CERTIFICACIÓN SIX SIGMA GREEN BELT [MC04]

Mejora Continua I Six Sigma

Objetivo

Desarrollar profesionistas en la metodología Seis 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.
Green Belt: Ayuda con la recopilación de datos y el análisis de proyectos de un Black Belt. Adquiere herramientas estadísticas para la realización de proyectos donde la mitad de la jornada laboral la dedica a sus actividades relacionadas con su puesto y la otra mitad a realizar proyectos de mejora. Lidera proyectos de Green Belts o equipos de trabajo.

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

96 Horas (Distribuidas en horas teóricas y prácticas)

Conocimientos previos sugeridos

Estadística, Lean Manufacturing, Solución de Problemas.

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.

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.