Capacitación avanzada

Temario Six Sigma

Formación completa en la metodología DMAIC para la mejora continua de procesos, reducción de variación y eliminación de desperdicios.

Estructura del programa

Contenido del curso

Haz clic en cada módulo para ver el temario detallado.

MÓDULO 1

Introducción a Six Sigma

  • Historia de la metodología Six Sigma
  • Planeación del despliegue Six Sigma
  • Roles y responsabilidades
  • Six Sigma como herramienta de planeación estratégica
  • Business Case y Project Charter
  • Metodología DMAIC
MÓDULO 2

Conceptos Básicos de Six Sigma

  • Procesos, entradas y salidas
  • Enfoque a 6S: Y = f(x)
  • CTx (crítico para…)
  • Variación en los procesos y costos de calidad
  • Medición, métricos y estadística
  • Colección y tipos de datos
  • Población frente a muestra
  • Características y distribuciones estadísticas: normal, Weibull y otras
  • Pruebas de normalidad y análisis de residuales
  • Probabilidad y valores Z
  • Teorema del límite central
FASE D

Fase Definir

  • Definición del problema
  • Métricos y metas: línea base y desempeño esperado
  • Alcance del proyecto
  • Identificación del caso de negocio
  • Trabajo en equipo
  • SIPOC
  • QFD
MÓDULO 4

Lean Manufacturing

  • Introducción a la manufactura esbelta y al TPS
  • Principios de manufactura esbelta
  • Los ocho desperdicios
  • Mapeo de flujo de valor (VSM)
  • Procesos estándar: gestión visual, 5S, línea flexible y otros
  • Heijunka, celdas de manufactura, takt time, Kanban y SMED
  • Sistema Jidoka y Andon
  • Tipos y definición de Poka-Yoke
  • TPM
FASE M

Fase Medir

  • Herramientas básicas de calidad
  • Mapa del proceso actual (As-Is)
  • Kaizen
  • Análisis de causa y efecto
  • Estimación de capacidad y nivel sigma de referencia
  • Plan de recolección de datos
  • Análisis del sistema de medición para datos continuos y discretos
  • Capacidad del proceso
  • AMEF
  • Tutorial de Minitab
FASE A

Fase Analizar

  • Análisis exploratorio
  • Análisis de datos para variables continuas
  • Pruebas de hipótesis para medias y varianzas
  • Análisis de regresión y correlación
  • Análisis de datos por atributos
  • Establecimiento de la función Y = f(x)
FASE I

Fase Implementar

  • Introducción al diseño de experimentos
  • Experimentos factoriales completos
  • Experimentos factoriales fraccionados
  • Metodología de superficie de respuesta
  • Generación de ideas de solución creativas
  • Priorización de soluciones potenciales
  • Análisis costo-beneficio
  • Planes de acción y pruebas piloto
  • Mapa del proceso futuro (Should-Be)
FASE C

Fase Controlar

  • Reporte final A3/A4
  • Control estadístico de procesos
  • Gráficos de control para datos continuos y discretos
  • Actualización de la capacidad del proceso
  • Actualización del AMEF
  • Plan de transición
  • Cierre del proyecto y cálculo de ahorros
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