Capacitación Lean Seis Sigma

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Lean Manufacturing y Six Sigma comparten una misma filosofía y objetivo, pero con desarrollos diferentes.

Lean Manufacturing busca eliminar desperdicio (actividades sin valor añadido) de los procesos y reestructurarlos para hacerlos más eficientes, rápidos y ágiles. Con ello se persigue crear flujo continuo en el proceso productivo, siempre con el enfoque de responder a las necesidades de los clientes. Las herramientas que emplea son, en muchos casos, visuales y la implantación se realiza mediante eventos de mejora (Kaizen Events) siguiendo la metodología PDCA o ciclo de Deming.

Six Sigma busca también mejorar los procesos, pero en un sentido más amplio y orientado a reducir la variabilidad de los procesos, es decir, a reducir las causas que conducen a defectos y errores. Six Sigma hace uso extensivo de los datos en un sentido estadístico para medir y analizar el comportamiento de los procesos e identificar oportunidades de mejoras.

Lean Manufacturing

El objetivo de los “Cursos de Formación Lean Six Sigma” consiste en entender el conocimiento de las distintas herramientas y conceptos que rigen la filosofía Lean Six Sigma. Cada uno de los cursos puede realizarse de manera independiente. No obstante lo anterior, si el alumno realiza la totalidad de los cursos, obtendrá formación Lean Six Sigma Black Belt, necesaria para liderar, detectar e implementar oportunidades de mejora en su empresa siguiendo la metodología Lean Six Sigma.

Nuestros cursos están dirigidos a todas las áreas y todo el personal de una empresa con responsabilidad en mejora y optimización de procesos de una empresa, ya sea esta Pequeña, Mediana o Gran Empresa.

Tema 1: Herramientas de la Calidad

  1. Introducción histórica a la calidad.
  2. Introducción a la Mejora Continua. Metodología PDCA.
  3. La Filosofía Lean. Desperdicios. Flujo continuo.
  4. Actividades de Valor Añadido. Actividades de No Valor Añadido.
  5. Las siete herramientas básicas de la calidad (7H):
    • Histogramas
    • Gráficos de Pareto
    • Hojas de verificación de datos
    • Diagramas de Flujo de alto y bajo nivel
    • Diagramas causa-efecto. Diagrama de árbol y diagrama de afinidad
    • Gráficos de control
    • Diagramas de dispersión y correlación
  6. Herramientas avanzadas de la calidad:
    • 5 por qués
    • AMFE
    • QFD
  7. Ejemplos prácticos de aplicación.

Tema 2: 5S

  1. La Filosofía Lean. Desperdicios.
  2. Actividades de Valor Añadido. Actividades de No Valor Añadido.
  3. 5S: base de estabilidad del Lean Manufacturing.
  4. El objetivo de las 5S: gestión participativa y gestión del lugar de trabajo.
  5. Implantación paso a paso de 5S.
  6. Ejemplos prácticos de implantación.
  7. Trabajo en equipo:
    • Importancia de la corresponsabilidad
    • Roles y responsabilidades.
    • Definición y asignación de responsabilidades
  8. Mantenimiento de 5S y propuestas de mejora.
  9. Auditorías 5S. Conexión con las auditorías por capas (LPA)
  10. Errores comunes en 5S. Ejemplos de errores a evitar.
  11. Conclusiones finales.

Tema 3: SMED

  1. La Filosofía Lean. Desperdicios.
  2. Los problemas como oportunidades de mejora.
  3. La Filosofía Lean. Desperdicios.
  4. Actividades de Valor Añadido. Actividades de No Valor Añadido.
  5. La metodología SMED paso a paso.
    • SMED, la Fórmula 1 de la producción.
  6. Definición de tiempo de cambio. Operaciones internas y operaciones externas.
  7. Las 4 etapas SMED
  8. Estandarización de operaciones y formación de operarios polivalentes
  9. Ejemplos de puesta en práctica SMED.

Tema 4: TPM

  1. La Filosofía Lean. Desperdicios.
  2. TPM: base de estabilidad del Lean Manufacturing.
  3. Herramientas clave para TPM
  4. La importancia de la medición. Las grandes pérdidas.
  5. Indicadores TPM: OEE. Cálculo de las tasas de Disponibilidad, Rendimiento y Calidad.
  6. Indicadores TPM: MTTR y MTBF
  7. Los 8 pilares del TPM
  8. Implantación paso a paso de TPM
  9. Estandarización de operaciones y formación de operarios polivalentes
  10. Ejemplos prácticos

Tema 5: Jidoka

  1. La Filosofía Lean. Desperdicios
  2. Jidoka: uno de los pilares del Lean Manufacturing
  3. “Cero Defectos” como parte de la filosofía Lean.
  4. Errores y defectos. Control de proceso e inspección final
  5. Paros automáticos. Sistema Andon
  6. Sistema Poka-Yoke
  7. Estandarización de operaciones y formación de operarios polivalentes
  8. Ejemplos prácticos

Tema 6: Heijunka

  1. La Filosofía Lean. Desperdicios
  2. JIT y Heijunka: uno de los pilares del Lean Manufacturing
  3. Nivelación de la producción.
  4. Ritmo de la demanda. Velocidad de producción. Creación de flujo continuo
  5. Ventajas de la producción nivelada. Producción Pull versus producción Push
  6. Disminución de la demanda. Cuellos de botella. Tasa de producción máxima
  7. Introducción a la teoría de restricciones.
  8. Sistema Kanban. Tarjetas. Tablón visual.
  9. Ejercicios prácticos y casos reales

Tema 7: La mejora continua (Kaizen)

  1. La Filosofía Lean. Desperdicios
  2. Kaizen: el modo de hacer japonés
  3. El ciclo de Deming o espiral de mejora continua
  4. Gemba Walking. Identificación de potenciales kaizen. Kaizen eyes
  5. Herramientas Kaizen. A3. Resolución de problemas
  6. Priorización de proyectos de mejora. Indicadores
  7. Ejemplos prácticos

Tema 8: VSM (Value Stream Mapping)

  1. Generalidades del VSM (Value Stream Mapping): definición y terminología
  2. Análisis de la cadena de valor actual (VSM). Selección de la familia de productos
  3. Diagrama de flujo del proceso. Los requerimientos del cliente.
  4. Parámetros del proceso. Inventario. Flujo de material y de información
  5. Takt time. Tiempo de valor añadido. Tiempo de inventario
  6. Diseño de la cadena de valor futura
  7. Optimización de la cadena de valor: eventos kaizen de mejora
  8. Ejemplos en el sector industrial y en el sector servicios.

Tema 9: Six Sigma

  • La filosofía Lean. Desperdicios.
  • La metodología Six Sigma. Variabilidad
  • La mejora de procesos. El ciclo DMAIC paso a paso. Etapas. Check list.
  • Aseguramiento de la calidad y proyectos 6 sigma
    • Introducción a Six Sigma. ¿Qué es y para qué sirve?
    • Mejoramiento de la calidad
    • Calidad estadística: Concepto y Medición
    • Antecedentes de 6σ
  • Medición de calidad y desempeño actual del proceso
  • Análisis y diagnóstico del proceso
  • Mejoramiento y reducción de la variación del proceso
  • Control y efectividad en contramedidas de mejora
  • Herramientas Six Sigma:
    • SIPOC. Matriz de correlación. QFD. AMEF. DOE. MSA.
  • Identificación y selección de proyectos de mejora.
  • Ejemplo de proyectos Six Sigma

Tema 10: Control Estadístico de Procesos

  1. Introducción a los conceptos de probabilidad y variable aleatoria discreta y continua.
  2. Conceptos estadísticos básicos: medidas de tendencia central y de dispersión.
  3. Intervalo de confianza.
  4. La distribución normal y la distribución binomial. Uso de Excel y Minitab.
  5. La variabilidad de los procesos: Causas comunes y causas asignables.
  6. Capacidad de procesos. Cp y Cpk, Pp y Ppk. Capacidad a largo plazo y capacidad a corto plazo. Interpretación de índices de capacidad.
  7. Los gráficos de control. Límites de control y tolerancias. Interpretación.
  8. Implantación del control estadístico de procesos en la empresa.
  9. Los gráficos de control de variables aleatorias continuas:
    • Gráfico X (Valores individuales)
    • Gráfico de X (Valores individuales) y recorrido móvil
    • Gráfico de Medias y Recorridos,
    • Gráfico de Medias y Desviaciones típicas
    • Gráfico de Medias Móviles y Recorridos Móviles
  10. Los gráficos de control para variables aleatorias discretas o por atributos:
    • Gráfico “p” de fracción de unidades no conformes
    • Gráfico “np” de no de unidades no conformes
    • Gráfico “u” de disconformidades por unidad
    • Gráfico “c” de no de disconformidades.
  11. Reglas de Shewart.
  12. Supuesto de Normalidad. Test de Normalidad. Transformaciones.
  13. Ejemplos prácticos completos en Excel y Minitab.

Tema 11: Contraste de Hipótesis

  1. Concepto de hipótesis estadística. Hipótesis nula (H0) y alternativa (H1). Diferencias significativas. Estadístico de prueba
  2. Tipos de errores.
  3. Definición del p-valor.
  4. Metodología del contraste de hipótesis.
  5. Comparación de una proporción con un valor. Comparación de dos o más proporciones.
  6. Comparación de una media con un valor. Comparación de dos o más medias. Caso de experimento bloqueado: muestras apareadas.
  7. Comparación de dos o más varianzas.
  8. Contraste de hipótesis con dos factores.
  9. Ejemplos prácticos completos en Excel y Minitab. Interpretación de resultados.

Tema 12: Análisis del Sistema de Medida. Análisis R&R

  1. Análisis R&R: Repetitibilidad y Reproductibilidad.
  2. Tipos de diseño de los ensayos.
  3. Diseños cruzados. Diseños anidados.
  4. Linealidad de la medición.
  5. Planteamiento y resolución de ejercicios completos.

Tema 13: Correlación y Análisis de Regresión

  1. Concepto de Correlación. Covarianza. Coeficiente de Pearson (r–R2).
  2. Estratificación.
  3. Análisis de regresión – lineal y no lineal; simple – múltiple.
  4. Ejemplos prácticos en Minitab.

Tema 14: Diseño de Experimentos (DOE)

  1. DOE: Diseño de experimentos. Fundamentos teóricos
  2. Gráficos Multi-Vari
  3. Etapas del DOE. Elección de variables
  4. Diseños factoriales completos
  5. Diseños factoriales fraccionales
  6. Diseños robustos. Factores de control y factores de ruido
  7. Método de Taguchi. Método de la matriz producto y Método de la matriz única
  8. Método de la superficie de respuesta.
  9. Ejercicios prácticos completos en Minitab

Tema 15: Minitab

Curso sobre la utilización del software de estadística industrial Minitab. Minitab es un estándar en análisis y representaciones gráficas en controles de calidad de procesos. Con la irrupción de Six Sigma, se ha visto popularizado en el mundo empresarial y se asocia a la realización de proyectos de optimización de procesos. En este curso se busca conocer las funciones Minitab en investigación y análisis de datos, usar técnicas estadísticas para el análisis de datos con Minitab, analizar los datos con Minitab para comprender mejor los procesos, y alcanzar conclusiones basadas en hechos justificados por los datos estadísticos.

  1. Recogida y caracterización de un conjunto de datos
    • Tipos de datos
    • Estadística descriptiva con ejercicios prácticos: medidas de tendencia central, de dispersión y de posición
    • Representaciones gráficas de datos: diagrama de puntos, histogramas, gráficos cronológicos, diagrama de cajas y bigote, diagrama de Pareto
    • Análisis del sistema de medición
  2. Análisis de datos con Minitab
    • Estudio del comportamiento de los datos: la variación inevitable, la distribución normal, el diagrama de probabilidad, importancia del teorema limite central, otras distribuciones
    • Estudios de capacidad: índices de capacidad Cp, Cpk, resultados a corto plazo frente a largo plazo
    • Diagrama de correlación e introducción al análisis de regresión simple, con Minitab: coeficiente de correlación de Pearson, coeficiente de determinación, e intervalos de predicción y de confianza
  3. Control Estadístico de Procesos (SPC) con Minitab
    • Control Estadístico de Proceso: origen y objetivos, tipos de gráficos de control, análisis e interpretación de los gráficos de control (patrones y alarmas)
    • Gráficos X y R (o S) con Minitab: metodología de construcción del gráfico de medias, de rangos, de desviación estándar, sensibilidad del gráfico de medias, tamaño de la muestra

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