Lean Six Sigma Green Belt - LSSGB Virtual - Certificación Internacional

FUNDAMENTOS DE LA METODOLOGÍA SIX SIGMA
- Importancia de la metodología en el contexto de Economía Global

- Diferenciación de Six Sigma.

- Componentes de una implementación exitosa (Apoyo gerencial, - Conocimiento técnico del negocio, Metodología Six Sigma y Herramientas de análisis).

- Metodología DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Implementar, Controlar).

- Orientación al cliente.

- Cultura de la medición y análisis.

- Sincronización de la metodología Six Sigma y las metas estratégicas de la Compañía.

- Importancia de detectar CTBs (Critical to Business) y CTCs (Critical to Customer).

- Importancia de calcular COPQ (Cost of Poor Quality).

- Estructura organizacional de Six Sigma.

- Roles de Six Sigma (Champion, Máster Black Belt, Black Belt, Green Belt).

- Estrategias de comunicación.

- Importancia del uso de software estadístico.

- Códigos de Ética Profesional.

- Simulación de proceso.

SIX SIGMA- ETAPA DEFINIR.

- Project Charter (Estructura de un proyecto Six Sigma).

- Identificación del DUEÑO del proceso.

- Identificación de CLIENTES internos y externos.

- SIPOC (Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Customers).

- Identificación de STAKEHOLDERS (interesados o afectados con el proyecto).

- Recolección y análisis de la VOZ DEL CLIENTE - VOC

- Definición de CTQs (Critical to Quality).

- Value Stream Mapping - VSM

- Convertir requerimientos del cliente en objetivos del proyecto.

LABORATORIO 1: DEFINICION DE CTQs

LABORATORIO 2: CONSTRUCCION E INTERPRETACION DEL DIAGRAMA SIPOC

LABORATORIO 3: DEFINICION DEL PROYECTO SIX SIGMA

SIX SIGMA- ETAPA MEDIR

- Concepto de variabilidad.

- Causas asignables y causas aleatorias de variación.

- Aplicación de conceptos fundamentales: Población, muestra, variable, parámetro, estimador, error de muestreo.

- Estadística descriptiva: indicadores de variabilidad, centramiento, localización, proporciones, tablas de frecuencias.

- Representaciones gráficas: Histograma, Pareto, Box-plot, Means-plot, Resumen-gráfico.

- Prueba de normalidad.

- Muestreo del proceso.

- Métodos de estimación – Intervalos de confianza e Intervalos de Tolerancia.

- Estratificación de datos.

- Medir la calidad del proceso (PPM, DPMO, Yield, Cpk, y Nivel Sigma del Proceso).

- Análisis del sistema de medición (R&R)

LABORATORIO 4: ANALISIS DESCRIPTIVO DE DATOS

LABORATORIO 5: ESTRATIFICACION DE DATOS

LABORATORIO 6: MEDICION DE LA CALIDAD DEL PROCESO

LABORATORIO 7: ANALISIS R&R DEL SISTEMA DE MEDICION

SIX SIGMA- ETAPA ANALIZAR.

- Análisis Causa-Efecto.

- FMEA – Análisis de Modo de Fallas y sus Efectos.

- Formulación de hipótesis sobre causas del problema.

- Análisis correlación (cuantitativo y cualitativo).

- Análisis de regresión lineal simple.

- Análisis de varianza – ANOVA.

- Verificación de hipótesis.

LABORATORIO 8: ANALISIS CAUSA-EFECTO

LABORATORIO 9: FMEA

LABORATORIO 10: PRUEBAS DE HIPOTESIS

LABORATORIO 11: ANALISIS DE REGRESION Y ANOVA.

SIX SIGMA- ETAPA IMPLEMENTAR.

- Conclusiones de la etapa Analizar.

- Generación de soluciones con mayor probabilidad de éxito.

- Construcción del futuro Mapa de Flujo de Valor – Future Value Stream Mapping.

- 5S

- Análisis de riesgos.

- Estimación de costo y retorno de la probable solución.

- Construcción de la propuesta de implementación.

- Definir cronograma de implementación.

LABORATORIO 12: CONCLUSIONES DE LA ETAPA ANALIZAR

LABORATORIO 13: CONSTRUCCION DE PROPUESTAS DE MEJORA

LABORATORIO 14: CONSTRUCCION DEL VSM FUTURO

LABORATORIO 15: ANALISIS DE REGRESION Y ANOVA.

SIX SIGMA- ETAPA CONTROLAR.

- Control Estadístico de Procesos - SPC

- Gráficos de control (X-barra/R, X-barra/S, p, np).

- Proceso de estandarización y documentación.

- Medir nuevamente la calidad del proceso (PPM, DPMO, Yield, Cpk, y Nivel Sigma del Proceso).

- Cuantificación de la mejora.

- Divulgación de los resultados.