-
نوع الدرجة العلمية: شهادة «سيكس سيغما غرين بيلت»
شهادة "الإحصاء وتحليل البيانات" -
الامتحان النهائي: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
Six Sigma Green Belt -
أوقات الدرس: دوام كاملمن الإثنين إلى الجمعة من الساعة 8:30 صباحًا إلى 3:35 مساءً (في الأسابيع التي تتخللها عطلات رسمية من الساعة 8:30 صباحًا إلى 5:10 مساءً)
-
لغة التعليم: الألمانية
-
المدة: 8 أسابيع
إدارة الجودة – الحزام الأخضر لـ «سيكس سيغما»
مقدمة إلى سيكس سيغما (حوالي يوم واحد)
ما هو سيكس سيغما؟ التاريخ والفلسفة والاستراتيجية
مراحل مشروع DMAIC، الأهداف والأدوار
سيكس سيغما في سياق نهج "اللين" وإدارة الجودة والتميز التشغيلي
إدارة المشاريع المختلطة باستخدام نموذج DMAIC لمشاريع الذكاء الاصطناعي
إدارة المشاريع المدعومة بالذكاء الاصطناعي (حوالي يوم واحد)
أساسيات الذكاء الاصطناعي
مجالات التطبيق وفقًا لمنهجية DMAIC، والقيود والمخاطر
أساسيات البيانات والموجهات، والسياق ومعايير الجودة
الحوكمة والأمن وقانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي واللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)
لوحة معلومات الذكاء الاصطناعي، وتكثيف المعلومات، وبوابات الجودة
التعريف (حوالي 3 أيام)
تحديد المشروع، والأهمية الاستراتيجية، وشجرة محركات المؤشرات
التمييز عن عملية التحسين المستمر (KVP) ونموذج المشكلة والأسباب والحلول (PUL)
ملف تعريفي للمشروع: وصف المشكلة وتحديد الأهداف وفقًا لمعايير SMART
إطار العمل الداخلي والخارجي، بالإضافة إلى فحص الاكتمال المدعوم بالذكاء الاصطناعي
LIPOK وصوت العميل (VoC)
مخطط التقارب ونموذج كانو
تحويل «صوت العميل» (VoC) إلى «معايير الجودة الحاسمة» (CTQ)، والمواصفات ومعايير القبول
التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي والتحقق الفني من متطلبات العملاء
الجدوى الاقتصادية: عائد الاستثمار (ROI)، التكلفة الإجمالية للملكية (TCO)، والفوائد النوعية
تحليل أصحاب المصلحة وتخطيط المشاريع المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تحليل المخاطر والتدابير الوقائية
إدارة التغيير ودوافع التغيير
استراتيجية الاتصال، العرض الموجز (Elevator Pitch)، وقصة التغيير المدعومة بالذكاء الاصطناعي
مراجعة بوابة الجودة (Definition)
القياس – (حوالي 3.5 أيام)
نموذج العملية الرياضي وسلسلة السبب والنتيجة لمعايير الجودة الحاسمة (CTQs)
تحليل العوامل المؤثرة باستخدام طريقة إيشيكاوا وKSR بالإضافة إلى مصفوفة المقاييس المدعومة بالذكاء الاصطناعي
أنواع البيانات ومقاييس القياس
التعريف التشغيلي، وطرق الجمع، واستراتيجية أخذ العينات
خطة جمع البيانات والتحكم باستخدام لوحة معلومات مدعومة بالذكاء الاصطناعي
تحليل نظام القياس: التحيز، والتكرار، وقابلية التكرار، و Gage R&R
جودة البيانات، وفحوصات المعقولية، وتنقية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تصور البيانات، والمؤشرات الإحصائية، وقدرة الآلات والعمليات
تفسير نتائج القياس المدعوم بالذكاء الاصطناعي ومقياس مراجعة بوابة الجودة (Quality Gate Review Measure)
التحليل (حوالي 3.5 أيام)
بوابات العمليات وبوابات البيانات، بالإضافة إلى تحليل القيمة المضافة
تحليل تدفق القيمة، ومخطط السباغيتي، ونموذج TIMWOODS، ونموذج ماكيغامي
التمييز بين الأعراض والمشكلة والسبب
تحليل السبب والنتيجة وتحليل باريتو، بالإضافة إلى تجميع رموز الأخطاء المدعوم بالذكاء الاصطناعي
صياغة الفرضيات والذكاء الاصطناعي كشريك في النقاش
تصميم التجارب وفحص عوامل التأثير المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تحليل الارتباط والانحدار، بالإضافة إلى اختبارات الفرضيات الإحصائية والمقارنات بين المجموعات
مصفوفة الأدلة المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتحليل الأعطال والفشل (FMEA)
مراجعة بوابة الجودة والتحليل
"Improve" – التحسين المبتكر (حوالي 3 أيام)
تقنيات الإبداع وتطوير الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي
مبادئ الحلول الرشيقة بالإضافة إلى التدابير الفنية والتنظيمية
مناهج الحلول باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة والروبوتات
المتطلبات التنظيمية والإدارية لاستخدام الذكاء الاصطناعي
تقييم المخاطر الخاصة بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى تحليل الجدوى ودرجة النضج
تقييم الحلول
تقييم القبول والعائد مقابل التكلفة
خطة التنفيذ والتجربة الرائدة مع معايير النجاح والقبول
نهج تكراري في المشاريع التجريبية للذكاء الاصطناعي ومراجعة بوابة الجودة (Quality Gate Review) Improve
التحكم – الرقابة والتنفيذ المستدام (حوالي يومين)
بدء التشغيل، وتثبيت العمليات، ومرافقة مرحلة الإطلاق
إجراءات التشغيل القياسية وخطة الرقابة
مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، ومراقبة العمليات الإحصائية، والرسوم البيانية المعيارية، وإجراءات الاستجابة
بطاقة الأداء المتوازن (Balanced Scorecard) والرصد المدعوم بالذكاء الاصطناعي
مفهوم التدقيق
إتمام المشروع، والتسليم، والتوثيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي
مراقبة مراجعة بوابات الجودة
العمل على المشاريع، والتحضير للامتحانات، والامتحان النهائي (حوالي 3 أيام)
الإحصاءات وتحليل البيانات
أساسيات الإحصاء (6 أيام تقريبًا)
أساسيات نظرية القياس (السكان، العينة، أنواع العينات، القياس، مستويات القياس)
الإحصاءات الوصفية أحادية المتغير (التوزيعات التكرارية والمقاييس المركزية ومقاييس التشتت والتوحيد القياسي والرسوم البيانية والمخططات البيانية الشريطية والمخططات الدائرية والمخططات الخطية والمخططات الصندوقية)
الإحصاء الوصفي ثنائي المتغيرات (مقاييس الارتباط، معاملات الارتباط، المخططات التبادلية (كروس ستاب)، المخططات المبعثرة، المخططات الشريطية المجمعة)
أساسيات الإحصاء الاستدلالي الاستقرائي (التوزيعات الاحتمالية، والتوزيع الطبيعي، وتوزيع العينات للمتوسط، واختبار الدلالة، واختبار الفرضية العدمية، ومستوى الدلالة، وحجم التأثير، وتقدير البارامترات، وفترات الثقة، ومخططات أشرطة الخطأ، وتحليل القدرة، وحجم العينة)
إعداد البيانات وتنقية البيانات باستخدام برنامج مناسب
التحليل الوصفي
تصور النتائج الإحصائية
التحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتفسير النتائج الإحصائية
طرق المقارنة بين مجموعتين (5 أيام تقريباً)
اختبار z، اختبار t لعينة واحدة
اختبار t لعينات مستقلة ومترابطة
تصميمات ما قبل الاختبار والاختبار اللاحق مع مجموعتين
اختبارات الدلالة الداعمة (اختبار أندرسون-دارلنغ، اختبار رايان-جوينر، اختبار ليفين، اختبار بونيت، اختبار الدلالة للارتباطات)
الطرق غير البارامترية (اختبار ويلكوكسون، اختبار الإشارة، اختبار مان-ويتني)
التحليلات الاحتمالية (اختبار ذات الحدين، اختبار فيشر الدقيق، اختبار تشي سكوير، التبويبات التبادلية ومقاييس الارتباط)
تفسير نتائج الاختبار
التفسير المدعوم بالذكاء الاصطناعي للنتائج
أساسيات تحليل الانحدار (يومان تقريباً)
الانحدار الخطي
تفسير النموذج
تفسير النموذج المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تحليل الارتباط
طرق مقارنة وسائل عدة مجموعات (3 أيام تقريبًا)
تحليل التباين أحادي العامل وثنائي العامل (ANOVA)
التحليلات اللاحقة
تفسير الفروق بين المجموعات
تحليل التباين متعدد العوامل (النموذج الخطي العام)
العوامل الثابتة والعشوائية والمتداخلة والمتداخلة
طرق المقارنة المتعددة (Tukey-HSD، Dunnett، Games-Howell)
تحليل التفاعل
تحليل القوة لتحليلات التباين
مقدمة في تصميم التجارب (DoE) (يوم واحد تقريباً)
التصميمات التجريبية المضروبة الكاملة والمضروبة الجزئية
عمل المشروع (3 أيام تقريباً)
لتوحيد المحتوى الذي تم تعلمه
عرض نتائج المشروع
التغييرات ممكنة، ويتم تحديث محتوى الدورة التدريبية بانتظام.
بعد انتهاء الدورة التدريبية، ستكون قادرًا على تنفيذ مشاريع «سيكس سيغما» بشكل مستقل وناجح وفقًا للمعيار ISO 13053-1 ومنهجية DMAIC. وستتمكن من استخدام الأدوات والأساليب المحددة لتحليل العمليات والبيانات بثقة، واستنباط التحسينات بناءً على البيانات، واستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل متواصل كأداة مساعدة منهجية. ستقوم بتصميم مراجعات «Quality Gate» وفقًا لمنهجية DMAIC، وتطوير لوحات معلومات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لإدارة المشاريع ومراقبة الجودة ودعم اتخاذ القرار.
ستفهم أيضًا أساسيات الإحصاءات، وستكون قادرًا على معالجة البيانات وتقييمها وتقديم وشرح وتفسير تحليلات ونتائج البيانات الإحصائية باستخدام الرسومات البيانية.
مديرو المشاريع، وخريجو كليات الهندسة، والفنيون، والحرفيون، بالإضافة إلى المتخصصين في قطاعي الإنتاج والخدمات، والعاملين في مجالات إدارة الجودة والإدارة والمبيعات، الذين يرغبون في تنفيذ وإدارة مشاريع التحسين باستخدام منهجية «سيكس سيغما».
المستخدمون والمتخصصون في مجال البحوث الاجتماعية وأبحاث السوق، وإدارة الأعمال (التسويق، وذكاء الأعمال)، والمجالات التقنية، والإنتاج، وضمان الجودة، والبحوث في قطاع الرعاية الصحية.
سداسية سيجما هي طريقة موحدة ومعترف بها دولياً لإدارة الجودة وأداة إدارية لتحسين العمليات. ومن خلال حصولك على الحزام الأخضر، فإنك تثبت إتقانك للمنهجية في مهنتك. وبصفتك مدير مشروع سداسية سيغما، سيزداد الطلب عليك في جميع الصناعات في الشركات المتوسطة والكبيرة، مما يعزز من ملفك الوظيفي على المدى الطويل.
تُعد المعرفة السليمة بالإحصاء مؤهلًا إضافيًا قيّمًا ومطلوبًا بشدة في مجال البحث والتطوير الصناعي، أو في تطوير الأدوية، أو في الإشراف على الدراسات الطبية، أو في مجال التمويل والتأمين، أو في تكنولوجيا المعلومات، أو في الإدارة العامة.المفهوم التعليمي
إن محاضريك مؤهلون تأهيلاً عالياً من الناحيتين المهنية والتعليمية وسيقومون بتدريسكم من اليوم الأول إلى اليوم الأخير (لا يوجد نظام للدراسة الذاتية).
سوف تتعلم في مجموعات صغيرة فعالة. تتكون الدورات عادةً من 6 إلى 25 مشاركاً. تُستكمل الدروس العامة بالعديد من التمارين العملية في جميع وحدات الدورة التدريبية. تُعد مرحلة الممارسة جزءًا مهمًا من الدورة، حيث أنه خلال هذا الوقت تقوم بمعالجة ما تعلمته وتكتسب الثقة والروتين في تطبيقه. يتضمن القسم الأخير من الدورة التدريبية مشروعاً أو دراسة حالة أو امتحاناً نهائياً.
الفصول الدراسية الافتراضية alfaview®
Bildungszentrumتُقدَّم الدروس باستخدام تقنية الفيديو الحديثة alfaview® - إما من منزلك أو في مقرنا في . يمكن للدورة التدريبية بأكملها رؤية بعضكم البعض وجهاً لوجه عبر alfaview®، والتواصل مع بعضكم البعض بجودة صوت متزامنة الشفاه والعمل على مشاريع مشتركة. وبالطبع، يمكنك أيضاً رؤية مدربيك المتصلين والتحدث إليهم مباشرةً في أي وقت، وسيقوم المحاضرون بتدريسكم في الوقت الفعلي طوال مدة الدورة التدريبية. الدروس ليست تعليماً إلكترونياً، بل تدريس حقيقي مباشر وجهاً لوجه عبر تقنية الفيديو.
alfatraining Agentur für Arbeit الدورات التدريبية في مدعومة ومعتمدة وفقًا للائحة اعتماد AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheinعند تقديم أو، عادةً ما يتم تغطية تكاليف الدورة التدريبية بالكامل من قبل جهة التمويل.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung يمكن التمويل أيضًا من خلال (ESF) أو (DRV) أو برامج التمويل الإقليمية. Berufsförderungsdienst كجندي منتظم، يمكن حضور المزيد من الدورات التدريبية عن طريق (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) يمكن للشركات أيضًا تأهيل موظفيها عن طريق برنامج تمويل من .