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Visual Six Sigma: Making Data Analysis Lean

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I progetti Six Sigma diventano "Visual"

Negli ultimi decenni, il programma Six Sigma ha sempre dato prova di essere il modello di riferimento incontrastato nel settore della gestione della qualità aziendale. Utilizzando un processo snello ma molto efficace per lavorare con i dati, Visual Six Sigma si differenzia dagli approcci di analisi più semplicistici, solitamente disponibili nei programmi Six Sigma, rendendo i risultati molto più rilevanti e appropriati rispetto alle situazioni reali.

Il libro Visual Six Sigma: Making Data Analysis Lean (Visual Six Sigma: snellire l'analisi dei dati) di Ian Cox et al. mostra in che modo l'interattività e la natura grafica di JMP, il software di esplorazione grafica statistica di SAS, supporta il processo Visual Six Sigma, per scoprire e modellizzare le relazioni e portare a termine più rapidamente e con maggiore efficacia i programmi di miglioramento della qualità.

Nella sua recensione del libro, Mikel J. Harry, inventore di Six Sigma, ha dichiarato che "... gli autori hanno fatto un eccellente lavoro nello spiegare in che modo Six Sigma possa essere semplificato e reso più user-friendly tramite metodi di analisi grafica dei dati".

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Visual Six Sigma: Making Data Analysis Lean

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Scaricate subito il capitolo introduttivo per visualizzare l'intero indice del libro e scoprire tutto sulle motivazioni, le strategie e le tecniche che si celano dietro Visual Six Sigma.
Potrete scoprire in che modo Visual Six Sigma consente di andare oltre gli approcci tradizionali, sfruttando i nuovi dati a disposizione ma rimanendo comunque fedeli alle tecniche classiche dei professionisti del settore. Osservate come, in tre semplici strategie, è possibile eliminare gli sprechi durante il processo di utilizzo dei dati – da una parte ampliandone l'accesso e, dall'altra, incrementandone la rilevanza rispetto alle situazioni reali.

Risulterà chiaro in che modo Visual Six Sigma consente di fare le scelte giuste all'interno di qualsiasi organizzazione e come JMP semplifichi tale processo.

Informazioni Sugli Autori

Ian Cox lavora attualmente nella divisione JMP di SAS. Prima di entrare in SAS nel 1999, ha lavorato per Digital, Motorola e BBN Software Solutions Ltd.; inoltre ha svolto incarichi di consulenza per numerose aziende su analisi di dati, controllo dei processi e disegno sperimentale. Oltre a essere esperto Black Belt Six Sigma, è stato ricercatore volontario presso la Cranfield University e ricercatore presso la Royal Statistical Society del Regno Unito. Cox ha conseguito un dottorato (PhD) in fisica teorica.

Marie Gaudard è consulente presso il North Haven Group, piccola società, specializzata in formazione e consulenza nel campo statistico, che utilizza JMP. Ha conseguito un dottorato (PhD) in statistica nel 1977 ed è stata docente di statistica presso la University of New Hampshire dal 1977 al 2004. Dal 1981 dedica gran parte della sua attività a incarichi di consulenza statistica. Marie Gaudard ha anche lavorato con numerosi clienti in aree transazionali, tra cui agenzie governative e reparti finanziari, e ha prestato consulenza a produttori in svariati settori, tra cui quello automobilistico, della stampa, della carta, della plastica, dell'acciaio di precisione, dei rivestimenti, nonché dei cantieri navali. Ha inoltre partecipato all'analisi di dati in ambito medico. Gaudard vanta una grande esperienza nel campo della consulenza e della formazione per aziende e industrie sui seguenti temi: Six Sigma, Design for Six Sigma, previsioni e pianificazione della domanda e data mining.

Mia L. Stephens è un Academic Ambassador in JMP, una divisione di SAS. Prima di entrare in SAS, ha diviso il suo tempo tra le consulenze industriali e l'insegnamento di statistica presso l'Università del New Hampshire. Co-autrice di Visual Six Sigma: Making Data Analysis Lean, (Visual Six Sigma: snellire l'analisi dei dati), ha lavorato in svariati settori privati e pubblici (tra i quali il governo federale) sviluppando materiale formativo, e insegnando e fornendo consulenze in vari ambiti, tra cui quello manifatturiero. Mia Stephens è titolare di un Master in statistica applicata. Vive a York Harbor, Maine, Stati Uniti.

 

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