Descripción
El curso pretende dar a conocer a los participantes la metodología 6 Sigma y suministrarles las herramientas para liderar proyectos de mejora de éxito.
Módulo 1: Herramientas de la Calidad
- Introducción a la Mejora Continua. Metodología PDCA.
- Las herramientas básicas de la calidad:
- a. Histogramas
- b. Gráficos de Pareto
- c. Hoja de recolección de datos
- d. Diagramas de Flujo
- e. Diagramas causa-efecto. Brainstorming. Diagrama de árbol y diagrama de afinidad.
- f. Gráficos de control
- g. Diagramas de dispersión y correlación.
- Las herramientas avanzadas de la calidad:
- a. Los 5 porqués,
- b. AMFE
- c. QFD.
- Ejemplos prácticos de aplicación de las herramientas.
Módulo 2: Metodología Six Sigma
- Principios de la Mejora Continua.
- Las herramientas básicas de la Calidad y el Lean Management como complementarios.
- Metodología 6 Sigma. ¿Qué significa?
- Organización de un Proyecto 6 Sigma.
- La Metodología DMAIC paso a paso. Subfases de cada etapa.
- Check list de peguntas para avanzar en cada etapa.
- Herramientas útiles en cada etapa
- Identificación y selección de Proyectos de Mejora.
- Reporting
- Estudio de 7 Proyectos Six Sigma
Módulo 3: Control Estadístico de Procesos
- Introducción a los conceptos de probabilidad y variable aleatoria discreta y continua.
- Conceptos estadísticos básicos: medidas de tendencia central y de dispersión.
- Intervalo de confianza.
- La distribución normal y la distribución binomial. Uso de fórmulas Excel y Minitab.
- La variabilidad de los procesos: Causas comunes y causas asignables.
- Experimento de Deming.
- Estudios de la capacidad de los procesos. Cp y Cpk, Pp y Ppk. Capacidad a largo plazo y capacidad a corto plazo. Interpretación de otros índices de Capacidad.
- Los gráficos de control. Diseño y aplicación. Límites de control y tolerancias.
- Interpretación de los gráficos de control.
- Implantación del control estadístico de procesos en la Empresa.
- La prevención frente a la detección.
- Los gráficos de control de variables aleatorias continuas:
- a. Gráfico de X (Valores individuales),
- b. Gráfico de X (Valores individuales) y Recorrido móvil
- c. Gráfico de Medias y de Recorridos,
- d. Gráfico de Medias y Desviaciones típicas
- e. Gráfico de Medias Móviles y Recorridos Móviles
- Los gráficos de control para variables aleatorias discretas o por atributos:
- a. Gráfico "p" de fracción de unidades no conformes,
- b. Gráfico "np" de nº de unidades no conformes,
- c. Gráfico "u" de disconformidades por unidad
- d. Gráfico "c" de nº de disconformidades.
- Reglas de Shewart de aplicación a los gráficos de control.
- Supuesto de Normalidad. Test de Normalidad. Transformadas para convertir a distribución normal.
- Ejemplos prácticos de aplicación de los conceptos en Excel y Minitab. Total 25 ejercicios completos resueltos paso a paso.
Módulo 4: Contraste de Hipótesis
- Concepto de hipótesis estadística. Hipótesis nula (H0) y alternativa (H1). Diferencias significativas. Estadístico de prueba.
- Tipos de errores.
- Definición del p-valor.
- Metodología del contraste de hipótesis.
- Comparación de una proporción con un valor. Comparación de dos o más proporciones.
- Comparación de una media con un valor. Comparación de dos o más medias. Caso de experimento bloqueado: muestras apareadas.
- Comparación de dos o más varianzas.
- Contraste de hipótesis con dos factores.
- Ejemplos prácticos de aplicación de cada uno de los apartados en Minitab. Interpretación de resultados. Total 17 ejercicios completos resueltos paso a paso.
Módulo 5: Análisis del Sistema de Medida. Análisis R&R
- Análisis R&R: Repetitibilidad y Reproductibilidad.
- Tipos de diseño de los ensayos.
- Diseños cruzados. Diseños anidados.
- Linealidad de la medición.
- Planteo y resolución de ejercicios. Total 6 ejercicios completos resueltos paso a paso.
Módulo 6: Correlación y Análisis de Regresión
- Concepto de Correlación. Covarianza. Coeficiente de Pearson (r – R2).
- La estratificación.
- Análisis de regresión – lineal y no lineal; simple – múltiple.
- Ejemplos prácticos de Análisis de Regresión, simple y múltiple, en Minitab. Interpretación de resultados. Total 3 ejercicios.
Módulo 7: Diseño de Experimentos
- Diseño de experimentos. Fundamentos teóricos.
- Gráficos Multi-vari.
- Etapas para llevar a cabo un diseño de experimentos. La elección de variables.
- Diseños factoriales completos.
- Diseños factoriales fraccionales.
- Diseños robustos. Factores de control y factores de ruido.
- Método de Taguchi. Método de la matriz producto y Método de la matriz única.
- Método de la superficie de respuesta.
- Ejercicios prácticos de aplicación en Minitab. Total 17 ejercicios completos resueltos paso a paso.
Módulo 8: Proyecto de Mejora:
Descárgate el Workbook que podrás utilizar como hoja de ruta para liderar todos tus Proyectos de Mejora. Desarrolla el Proyecto de Mejora propuesto y compara tus resultados con los de un equipo de mejora experimentado.
