Le Six Sigma a acquis ses lettres de noblesse au cours des 30 dernières années. Il a permis des améliorations substantielles de performance des processus et des produits, à l’aide de techniques d’analyse statistiques dans le cadre du célèbre cycle méthodologique DMAIC. Mais il trouve parfois ses limites.
Le Big Data s’appuie sur la disponibilité de nombreuses données, qu’il est tentant de vouloir analyser pour en tirer des pistes d’amélioration. Mais on peut facilement se faire déborder par la puissance des outils et tirer des conclusions sujettes à caution.
La modélisation prédictive n’en est qu’à ses débuts, mais elle est prometteuse par les techniques nouvelles qu’elle propose.
La web-conférence animée par Jean-Louis THÉRON le 11 octobre, explique comment conjuguer les apports du Six Sigma et du Big Data afin d’améliorer les processus.
Notre ambition est de permettre à chaque participant d’identifier dans quel domaine de son activité cette méthode pourrait être utile.
Programme de la web-conférence :
- Le Six Sigma : origine, raisons du succès, atouts, limites, applications
- Le big data : origine, raisons du succès, atouts, limites, applications
- La modélisation prédictive : démarche, exemple d’application à un cas concret de processus en entreprise.