeführten Verbesserungen langfristige Auswirkungen haben und zum Gesamterfolg der Organisation beitragen.

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4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema

Dies ist eine Peer-Review-Aufgabe, die auf den Konzepten basiert, die im Kurs Das DMAIC-Rahmenwerk: Analysieren, Verbessern und Kontrollieren gelehrt wurden. In dieser Aufgabe sollen Sie erklären, wie Sie die Phasen Analysieren, Verbessern und Kontrollieren des DMAIC-Rahmenwerks in einem realen Szenario anwenden können.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 peer review

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Lehrkraftbewertungen
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Chaitanya A.
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EB
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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.