Our Training Goals

Comprender y caracterizar la variabilidad a través de la representación gráfica de datos.
Describir visualmente un proceso mediante técnicas de mapeo de procesos.
Aplicar el proceso de resolución de problemas DMAIC hacia la mejora de procesos en el nivel Black Belt.
Desarrollar planes de recolección de datos y diseñar experimentos para comprobar pruebas de hipótesis.
Interpretar los resultados de pruebas estadísticas y extraer conclusiones basadas en datos y la aplicación de técnicas avanzadas de análisis estadístico.
Integrar herramientas de análisis estadístico, software y metodologías de resolución de problemas.
Desarrollar recomendaciones y planes de control para mejorar los procesos.
Completar un proyecto real de mejora de procesos fuera de clase, que demuestre la aplicación de la metodología DMAIC completa. Este proyecto debe ser realizado buscando una solución a un problema real de una empresa,
Clases en Directo vía Streaming
Horario: Viernes de 14:00 a 21:00 hrs
Duración: 120 Hrs. (Clases teóricas más Proyecto Final)
Precio: $4.290.000
USD 4.200 (Para participantes fuera de Chile)

What you learn

Día 1: Introducción y Fase Definir
Introducción a la Filosofía KAIZEN™ Lean.
Visión de la Estrategia Six Sigma.
Excelencia en Calidad.
Six Sigma Project Management.
Introducción a la metodología DMAIC.
Identificación de oportunidades de mejora.
7 tipos de pérdidas en Operaciones.
Value Stream Mapping - Diagnostico de impacto en KPIs y estimación de beneficios económicos del VSM.
Caso de Simulación.
Día 1: Fase Definir y Medir
Carta de Proyecto.
VOC y VOB.
Diagrama de Pareto.
Hojas de Chequeo y toma de muestras.
Indicadores de Rendimiento.
Concepto de población y muestras.
Estadística descriptiva.
Diagrama – P.
Minitab.
Día 2: Fase Medir
Métricas Six Sigma.
Run Chart.
Histograma.
Box Plot.
Índices de Capacidad.
Análisis de Capacidad.
Gráficos SPC.
Concepto subgrupos.
Carta-P, Carta-U.
Capacidad vs Estabilidad del Proceso.
Día 3: Fase Analizar
Análisis cualitativo de datos.
5 Por qué.
Diagrama Causa – Efecto.
Estratificación por Pareto.
Inferencia Estadística.
Prueba de Hipótesis.
ANOVA.
Regresión Lineal Simple.
Análisis Residual.
Correlación y R2.
Regresión Múltiple.
Regresión paso a paso y por Sub Conjuntos.
Día 4: Fase Analizar
Diseño de Experimentos.
Interacción entre Factores.
Gráficos de Interacción.
Experimento de 2 Factores.
Test de Significancia.
Día 4: Fases Mejorar y Controlar
Implementación de Mejoras.
5S.
Beneficios de la Estadarización de actividades y procesos.
Gestión Visual, Lección de un punto.
A3 de Proyectos.
Detección de Quick Wins.
Yamazumi – Nivelación de Cargas.
Poka Yoke.
Control de Proyectos Kaizen.
Sala Oobeya.
Día 5: Evaluación Final
Caso Práctico de implementación.
Prueba Teórica.
Módulos avanzados Nivel Black Belt:
Días 1 y 2:
Contenidos:
Enfoque Six Sigma, desde el punto de vista del nivel Black Belt
Técnica del Grupo Nominal para definición de proyectos
Matriz de Priorización de Proyectos
Mapa de Relaciones – SIPOC
Mapa de Procesos Administrativos – Swimlane
Modelo de Satisfacción de Kano
Patrones de Datos
Prueba de Normalidad de Anderson-Darling
Gráfica de Probabilidad
Presentación de Avance 1 de Proyecto:
Feedback a los alumnos
Métricas Six Sigma complementarias: DPU, Rendimiento agrupado, Rendimiento Normalizado
Gráficas SPC Complementarias: X-barra-R
Conceptos de Subgrupos, Teorema del límite Central
Esperanza, Rango y Cálculo de Límites de Control
Gráficas de Control complementarias para atributos: np-chart, c-chart, u-chart
Importancia y Desafíos de la utilización de SPC
Días 3 y 4:
Contenidos:
Análisis de Capacidad: Diferencia entre desviación estándar inherente y global
Capacidad de Proceso de Corto y Largo Plazo
Capability Sixpack
Fórmula de Probabilidad de Defecto en base a una distribución Z
Capacidad de Proceso para datos no normales
Particularización de la Distribución Weibull
Gráfica de Probabilidad
Profundización del Nivel Sigma
Análisis del Sistema de Medición: Estudio Gage R&R
Exactitud, Precisión, Reproducibilidad y Repetibilidad
Inferencia Estadística Generalizada
ANOVA – ANOM
Ventana Robusta de Operación
Poder Estadístico
Efecto de Diferencia de Medias, proporciones, u otra.
Errores tipo I y Tipo II
Pruebas de Hipótesis no parámetricas: Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Prueba de Friedman, Prueba de Medianas de Mood
Análisis Modal de Fallos y Efectos: AMFE
Tipos de Modo de fallo
Severidad, Ocurrencia y Detectabilidad
Número de Prioridad de Riesgo
Matriz AMFE
Métodos de Control
Control y Gestión Visual de Procesos
Sistemas de Calidad ISO 9001
Planes de Control de Proceso
Control Preventivo, Basado en Detección, Control Adaptativo
Días 5 y 6:
Contenidos:
Regresión y Correlación
Regresión Lineal Múltiple: Regresión por Mejores Subconjuntos
Regresión con variables Categóricas
Regresión Logística Binaria
Razón de Probabilidad
Tabla de Contingencia
Gráfica de Dispersión de los Eventos de Probabilidad
Desafíos de la Regresión Logística
Diseño de Experimentos Factoriales Fraccionados
Principio de escasez de efectos
Experimentos Cribados
Variables Confundidas
Estructura de Alias
Gráficas Factoriales
Gráfica de Superficie
DOE con puntos centrales
DOE con covariables
Estudios Multivariables
Pruebas de Hipótesis para datos categóricos
Prueba de Proporción Múltiple
Tabulación cruzada
Prueba de Chi-cuadrado
Medidas de Asociación para datos categóricos
Días 7 al 8:
Contenidos:
Concepto de Confiabilidad
MTTF – MTBF
Evaluación de distribución de confiabilidad
Curva de la bañera
Función de confiabilidad
Censura aleatoria
Análisis de supervivencia
Puntos de Vista de la Tolerancia
Intercambiabilidad entre sistemas
Análisis de Tolerancia agrupada
Función de Transferencia
Método de Agrupación Estadística
Factor de Corrección de Gilson
Teorea aditivo de la varianza
Resolución de Exámen Teórico por parte de los alumnos
Definición del Problema
Medición de datos
Análisis básico a nivel Green Belt
Complementar Análisis con plan de trabajo a nivel Black Belt
Estatus de cumplimiento del Plan propuesto
Envío de Avance 3
Implementaciones ya ejecutadas y plan de implementación futuro