DMAIC Inteligente: IA, Datos y Estadística para la Solución de Problemas {MC31}
OBJETIVO
Desarrollar en los participantes las competencias necesarias para identificar, analizar y resolver problemas operativos mediante la metodología DMAIC de Lean Six Sigma, utilizando herramientas estadísticas básicas, análisis de datos, inteligencia artificial y Minitab para la toma de decisiones basada en evidencia y la mejora continua de los procesos.
DIRIGIDO A
Supervisores de producción -
Líderes de equipo -
Ingenieros de manufactura -
Ingenieros de calidad -
Ingenieros de procesos -
Personal de mantenimiento -
Personal de logística -
Ingenieros de mejora continua -
Ingenieros de reciente incorporación con participación en proyectos de mejora.
CONOCIMIENTOS PREVIOS SUGERIDOS
Ninguno
DURACIÓN
40 Horas
CERTIFICACIÓN RECONOCIDA
Curso Avalado por la STPS. Expedimos DC3.
ENTENDEMOS TUS NECESIDADES
Curso adaptable.
COMPROMISO SUSTENTABLE
Contamos con materiales digitales.
TEMARIO
+
Módulo 1.Fundamentos Lean Six Sigma
1.1 Introducción a Lean Manufacturing
1.2 Introducción a Six Sigma
1.3 Costos de la No Calidad (COPQ)
1.4 Voz del Cliente (VOC) y CTQ
1.5 Introducción a la metodología DMAIC
Módulo 2. Definición del Problema
2.1 Project Charter
2.2 SIPOC
2.3 Identificación de CTQ
2.4 Análisis de Pareto
Módulo 3. Medición y Análisis Básico de Datos
3.1 Tipos de datos y recolección de información
3.2 Estadística descriptiva
3.3 Histogramas
3.4 Diagramas Boxplot
3.5 Capacidad de proceso básica
3.6 Introducción al Control Estadístico de Procesos (SPC)
3.7 Correlación y análisis gráfico
3.8 Interpretación de datos para la toma de decisiones
Módulo 4. Solución de Problemas y Mejora
4.1 Brainstorming estructurado
4.2 Matriz Causa-Efecto
4.3 Técnica de los 5 Why's
4.4 Priorización de soluciones
4.5 Acciones correctivas
4.6 Plan de implementación
Módulo 5. Control y Sostenimiento
5.1 Plan de Control
5.2 Seguimiento mediante KPIs
5.3 Estandarización
5.4 Auditorías de proceso
5.5 Lecciones aprendidas
Módulo 6. Inteligencia Artificial y Minitab Aplicados a DMAIC
6.1 Aplicaciones prácticas de Inteligencia Artificial
6.2 Uso práctico de Minitab
6.3 Buenas prácticas en el uso de IA para análisis de datos
1.1 Introducción a Lean Manufacturing
1.2 Introducción a Six Sigma
1.3 Costos de la No Calidad (COPQ)
1.4 Voz del Cliente (VOC) y CTQ
1.5 Introducción a la metodología DMAIC
Módulo 2. Definición del Problema
2.1 Project Charter
2.2 SIPOC
2.3 Identificación de CTQ
2.4 Análisis de Pareto
Módulo 3. Medición y Análisis Básico de Datos
3.1 Tipos de datos y recolección de información
3.2 Estadística descriptiva
3.3 Histogramas
3.4 Diagramas Boxplot
3.5 Capacidad de proceso básica
3.6 Introducción al Control Estadístico de Procesos (SPC)
3.7 Correlación y análisis gráfico
3.8 Interpretación de datos para la toma de decisiones
Módulo 4. Solución de Problemas y Mejora
4.1 Brainstorming estructurado
4.2 Matriz Causa-Efecto
4.3 Técnica de los 5 Why's
4.4 Priorización de soluciones
4.5 Acciones correctivas
4.6 Plan de implementación
Módulo 5. Control y Sostenimiento
5.1 Plan de Control
5.2 Seguimiento mediante KPIs
5.3 Estandarización
5.4 Auditorías de proceso
5.5 Lecciones aprendidas
Módulo 6. Inteligencia Artificial y Minitab Aplicados a DMAIC
6.1 Aplicaciones prácticas de Inteligencia Artificial
6.2 Uso práctico de Minitab
6.3 Buenas prácticas en el uso de IA para análisis de datos
METODOLOGÍA EN CADA CAPACITACIÓN
Nuestra metodología prioriza la práctica sobre la teoría, asegurando un aprendizaje útil, dinámico y aplicable.
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Práctico
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Teórico
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