ONLINE en Vivo Certificación Six Sigma Green Belt

Six Sigma es una estrategia de gestión que busca, a través de métodos cuantitativos, lograr mejores resultados financieros al reducir la variabilidad de los procesos, además de la satisfacción del cliente y del consumidor.

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08. Dec. - 06. Feb. 2021

Mexico
Online en vivo

Español

25520 MXN

Our Training Goals

What you learn

SESION 1
•Introducción a Lean Six Sigma Geen Belt
•Lineamientos del programa y Certificacion

Condiciones de los Mercados
Enfoque al Cliente
Esquema Costo vs Precio
Calidad, Costo, Entrega y Servicio
Definiciones Muda, Mura y Muri
Valor Agregado
Premisas Six Sigma
Definición de proyectos
Costos de la pobre calidad
Enfoque de mejora
Principio 80/20 en six sigma

SESION 2
Estadística Descriptiva
Definiciones, Tipo de datos, variables aleatorias, Gráficas de histograma y de distribución de datos, medidas de tendencia central y dispersión, identificación de los escenarios que se presentan en los procesos.
• Ejercicios varios

SESION 3
• Distribución de la probabilidad

Representación de distribuciones para datos continuos, distribución normal, estimación de centrado vs. dispersión, propiedades de la distribución normal, estandarización de datos, análisis gráfico, pruebas de normalidad, análisis de sesgos, teorema del límite central, distribuciones discretas (Binomial, Poisson, etc), ejercicios

SESION 4 y 5
• Minitab y análisis de información

Manejo de datos, series, vinculación con Excel, aleatorización de datos, distribuciones, análisis estadístico sobre muestreos, análisis gráficos (boxplot, times series, histogramas, barras, dispersión, probability plot, intervalos, etc.), reportes, uso del administrados de proyectos, herramientas de calidad, etc. Ejercicios varios.

SESION 6 y 7
• Análisis del Sistema de Medición (Gage R&R)

Definiciones y conceptos, Medición, Gage Resolución, Repetibilidad y Reproducibilidad, Exactitud, Categorías distintivas, Fuentes de variación, etc. MSA para datos continuos
Método largo por medio de ANOVA % de tolerancia
Criterios de aceptación y rechazo de gage
Estudios de Linealidad y BIAS, Estabilidad y exactitud, Pruebas destructivas,
• Ejercicios varios

SESION 8
• Plan para la recolección de datos (línea base) y análisis de datos continuos

Técnicas de muestreo, subgrupos racionales, variación a través del tiempo, variación causa común y asignable, capacidad de proceso, Zst, Zlt, Zbench, desplazamiento entre la capacidad potencial y la real, comparativo vs. CP, CPk, PP y PPk, identificación de control vs. tecnología, ejemplos varios, dinámica con simuladores de datos, ejercicios de análisis de información tanto en su capacidad (variable dependiente) como la causa raíz (variables independientes)
SESION 9
Análisis y transformación de datos no normales, distribuciones Weibul, Gama, Exponencial, Logistic, etc, método Boxcox y Johnson
• Ejercicios varios

SESION 10 y 11
• Pruebas de hipótesis datos continuos

Definiciones, Planteamiento de pruebas de hipótesis nula y alternativa, supuestos para pruebas, comparativos gráficas, prueba F de varianzas, Prueba de medias, T1 vía, T2 vías, Prueba Z, Muestras Pareadas, Criterios de decisión para rechazo de hipótesis, riesgo alfa y beta, nivel de confianza de las pruebas, ejercicios varios, dinámica de simulación de datos para comparativo de pruebas, pruebas ANOVA (análisis de varianza), definiciones de factores y niveles, Anova one way, two way, balanceada, modelo general lineal, comparativo con pruebas T & F y sus beneficios, explicación del concepto de interacción, interpretación de la explicación de la variación de la respuesta en función de los factores R2 ajustada.
SESION 12
• Regresión Lineal Simple y Múltiple

Definiciones y conceptos, análisis gráfico, interpretación de correlación, prueba de hipótesis y planteamiento, criterios de decisión para rechazo de hipótesis, análisis de residuales, pruebas de regresión con una variable y múltiples variables, interpretación de la explicación de la variación de la respuesta en función de los factores R2 ajustada, análisis con factores discretos, formulación de la ecuación para el modelo matemático, ejercicios varios, dinámica de simulación de datos para comparativo de pruebas.
SESION 13
• Análisis de datos discretos

Línea base y muestreo para datos discretos, estadísticos para variables de respuesta discreta (DPU; DPO, RTY, YNA, etc), Cálculo de la capacidad de proceso ZLt, Análisis de escenarios con respuestas discretas y sus causas
SESION 14
• Prueba de hipótesis datos discretos

Definiciones, Planteamiento de pruebas de hipótesis nula y alternativa, supuestos para pruebas, comparativos gráficas, prueba one proportion, two proportion con aproximación a la normal, prueba binomial exacta y de intervalos de confianza con aproximación a Poisson, Prueba Chi-Square, ejercicios varios, dinámica de simulación de datos para comparativo de pruebas.
SESION 15
CEP
• Consideraciones Generales
• Método de recolección de datos
• Gráficas datos continuos, X-R, X-S, IMR
• Gráficas por atributo, P, NP, U y C
• Ejercicios varios

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