Conceito, origem, perspectivas, estrutura e regras do Lean e do Six Sigma, Introdução ao gerenciamento de projetos, análise de riscos (utilizando o project libre), Descrição das Fases DMAIC, identificação de oportunidades e formação de equipes, Foco no cliente, seleção e descriçãode projetos, ferramentas básicas do Lean Six Sigma (Pareto,Ishikawa, DFP, SIPOC, Mapa do Processo, Matriz de Causa e Efeito, FMEA, VSM, Lead Time, Cycle Time, Takt Time, Fluxo e demanda, Eventos Kaizen, Planos de Ação e Report Out, Trabalho Padrão em Processo (SWIP), Nivelamento de Carga, Ajuste de Fluxos, Just in Time (JIT), Análise de Lay Out, Gráfico de Espaguete) utilizando o bizagi process modeler para elaborar o mapado processo.
Plano de coleta de dados, população x amostra, Cálculo do tamanho da amostra, Tipo de dados (atributo x variáveis), Estatística descritiva (posição, dispersão e forma), Introdução ao minitab 17, Introdução a Metrologia, Análise do Sistema de Medição, Componentes do erros de medição (resolução, linearidade, estabilidade, repetibilidade e reprodutibilidade), MSA pelo método ANOVA, Identificação de distribuição de probabilidade não normal (3-Parameter Lognormal, 3-Parameter Weibull, Smallest Extreme Value, Largest Extreme Value, 3-Parameter Gamma, Logistic, 3-Parameter Loglogistic), SMED, Quick Setup, Nivelamento da Produção e
Tamanho do Lote (HEYJUNKA), Distribuição de probabilidade, cálculo de probabilidade para dados normais, transformação de dados atravésdo box cox transformation, cálculo do valor dez , Capacidade do processopara dados por atributo e variáveis (dados normais) e Cálculode capacidade do processo para dados não normais.
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Teorema do Limite Central, (TLC), Análises Gráficas (Box Plot, Multivari, Interações,
Main Efect Plot), Intervalo de Confiança e Testes de Hipóteses para dados por
atributo e variáveis, para médias, teste de hipótese para medianas (1 sample sign,
Mann Whitney), desvio padrão e proporções (1 sample z, 1 sample t, 2 sample t, 1
proportion, 2 proportions, Qui Quadrada, ANOVA e Teste de Igualdade de Variância,
Correlação e Regressão símples utilizando modelos lineares, quadráticos e cúbicos),
Regressãomúltipla com modelo matemático preditícioe análise de residuais e
Otimizador de resposta do minitab.
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Interação entre fatores, introdução ao desenho de experimento, codificação de
fatores, Ordem padrão de Yates, Desenhos Fatoriais 2k, Geral Completo, com Pontos
Centrais, Modelamento Matemático Preditício, Modelo de Superfície de Resposta e
Otimização de Resultados, Fracionamento e blocagem de experimentos 2k, DOE-FGC
(FatorialGeral Completo com mais de 2 níveis),projetos ortogonais utilizando
experimentos Placket Burmanne Taguchi, Simulação de Monte Carlo e TRIZ (Teoria da
Resolução de Problemas Inventivos.
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Plano de Controle do Processo, POP, 5S, POKA YOKE, VISUAL CONTROLS, Plano de
Controle da Medição, Plano de Manutenção Preventiva, Introdução ao CEP, Gráfiscos
X-R, X-S, I-MR, P, NP, C e U, métricas financeiras e medição dos ganhos de projetos e
Gráfico de controle para eventos raros e CUSUMCATAPULTA E REVIEW DE PROJETOS DE
TREINAMENTO.
Conceito, origem e princípios da Teoria das Restrições (TOC), sincronização da
produção (método tambor, pulmão e corda), síndrome do estudante, lei de Parkson,
comparação do método do caminho críticoem projetos e método da corrente
crítica(CPM x CCPM), Fime A Meta.
Viabilização financeira de projetos, Pay Back, TIR, Ponto de Equilíbrio, fluxo de caixa,
valor presente e valor futuro.
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