Programa:

Módulo Introductorio: FUNDAMENTOS DE LA METODOLOGÍA SIX SIGMA

• Importancia de la metodología en el contexto de Economía Global.
• Diferenciación de Six Sigma.
• Videos de Sensibilización (creados por JURAN INSTITUTE y con la debida autorización de uso para CICALIDAD.)
• 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, Yellow Belt).
• Estrategias de comunicación.
• Importancia del uso de software estadístico.
• Códigos de Ética Profesional.

Módulo 1: 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).
• 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

Módulo 2: Herramientas Básicas para la 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).
• Conceptos básicos de Análisis Estadístico de Sistemas de Medición – MSA
• 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

Módulo 3: Herramientas Básicas para la ETAPA ANALIZAR

• Fundamentos de KAIZEN
• Fundamentos de SMED
• 5S
• FMEA – Análisis de Modo de Fallas y sus Efectos.
• Método de los 5 Por qué.
• Tormenta de Ideas.
• Diagrama de Afinidad.
• Diagrama Espina de Pescado
• Métodos de estimación de parámetros poblacionales (promedio, proporción y desviación estándar).
• Análisis correlación (cuantitativo y cualitativo)
• Relación entre el Diagrama de Cajas y el Análisis de varianza – ANOVA.
• LABORATORIO 8: KAIZEN
• LABORATORIO 9: FMEA
• LABORATORIO 10: Tormenta de Ideas – Diagrama de Afinidad – Diagrama Espina de Pescado.
• LABORATORIO 11: Métodos de Estimación, ANOVA

Módulo 4: Herramientas Básica para la ETAPA CONTROLAR

• 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.