DIPLOMADO SIX SIGMA GREEN BELT

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1 DIPLOMADO SIX SIGMA GREEN BELT CARACTERISTICAS GENERALES Duración: 60 Horas Son personas parcialmente dedicadas a realizar proyectos Six Sigma para mejorar los procesos de su área de trabajo, utilizan herramientas de Six Sigma para resolver problemas en sus actividades diarias, entrenan a los trabajadores, participan en proyectos de afinidad con otras plantas, ayudan a replicar proyectos con otras áreas de la organización, el desarrollar proyectos Six Sigma es parte de sus responsabilidades de su trabajo. En este diplomado de 4 meses (60 Hrs.) se le enseñaran todas las herramientas para completar proyectos Six Sigma de una forma exitosa en sus áreas de trabajo, aprenderán mas de 60 herramientas de calidad y estadística avanzada el diplomado es 90% practico y 10% teórico. Garantía de calidad: Le garantizamos un retorno de su inversión en capacitación 1:10 o le regresamos el 100% de su dinero. CONTENIDO TEMATICO FASES DE DEFINICIÓN Y MEDICIÓN Introducción a 6-Sigma Que es 6-Sigma? Filosofía 6-Sigma Niveles de sigma vs. niveles de PPM`s Y = f(x) Enfocando el problema Formar el equipo de trabajo Definición de Y (Response Y) variable dependiente Tormenta de ideas ( X`s potenciales) variable independiente Diagrama causa efecto Estructura de árbol X vitales Base line Toma de datos Análisis de pareto Mapeo de proceso (simbología) RTY: rolled throughput yield QDF: quality funcional deployment 1

2 FMEA Como hacer un análisis de costo beneficio? Como desarrollar el programa del proyecto? Grafica de Gantt Principios de estadística Medidas de tendencia central Media Mediana Moda Rango Eje medio Medidas de dispersión Rango intercuartil Varianza Desviación estándar Coeficiente de variación (VC) Forma Forma de caja y bigotes Grafica de cajas Parámetros poblacionales (formulas) Estadísticos maestrales (formulas) Medidas de tendencia no central Quartiles Porcentiles Distribución de probabilidad normal Teorema del límite central Muestras aleatorias Áreas tabuladas de la distribución normal P ( 0 Z Z0 ) Tabla de Z (área de la curva normal) Calculo de la probabilidad de Z Tipos de distribución Centrado mejor Mayor mejor/menor mejor Como interpretar que tipo de distribución es Principios de MINITAB Steep 1: enter Data Steep 2: adding information columns Steep 3: arranging the data for analysis What does stacking mean? How is stacking done? 2

3 Steep 4: analyzing the data using graphs Histogram Normality test/basic statistics Bar chart Time series plot Box plot Pareto charts in Minitab Cause & effects diagrams Estudios de capacidad CP CPK SPC: X-R, X-S, I-RM (rangos moviles) Información proporcionada por un estudio de capacidad Kurtosis Verificación de normalidad (Minitab) Normal probability plot Descriptive statistics Estudios de capacidad en MINITAB Report 2: process capability for Y Report 1: executive sumary Calculo del tamaño de muestra Tamaño de muestra para variables Tamaño de muestra para atributos Estimadores Puntuales Por intervalo Datos continuos Sub grupos racionales Causas de variación Variaciones a causas especiales - Ruido negro Variaciones a causas comunes - Ruido blanco Causas de variación asignable - Short term capability Z st. - Long term capability Z lt. - Z shift = 1.5 ( como aplica?) - Z bench: que es? - Z score 3

4 Base line (Minitab) - Report 8B: product benchmarks - Report 8A: product benchmarks - Report 7: product benchmarks Tipos de rendimiento - YFT (first pass yield) - YRT (rolled throughput yield) - YNA (normalize average yield) - Diferencia entre YFT y RTY - Proceso pareto Estudios de Gage R&R Que es un estudio de Gage R&R? Exactitud Repetibilidad Reproducibilidad Linealidad Resolución Procedimiento para realizar el estudio R&R Valores aceptables del estudio del Gage R&R Riesgos de aceptar resultados malos Tipos de estudio de Gage R&R - Método Corto Gage R&R para atributos Análisis de tolerancias - Porque hacer un análisis de tolerancias - Aplicación del análisis de tolerancias al diseño - Tipos de análisis de tolerancias - Metodología de tolerancias - Lenguajes comunes (LSL, T, USL) - Definiciones de Z bench FASE DE ANALISIS Tamaño de muestra y riesgo Porque es necesario saber el tamaño de muestra? Error tipo 1 Error tipo 2 Tabla de muestreo 4

5 Análisis de varianza Introducción al análisis de varianza (ANOVA) - Que quiere decir ANOVA?, Que es un ANOVA? y supuestos básicos del ANOVA - Cálculos teóricos y manuales de un ANOVA - Definición de pruebas de hipótesis y su relación con el ANOVA - Trazar graficas de efectos principales - Entender la construcción básica del ANOVA - Determinar si los principales efectos son importantes utilizando P-Value como Indicador FASE DE MEJORA Experimentos factoriales 2k Ventajas de los experimentos factoriales 2k Orden estándar de ejecución para diseños 2k Como generar la matriz del diseño factorial 2k en MINITAB? Diseños factoriales 2k calculo de sus efectos principales 2k Método para desarrollar un diseño factorial 2k en MINITAB y con ANOVA Experimentos factoriales 2k con punto central y con bloqueo Porque agregar puntos centrales en diseños de experimentos Experimentos factoriales 2k con punto central en MINITAB Bloqueo de los factores 2k en su diseño de experimentos Confusión de interacciones y bloqueo de factores Reglas empíricas para el tamaño de la muestra de los experimentos factoriales 2k Experimentos factoriales 2k fraccionados Ventajas de realizar experimentos factoriales 2k fraccionados Notación de los diseños factoriales 2k fraccionados Desarrollo de los experimentos factoriales 2k fraccionados en MINITAB Método para desarrollar un experimentos factorial 2k fraccionado en MINITAB Consideraciones para los experimentos factoriales 2k fraccionados FASE DE CONTROL Plan de control Cuales son nuestras mediciones? Cada cuando? Con que instrumentos? Quién es el responsable de la medición? Qué mecanismos detectaran algún problema? Que pasa cuando las mediciones están fuera de control? cuales son los beneficios? Responsabilidades 5

6 Dispositivos Poka-Yoke Control estadístico del proceso SPC Sistema operativo de producción (Lean Manufacturing) ISOTS 16949, ISO 9000:2000 y QS9000 6

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