Módulo 1: Herramientas de la Calidad

1. Introducción a la Mejora Continua. Metodología PDCA.
2. Las herramientas básicas de la calidad:

• Histogramas
• Gráficos de Pareto
• Hoja de recolección de datos
• Diagramas de Flujo
• Diagramas causa-efecto. Brainstorming. Diagrama de árbol y diagrama de afinidad.
• Gráficos de control
• Diagramas de dispersión y correlación

3. Las herramientas avanzadas de la calidad:

• Los 5 por qué’s,
• AMFE
• QFD

4. Ejemplos de aplicación de las herramientas

Módulo 2: Metodología Six Sigma

1. Principios de la Mejora Continua.
2. Las herramientas básicas de la Calidad y el Lean Management como complementarios.
3. Metodología 6 Sigma. ¿Qué significa?
4. Organización de un Proyecto 6 Sigma.
5. La Metodología DMAIC paso a paso. Subfases de cada etapa.
6. Check list de peguntas para avanzar en cada etapa.
7. Herramientas útiles en cada etapa
8. Identificación y selección de Proyectos de Mejora.
9. Reporting
10. Estudio de 7 Proyectos Six Sigma

Módulo 3: 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 fórmulas Excel y Minitab.
5. La variabilidad de los procesos: Causas comunes y causas asignables.
6. Experimento de Deming.
7. Estudios de la capacidad de los procesos. Cp y Cpk, Pp y Ppk. Capacidad a largo plazo y capacidad a corto plazo. Interpretación de otros índices de Capacidad.
8. Los gráficos de control. Diseño y aplicación. Límites de control y tolerancias.
9. Interpretación de los gráficos de control.
10. Implantación del control estadístico de procesos en la Empresa.
11. La prevención frente a la detección.
12. Los gráficos de control de variables aleatorias continuas:

• Gráfico de X (Valores individuales),
• Gráfico de X (Valores individuales) y Recorrido móvil
• Gráfico de Medias y de Recorridos,
• Gráfico de Medias y Desviaciones típicas
• Gráfico de Medias Móviles y Recorridos Móviles

13. 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.

14. Reglas de Shewart de aplicación a los gráficos de control.

15. Supuesto de Normalidad. Test de Normalidad. Transformadas para convertir a distribución normal.

16. Ejemplos prácticos de aplicación de los conceptos en Excel y Minitab. Total 25 ejercicios completos resueltos paso a paso.

Módulo 4: 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 de aplicación de cada uno de los apartados en Minitab. Interpretación de resultados. Total 17 ejercicios completos resueltos paso a paso.

Módulo 5: 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. Planteo y resolución de ejercicios. Total 6 ejercicios completos resueltos paso a paso.

Módulo 6: Correlación y Análisis de Regresión

1. Concepto de Correlación. Covarianza. Coeficiente de Pearson (r – R2).
2. La estratificación.
3. Análisis de regresión – lineal y no lineal; simple – múltiple.
4. Ejemplos prácticos de Análisis de Regresión, simple y múltiple, en Minitab. Interpretación de resultados. Total 3 ejercicios.

Módulo 7: Diseño de Experimentos

1. Diseño de experimentos. Fundamentos teóricos.
2. Gráficos Multi-vari.
3. Etapas para llevar a cabo un diseño de experimentos. La 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 de aplicación en Minitab. Total 17 ejercicios completos resueltos paso a paso.