Módulo 1: Herramientas de la Calidad

Introducción a la Mejora Continua. Metodología PDCA y Lean.

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. Límites de control superior y inferior. Tolerancias. Diagramas de dispersión y correlación.

Las herramientas avanzadas de la calidad: Los 5 por qué’s. El razonamiento detrás de los 5 porqués y el control de la lógica. AMFE. Regulación AIAG 4ª edición y comparativa con AIAG+VDA 1ª edición. Metodología paso a paso. Índice NPR. Índice AP. Acciones y ejemplos. QFD. Concepto, breve historia, objetivos y beneficios. Modelo de Kano. La Casa de la Calidad. Desarrollo de la metodología paso a paso. Modelo de 4 fases de Don Clausing y Matriz de matrices de Akao. Análisis Coste-Beneficio. Ejemplos.

Módulo 2: Metodología Six Sigma

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

Módulo 3: Control Estadístico de Procesos (SPC)

Introducción a los conceptos de probabilidad y variable aleatoria discreta y continua. Conceptos estadísticos básicos: medidas de tendencia central y de dispersión. Intervalo de confianza. La distribución normal y la distribución binomial. Uso de fórmulas Excel.

La variabilidad de los procesos: Causas comunes y causas asignables. Experimento de Deming. Estudios de la capacidad de los procesos. Los gráficos de control. Diseño y aplicación. Límites de control y tolerancias. Interpretación de los gráficos de control.

Implantación del control estadístico de procesos en la Empresa. Los gráficos de control de variables aleatorias continuas: Gráfico de X. 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. Ejemplos prácticos.

Módulo 4: Contraste de Hipótesis

Concepto de hipótesis estadística. Hipótesis nula (H0) y alternativa (H1). Diferencias significativas. Estadístico de prueba. Tipos de errores. Definición del p-valor. Metodología del contraste de hipótesis. Comparación de una proporción con un valor. Comparación de dos o más proporciones. Comparación de una media con un valor. Comparación de dos o más medias. Caso de experimento bloqueado: muestras apareadas. Comparación de dos o más varianzas. Contraste de hipótesis con dos factores. Ejemplos prácticos e interpretación de resultados.

Módulo 5: Proyecto de Mejora: Desarrolla el Proyecto de Mejora propuesto y compara tus resultados con los de un equipo de mejora experimentado.