Note :
Le livre « Breakthrough Improvement with QI Macros » offre un guide convivial sur l'utilisation du logiciel QI Macros avec Excel pour l'analyse des données et l'amélioration de la qualité. Il est loué pour sa facilité de lecture et son application pratique dans divers secteurs, en particulier dans les soins de santé et les contextes Six Sigma. Cependant, certains critiques ont exprimé leur déception, le qualifiant de trop commercial et manquant de nouvelles idées pour les utilisateurs expérimentés.
Avantages:⬤ Facile à lire et à comprendre, avec des instructions claires.
⬤ Simplifie les concepts complexes liés à Lean Six Sigma et à l'analyse des données.
⬤ Fournit des exemples pratiques et des études de cas dans plusieurs secteurs d'activité.
⬤ Aide les utilisateurs à créer rapidement des graphiques et des diagrammes efficaces.
⬤ Complète bien le logiciel QI Macros, en améliorant sa facilité d'utilisation.
⬤ Convient aussi bien aux débutants qu'aux utilisateurs expérimentés.
⬤ Certains pensent que le livre sert plus à vendre QI Macros qu'il n'est une ressource éducative.
⬤ Les utilisateurs expérimentés d'Excel n'y trouveront que peu d'informations nouvelles.
⬤ Quelques critiques concernant des exemples spécifiques dans le texte.
⬤ Souhait d'un format plus pratique, comme une reliure en spirale, pour faciliter l'utilisation.
(basé sur 11 avis de lecteurs)
Breakthrough Improvement with QI Macros and Excel: Finding the Invisible Low-Hanging Fruit
Maximisez la vitesse, la qualité, la productivité et les profits avec les macros QI pour Excel.
Amélioration radicale avec QI Macros et Excel : Finding the Invisible Low-Hanging Fruit révèle des techniques éprouvées pour identifier et analyser les données qui conduiront à des résultats immédiats. Ce guide pratique se concentre sur l'utilisation d'Excel, l'un des logiciels les plus répandus, pour conduire l'amélioration - pas besoin de recourir à une formation coûteuse à une nouvelle méthodologie.
Une formation vidéo gratuite et une version d'essai de 90 jours de QI Macros for Excel sont disponibles à l'adresse www.qimacros.com/breakthrough. Des liens vers des vidéos YouTube pour chaque chapitre du livre sont disponibles à l'adresse www.breakthrough-improvement-excel.com. La combinaison du livre, du logiciel et de la formation vidéo vous fournira les outils dont vous avez besoin pour éliminer les trois tueurs silencieux de la productivité : les retards, les défauts et les déviations. Vous réaliserez et maintiendrez des améliorations décisives qui catapulteront votre entreprise en tête de la concurrence.
APPRENEZ À :
⬤ Concevoir des feuilles de calcul bien organisées pour une amélioration radicale.
⬤ Utiliser des formules Excel pour préparer des données pour des graphiques ou des analyses.
⬤ Réduire les données à une taille gérable en utilisant les fonctions intégrées d'Excel.
⬤ Maîtriser les sept magnifiques outils d'amélioration - cartes de flux de valeur et diagrammes spaghetti, tableaux Pivot, cartes de contrôle, diagrammes de Pareto, histogrammes, diagrammes en arête de poisson et diagrammes matriciels.
⬤ Les cartes de flux de valeur et les diagrammes spaghetti, les tableaux croisés dynamiques, les diagrammes de Pareto, les histogrammes, les diagrammes en arête de poisson et les diagrammes de matrice.
⬤ Identifiez et éliminez les défauts, les erreurs et les fautes dans vos processus.
⬤ Transformez vos données en raccourcis visuellement étonnants vers les décisions, les actions, la productivité et les profits.
⬤ Consolidez les données dans des graphiques Excel bien conçus pour communiquer rapidement les tendances en matière de performance.
⬤ Maximisez les outils puissants de QI Macros pour Excel afin d'analyser et de représenter graphiquement les données.
⬤ Trouver les fruits invisibles à portée de main à l'aide des tableaux croisés dynamiques (PivotTables).
⬤ Les tableaux de contrôle, les histogrammes et les tableaux de bord permettent d'obtenir des améliorations durables.
⬤ Utiliser les outils statistiques, y compris les tests d'hypothèse, l'analyse de la variance et l'analyse de régression.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)