Kursbeschreibung

Dieser Lehrgang beinhaltet die zwei Schwerpunktbereiche Six Sigma Yellow Belt und Six Sigma Green Belt. Du erlernst den Umgang mit dem Managementsystem Six Sigma von den Grundlagen bis zur Umsetzung von komplexeren Six Sigma Projekten in deinem Unternehmen. Als Six Sigma Green Belt steigerst du deine Effizienz im Projektmanagement nachhaltig und kannst Verbesserungsprozesse fachgerecht leiten. Ergänzend erfährst du, wie Künstliche Intelligenz in deinem Beruf eingesetzt wird.

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)



Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.