CERTIFICACIÓN SIX SIGMA BLACK BELT

OBJETIVO

Desarrollar profesionistas en la metodología Six Sigma (DMAIC) con las herramientas de solución de problemas y estadísticas necesarias, que servirán para mejorar procesos con problemáticas en proyectos de ahorros de costos.

Black Belt:
Conductores de proyectos de resolución de problemas. Realizan proyectos de mejora durante el 100% de su tiempo, así como se adquiere un conocimiento mucho más profundo de las herramientas estadísticas. Demuestra
liderazgo de equipos y comprende todos los aspectos del modelo DMAIC de conformidad con los principios de Six Sigma. Guían y entrenan a los Green Belts.

DIRIGIDO A

Personas relacionadas con procesos productivos, administrativos y de servicios que desean conocer y/o desarrollar sus habilidades para mejorar sus procesos de manera eficiente.

DURACIÓN

140 horas (Distribuidas en horas teóricas y prácticas).

CONOCIMIENTOS PREVIOS

Estadística básica, Lean Manufacturing, Solución de Problemas.

CURSOS RELACIONADOS

TEMARIO

Módulo 1. Conceptos básicos, definición y medición.
1.1 Introducción a la metodología Lean Sigma.
1.2 Enfoque y definición de proyecto.
1.3 Conceptos y herramientas de Lean.
1.4 Mapa de procesos.
1.5 El poder de los datos.
1.6 Datos variables.
1.7 Datos de atributos.
1.8 Estudio de tiempo del proceso.
1.9 Costo por baja calidad.
1.10 Pensamiento estadístico y gráficas de control.
1.11 Capacidad del proceso.
1.12 Planeación de recolección de datos.
1.13 Diagrama de pareto.
1.14 Análisis del sistema de medición.
1.15 Identificación de desperdicios.
1.16 Actividades de valor y no valor agregado.
1.17 Kaizen: Trabajo estándar y teoría de restricciones.
1.18 Generalidades de 5s, VSM, TPM y SMED.

Módulo 2. Herramientas de análisis.
2.1 Análisis de Causa y Efecto.
2.2 AMEF (Análisis de Modo y Efecto de Falla).
2.3 Estimaciones e Intervalos de Confianza.
2.4 Análisis de Varianza.
2.5 Correlación y Regresión.
2.6 Regresión Múltiple y Polinomial.
2.7 Estructura de los proyectos.

Módulo 3. Mejora y Control.
3.1 Regresión múltiple y polinomial.
3.2 Diseño de experimentos básico.
3.3 Determinación de soluciones.
3.4 Planes de control.
3.5 Gráficas de control para datos variables.
3.6 Gráficas de control para datos de atributos.
3.7 Despliegue de la función de calidad.

Módulo 4. Estadística multivariable.
4.1 Proyecto de mejora – marco de referencia.
4.2 Regresión múltiple y polinomial.
4.3 Diseños factoriales completos.
4.4 Diseños factoriales fraccionales.
4.5 Diseños de Taguchi.
4.6 Diseños de tres niveles.
4.7 Superficie de respuesta y EVOP.
4.8 Tolerancias racionales.

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