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CoursDébutantGénéralGenAI Builders

GenAI pour Six Sigma

Famille : 🟦 F5 - GenAI Augmentation OT - Ingénierie

Express

À l'issue de cette formation, vous serez capable de :

Maîtriser les concepts fondamentaux
Acquérir des compétences pratiques

Programme Détaillé

4 modules de formation

Module 1

Introduction GenAI pour Six Sigma

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Fondamentaux GenAI pour Six Sigma practitioners
Use cases Six Sigma : DMAIC, statistiques, DOE, SPC, capability, reporting
Outils gratuits (ChatGPT, Claude, Gemini)
Comment GenAI accélère projets Green Belt / Black Belt
Module 2

Prompt Engineering pour Six Sigma

45min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Prompts pour phase Define (project charter, SIPOC, VOC, CTQ tree, scoping)
Prompts pour phase Measure (MSA, capability studies, baseline sigma level, data collection)
Prompts pour phase Analyze (root cause analysis, hypothesis testing, ANOVA, regression, Pareto)
Prompts pour phase Improve (DOE, optimization, piloting, validation)
Prompts pour phase Control (SPC, control plans, standardization, handover)
Techniques avancées (Few-shot pour analyses statistiques complexes, interprétations)
Templates prompts Six Sigma prêts à l'emploi
Module 3

Productivité Quotidienne

60min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Automatiser génération project charters et SIPOC
Conduire analyses MSA (Measurement System Analysis - Gage R&R, Kappa)
Calculer capability studies (Cp, Cpk, Pp, Ppk, sigma level, DPMO)
Effectuer tests statistiques (hypothèses, t-test, ANOVA, chi-square, regression)
Analyser DOE (Design of Experiments - factoriel, RSM, optimisation)
Interpréter cartes contrôle SPC (règles Western Electric, détection dérives)
Créer plans contrôle statistiques (sampling, réaction rules)
Générer storyboards projets Six Sigma (tollgate presentations)
Templates prompts pour méthodologies statistiques
Module 4

Cas Pratiques Six Sigma

30min
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Projet 1 : Projet DMAIC complet réduction variabilité process (sigma 3.2 → 4.5)
Projet 2 : DOE optimisation paramètres process 5 facteurs (full factorial analysis)
Projet 3 : Capability study process packaging (Cpk 0.85 → 1.67)
Projet 4 : Hypothesis testing comparaison 2 méthodes production (ANOVA)
Best practices Green Belt / Black Belt / Master Black Belt

Prérequis pour suivre cette formation

Certification Six Sigma : Green Belt minimum (Yellow Belt insuffisant)
Expérience projets DMAIC : 1+ projet complété
Compréhension statistiques : tests hypothèses, distributions, ANOVA, régression
Familiarité logiciels statistiques (Minitab, JMP, R, Python) - recommandé
Connaissances DOE (Design of Experiments) - recommandé pour Black Belt
Aucune compétence coding requise (IA génère analyses)
Anglais technique (B1-B2)

Public Cible

Développeurs
Ingénieurs logiciels

Compétences que vous allez acquérir

Compétences pratiques en IA générative

Informations Pratiques

Détails de la formation

Durée
2-3h
Niveau
Débutant
Prix
2230 €
Langue
Français
Certification
-

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