Módulo 1 – Fundamentos, roles y organización de la metodología Six Sigma. Definición del proyecto de mejora
Autolearning (Disponible a partir del 27 de octubre)
Entender qué es crítico para el cliente (QTC y VOC). Ver los criterios para la selección adecuada de proyectos Six Sigma y cómo conseguir un equipo de trabajo eficiente. Cumplimentar un Project Charter.
Introducción a la metodología Lean Six Sigma: Ciclo DMAIC. Lean Six Sigma.Selección de proyectos y equipo. Claves para el éxito de proyectos Lean Six Sigma
Definición del marco del proyecto de mejora: Mapa de proceso a alto nivel SIPOC. Voz del Cliente. Métricas del proyecto.Riesgos del proyecto. Estimación impacto económico.
Módulo 2 – Cuantificación inicial del proceso a mejorar ¿De dónde partimos? Herramientas básicas para la mejora, fiabilidad de los datos y capacidad del proceso.
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Entender la importancia de validar la fiabilidad de los datos utilizados para obtener conclusiones y en la toma de decisiones. Análisis de los sistemas de medición y evaluación (MSA).
Presentar las herramientas de calidad y los conceptos de estadística básica a utilizar en la recolecta y análisis básico de los datos: plantillas de recogida de información, estratificación, diagrama de Pareto, distribución normal, variabilidad y sus causas, índices de capacidad Cp/Cpk.
Medición situación inicial: Herramientas básicas para la mejora. Estadística descriptiva.
Capacidad del proceso: Variabilidad del proceso.
Fiabilidad de los datos: Variabilidad de los sistemas de medición y análisis. Repetibilidad, reproducibilidad, precisión, exactitud y bias. Tipos de estudios del sistema de medición.
Módulo 3 – Agilidad en los proyectos de mejora Six Sigma: Principios y herramientas de Lean Manufacturing.
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Como la aplicación de las filosofías y herramientas Lean, nos ayuda tanto para ser eficientes en la gestión del proyecto de mejora como parte de la solución y acción para conseguir la mejora del proceso deseada.
Introducción al Lean Manufacturing: Principios y métricas Lean. Herramientas Lean (SMED/5S/TPM). Kaizen
Módulo 4 – Analizar, Mejorar y Controlar: Métodos de resolución de problemas, AMFE e Indicadores.
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Identificar las variables del proceso que más afectan a los resultados. Conocer las herramientas de calidad y metodologías utilizadas para la identificación de causas: diagramas causa-efecto, AMFE brainstorming, 5 Por qué’s, etc.
Selección e implantación de las mejoras. Uso de técnicas de priorización para la toma de decisiones: tabla de esfuerzo -impacto, planificación de pruebas piloto y de implementación de las mejoras.
Garantizar la sostenibilidad de las mejoras realizadas mediante el uso de sistemas anti-error (poka-yokes) y la estandarización. También debemos hacer un control y seguimiento del proceso con auditorias, planes de control.
Análisis y Mejora: Métodos de resolución de problemas (Ishikawa, 5 Por qué’s, A3, 8D’s). AMFE. Matriz de priorización.
Seguimiento y Control: Sistemas anti-error (Poka-Yoke). Indicadores de rendimiento KPI. Plan de control. Estandarización.
Módulo 5 – Garantizar datos fiables y representativos: análisis de los sistemas de medición y evaluación (MSA; R&R) y principios del muestreo.
Inicio: 24 de noviembre
Saber evaluar y mejorar la variabilidad del sistema de medición, para garantizar la fiabilidad de los datos analizados tratados durante el proyecto de mejora.
Saber definir el tipo de muestreo y tamaño de muestra adecuado para que sea representativo y significativo de lo que se quiere evaluar.
Muestreo: Tamaño de muestra. Tipos de muestreo.Intervalos de confianza.
Estudios de la variabilidad de los sistema de medición y evaluación (MSA): Fuentes de variabilidad. Estudios de repetibilidad. Tipos de estudios R&R por variables y por atributos. Programa estadístico Minitab.
Módulo 6 – Claves para un equipo de alto rendimiento y creativo.
Inicio: 1 de diciembre
Como líder de proyecto de mejora, hay que saber cómo conseguir la implicación del equipo y del resto de personas que participarán en el proyecto. Entender qué es lo que hace que nos impliquemos individualmente y como equipo. Y saber cómo gestionar a un equipo para obtener alto rendimiento.
Liderazgo equipos de alto rendimiento: Implicación en la empresa. Estilos de liderazgo. Equipos motivados de alto rendimiento.
Técnicas para potenciar la creatividad en los equipos: Pensamiento creativo aplicado a la empresa. Enfoques y herramientas del pensamiento creativo.
Módulo 7 – Contrastre de hipótesis y Diseño básico de Experimentos (DoE)
Inicio: 8 de diciembre
Contraste hipótesis: Conceptos básicos del contraste de hipótesis.Comparación de medias y varianzas (ANOVA).Comparación de proporciones.Contraste de hipótesis con distribuciones no normales. Conceptos de correlación y regresión
Diseño de Experimentos (DoE): Planificación eficiente de pruebas (DoE; Diseño de Experimentos). Interpretación resultados Diseño de Experimentos.
Módulo 8 – Control y sostenibilidad de la mejora: Control estadístico del proceso (SPC) . Informe, balance y cierre del Proyecto.
Inicio: 15 de diciembre
Saber cómo monitorizar y controlar la variabilidad del proceso. Qué tipo de gráficos permiten detectar la aparición de causas no comunes de variabilidad en el proceso y poder actuar inmediatamente.
El cierre de un proyecto de mejora incluye la valoración financiera del proyecto. Los entregables y resultados del proyecto deberán quedar resumidos, de forma estructurada y gráfica, en un informe compendio del proyecto.
Control estadístico del proceso (SPC): Gráficos de control para variables.Gráficos de control para atributos.Gráficos de Pre-control.Claves para la implementación eficaz del SPC.
Cierre del proyecto: Valoración resultados mejora. Valoración financiera del proyecto. Informe de cierre.
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Consultora y formadora experta en gestión y mejora de la calidad en empresas multinacionales del sector industrial y automoción.
Consultor y formados especializado en Quick Response Manufacturing, TPM y Lean Manufacturing. Experto en estilos de liderazgo de soporte y creación de equipos de alto rendimiento. Director académico del programa Líderes de Mantenimiento. Ingeniero técnico industrial mecánico, focalizado en el área de mantenimiento del sector metalúrgico y en mejora contínua. Con experiencia como director de mantenimiento durante 14 años en empresa del sector industrial.