Description
Description
Cette formation de 3 jours (21 h) vous guide pas à pas dans l’utilisation de Minitab pour l’analyse et l’amélioration de processus. À travers des cas pratiques issus de secteurs industriels et services, vous apprendrez à exploiter pleinement les outils statistiques, à interpréter les résultats et à formuler des recommandations d’optimisation.
Certification
Préparation à l’examen
- Exercices guidés sur cas réels et QCM de validation progressive des acquis
- Ateliers de correction collective et discussions méthodologiques
Perspectives métiers
- Réaliser l’analyse statistique des données de production pour identifier les gisements d’amélioration.
- Piloter les démarches Six Sigma et Lean Six Sigma grâce aux outils Minitab.
- Structurer et suivre les projets d’optimisation à l’aide de plans d’expérimentation.
- Concevoir, exécuter et analyser des expériences pour optimiser les paramètres de processus.
- Accompagner les entreprises dans la mise en place de solutions basées sur l’analyse de données.
Objectifs
Cible
Prérequis :
- Connaissances de base en statistique descriptive.
- Maîtrise de l’environnement Windows et notions élémentaires d’Excel.
Ingénieurs qualité, responsables amélioration continue et chefs de projet Six Sigma.
Analystes de données et statisticiens souhaitant approfondir leur maîtrise de Minitab.
Techniciens et opérationnels impliqués dans le pilotage et l’amélioration des processus.
Toute personne désirant valoriser ses compétences en analyse statistique appliquée.
Prérequis :
- Connaissances de base en statistique descriptive.
- Maîtrise de l’environnement Windows et notions élémentaires d’Excel.
Résumé du programme
Prise en main de Minitab (3 h)
- Installation et présentation de l’interface, importation des données, gestion des feuilles de travail et des projets.
Statistiques descriptives et graphiques exploratoires (4 h)
- Tableaux, graphiques (histogrammes, boîtes à moustaches, diagrammes de dispersion) et indicateurs clés (moyenne, écart-type, quartiles).
Tests d’hypothèses et analyse de la variance (ANOVA) (4 h)
- Tests paramétriques (t-tests, ANOVA simple et factorielle) et non paramétriques, interprétation des p-values et conclusions opérationnelles.
Contrôle statistique de processus (SPC) (3 h)
- Conception et lecture de cartes de contrôle (X̄-R, P, C), détection des causes spéciales et actions correctives.
Analyse de régression et corrélation (3 h)
- Modèles de régression linéaire, diagnostics de qualité de modèle et usage pour la prédiction des performances.
Plans d’expérimentation (DOE) (3 h)
- Principes des plans factoriels complets et fractionnaires, analyse des effets principaux et interactions.
Atelier projet d’application (1 h)
- Mise en pratique sur un cas d’étude complet : de la collecte des données à la recommandation d’actions d’amélioration.
Restitution et bonnes pratiques (3 h)
- Présentation claire des résultats, création de rapports automatisés et conseils pour le déploiement des solutions.
