¿Qué es 6 Sigma? 

Es una metodología que permite a una organización incrementar drásticamente su rentabilidad a través de la mejora continua, eliminando defectos o errores en cada actividad que una empresa realiza. Desde llenar una simple orden de compra hasta el diseño y manufactura de cohetes espaciales. Mientras el control tradicional de la calidad se enfoca en detectar y corregir, 6 Sigma comprende un mayor campo: Proveé métodos específicos para recrear procesos donde los defectos nunca se producen.

El entremaniento de 6-Sigma Black Belt cuenta no sólo con la teoría sino con casos prácticos mostrando los mayores errores que comunmente hace un Black Belt incluso con experiencia.

Parte DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control): Se ejemplifica la presentación de un proyecto DMAIC incluyendo una recomendación para presentar un proyecto a gerentes y directivos. El aspirante podrá elaborar una plantilla para reflejar el contenido de acuerdo a su proyecto. La plantilla deberá contar con 7 diapositivas clave: Título -> Define -> Measure -> Analyze -> Improve -> Control -> Replicate. Se incluirán además otras herramientas como el diagrama causa-efecto y mapa de proceso. Este documento no sólo sirve de base al aspirante para desarrollar futuros proyectos sino también brinda un concepto didáctico más fácil de aprender si uno compara contra la enseñanza tradicional teórica en un salón de clase.

Parte DCOV (Define, Characterize, Optimize, Verify): Similar al DMAIC pero incluyendo cuestiones específicas de un proyecto DCOV como la descripción del sistema y diagrama-P, función de transferencia, optimización y la verificación.

Al final del curso, el aspirante será capaz de llevar a cabo un proyecto DMAIC o DCOV cuidando los aspectos importantes aprendidos en el entrenamiento. De igual modo estará preparado para cursar un examen de Black Belt.

Temario:

En esta archivo PDF se incluyen los temas a cubrir en el entrenamiento 6 sigma Black Belt.

Método del entrenamiento:

El curso cuenta con un total aproximado de 9 horas de video los cuales se tienen que reforzar por cuenta propia (alrededor de 120 horas adicionales). Los videos se estarán ofreciendo de forma gradual (dependiendo del avance del grupo) para no sobrecargar el paso del estudio. Se tendrá un foro de interacción con otros integrantes del curso y docente para ir aclarando dudas. La recomendación de duración de la capacitación es de 4 semanas.

El curso va acompañado de una serie de ejercicios y tareas para reforzar el estudio. Éste será entregado via correo electrónico al aspirante.

Al final del curso se ofrece una reunión en vivo para aclarar últimas dudas.

Pre-requisitos:

• Matemáticas.
• Acceso a internet.
• Cuenta de Facebook.
• Correo electrónico.
• Opcional: Minitab en caso de querer profundizar conocimientos técnicos. 

Costos:

1. Paquete básico 49,00 Euros. Acceso a todos los videos y ejercicios. Aprendizaje autodidáctico.
2. Paquete completo 490,00 Euros. Como paquete básico, pero incluyendo foro de interacción recibiendo retroalimentación y guía del docente. Reunión en vivo al final del curso.
3. Paquete premium 1.999,00 Euros. Similar al paquete completo incluyendo asesoría personalizada (10 horas) y análisis estadístico vía Minitab como análisis de varianza, tipo de distribuciones (valor de "p"), MSA (Measurement System Analysis), Cpk, Cp, DPMO, valor de "z", ANOVA, prueba de hipótesis con distribución normal y no-normal, Diseño de Experimentos, correlación, regresión, regresión lineal múltiple, gráfica de control, etc. 

El cambio de paquete básico al completo es posible en cualquier momento cuando Usted note que le es necesario tener una asesoría del docente. 

Forma de pago: Transferencia bancaria.

Inscripción:

El inicio de este curso depende de la cantidad de aspirantes. Favor de escribir al correo training@tu-queretaro.de para obtener más información sobre el inicio del siguiente curso.

Docente:

Juan Jose Martínez Zaldívar.

El Diseño de Experimentos (DoE) es una herramienta muy usada para alcanzar condiciones óptimas de un fenómeno no estudiado e incluso completamente desconocido.

Es decir, se busca optimizar una ENTRADA para obtener la mejor SALIDA de un proceso.

Algunas personas confunden el método de prueba y error con el diseño de experimentos. La gran ventaja del diseño de experimentos es que es un método científico que se concentra en una causa (SALIDA) considerando no solo la ENTRADA sino también la interacción de las variables ("x").

¿Cuál es la aplicación real de un diseño de experimentos?

En la industria o en un centro de investigación de desarrollo de tecnología es fundamental contar con esta herramienta. Usando el DoE se pueden alcanzar optimizaciones jamás encontradas con un proceso prueba-error.

Además, el resultado de un DoE se expresa en una forma matemática y = f(x) donde se puede dar incluso mayores aplicaciones y servir de base para un método matemático o incluso en Inteligencia Artificial que es ahora uno de los temas de mayor interés dentro de las empresas.

Curso de Diseño de Experimentos en PDF

Descarga el curso en PDF. Se incluye también la explicación de como hacer un diseño de experimentos via Minitab.

En el siguiente ENLACE se incluye un video que te servirá de referencia para el curso en PDF.

La regresión es una herramienta muy poderosa para hacer modelos matemáticos usando algunos puntos conocidos.

Hay varios tipos de regresión: lineal, cuadrática, cúbica, exponencial, etc. ¿Qué tipo de regresión se tiene que hacer? Eso depende mucho de los datos con que uno cuenta y que tan preciso debe de ser el modelo.

Hay algunos modelos que con una regresión lineal son más que suficientes. Mientras más sencillo sea la fórmula matemática, mejor para su aplicación ya que es más sencillo de trabajar con menos términos.

¿Cómo se hace una regresión?

Antes de hacer una regresión, hay que saber si hay una correlación con los datos obtenidos. En base a esto se puede definir matemáticamente si se tiene poca, moderada o fuerte correlación.

El curso PDF muestra paso a paso con un ejemplo la aplicación de la regresión y también se incluyen los análisis de los residuos. He visto en muchos casos que la gente que aplica la regresión se le olvida hacer un cálculo de los residuos para valorar si su modelo es correcto.

Aquí puedes descargar el curso en PDF.

Favor de visitar el siguiente ENLACE para ver el video de la regresión.

El teorema del límite central (en inglés CLT = Central Limit Theorem), es una herramienta muy usada para poder describir el comportamiento de diversos fenómenos y en base a la estadística tomar decisiones que brindan una mejora, reducción de la varianza o simplemente el incremento de la producción.

Sin embargo, muchas personas, incluyendo a gente con cualificaciones especiales en Estadística, olvidan el principio del teorema aplicando incorrectamente las bases y generando así errores. El teorema en sí es sencillo pero es relativamente fácil de malinterpretarlo.

El siguiente curso en PDF muestra paso a paso la demostración del teorema del límite central y al final se incluye un ejemplo para entender mejor su aplicación.

Aquí puedes encontrar el curso en PDF.

Si tienes alguna dificultad en seguir el curso en PDF. Ve el video con la explicación en el este ENLACE.

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MSA = Measurement System Analysis

El MSA en español se puede traducir como el análisis de un sistema de medición. Este método estudia la variación que induce un sistema de medición en un proceso.

¿Qué es un sistema de medición?

Un sistema de medición contiene los elementos los cuales tienen un efecto en la medición de un objeto. Los elementos incluyen la persona midiendo (operador), el equipo de medición (regla, multímetro, calibrador vernier, reloj, etc.) y el proceso de operación (instrucciones de como realizar la medición).

Ejemplo: Un operador "A" debe medir la longitud de unas piezas en la línea de producción. Él cuenta sólo con una regla común de 30 cm de largo y con divisiones en mm. Por ende, se tendrían las siguientes preguntas:

• ¿Qué tan exacta es su medición?
• ¿Hay errores?
• ¿Qué pasa si otro operador "B" mide la misma pieza que el operador "A"?
• ¿Obtiene el mismo resultado?

Estas y muchas preguntas más pueden ser respondidas con un MSA. Muchos de los proyectos Black Belt fallan en este punto. Es decir, el sistema de medición genera tanta variación que es imposible enfocarse a mejorar otros aspectos si una función tan básica no está en orden.

El MSA también da una gran pauta para descubrir errores en un proceso de operación. De aquí se pueden buscar algunas variaciones para mejorar.

Curso MSA en PDF

El siguiente curso PDF sobre MSA muestra paso a paso que se debe seguir en Minitab. A su vez, se incluyen las reglas que se deben de cumplir para que un MSA sea válido (Operadores >= 2 x Piezas >= 5 x Repeticiones >=2 ) >= 30.

Por último se incluyen los métodos de evaluación del MSA junto con tolerancias. Con este curso podrás entender e interpretar los resultados de un MSA.

Para cualquier duda puedes consultar el video de MSA en este ENLACE.