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Tipo de titulación: Certificado "Six Sigma Yellow & Green Belt" (Seis Sigma Cinturón Amarillo y Verde)
Certificado "Estadísticas -
Examen final: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
„Six Sigma Yellow & Green Belt” -
Horario de las clases: A tiempo completoDe lunes a viernes, de 8.30 a 15.35 horas (en semanas festivas, de 8.30 a 17.10 horas).
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Lengua de enseñanza: Alemán
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Duración: 8 Semanas
Gestión de la calidad - Six Sigma Yellow & Green Belt
Six Sigma Yellow Belt (aprox. 1 semana)
Introducción a la estrategia Seis Sigma - Yellow Belt (aprox. 1,5 días)
¿Qué es Seis Sigma? Historia y filosofía
Las fases del proyecto DMAIC de un vistazo y sus objetivos individuales
Funciones y responsabilidades
Seis Sigma en el contexto de Lean y QM (OpEx)
La IA como asistente para estructurar el objetivo, el alcance y las partes interesadas del proyecto
La IA en el proyecto de mejora (aprox. 0,5 días)
Tipos de IA (ML,DL,LLM,GenAI)
Fundamentos de datos y pronósticos
Gobernanza y seguridad
Fase de definición (aprox. 0,5 días)
Definición del problema y del proyecto (Carta del proyecto)
Comprensión de los requisitos del cliente (VOC-CTQ)
Visualización del proceso (SIPOC)
Definición operativa y calidad de los datos
Agrupación asistida por IA de ejemplos sencillos de VOC
Fase de medición (aprox. 0,5 días)
Mapeo de procesos (diagrama de flujo y swimlane)
Introducción al análisis del sistema de medición (MSA)
Ratios básicos (DPMO, nivel Sigma)
Tipos de datos y recopilación (análisis gráficos)
IA para listas de comprobación del plan de medición, comprobaciones de plausibilidad
Fase de análisis (aprox. 1 día)
Análisis causa-efecto (5-Why, Ishikawa)
Conceptos básicos de métodos estadísticos
Comprensión de la capacidad de las máquinas y los procesos
Fase de mejora (aprox. 0,5 días)
Generación de ideas de solución (Poka Yoke)
Evaluación de riesgos e introducción del AMFE
Fase de control (aprox. 0,5 días)
Definición del seguimiento del proceso (plan de control)
Introducción al control estadístico de procesos (SPC)
Documentación y normalización del proceso (PNT)
Six Sigma Green Belt (aprox. 3 semanas)
Gestión de proyectos con Six Sigma - Green Belt (aprox. 1 día)
Green Belts como gestores de proyectos
Estructura de desglose del trabajo (EDT), comunicación y documentación de proyectos
Trabajo en equipo y liderazgo
Pasar por las fases del proyecto DMAIC utilizando herramientas y métodos avanzados de aplicación de estadísticas
Gestión de proyectos asistida por IA: riesgos/dependencias, análisis de riesgos del calendario
Fase de definición (aprox. 1,5 días)
Perfil del proyecto, caso de negocio
Alcance del proyecto, partes interesadas y análisis de riesgos
VOC en la transformación CTQ (árbol CTQ)
Composición del equipo, planificación del proyecto (diagrama de Gantt, planificación de hitos)
Cálculo de costes y formulación de objetivos (beneficio)
Fase de medición (aprox. 2,5 días)
Conceptos estadísticos básicos avanzados
Visualización e interpretación (histograma, gráfico de recorrido, diagrama de cajas)
Capacidad a corto plazo frente a capacidad a largo plazo (MFU, PFU)
Cálculo e interpretación del nivel sigma
Indicadores de proceso (Pp, Ppk, Cp, Cpk)
Análisis de sistemas de medición (MSA), sesgo, R&R de calibres
Comprobaciones de datos asistidas por IA (valores que faltan, información atípica)
Fase de análisis (aprox. 4 días)
Desarrollo de hipótesis, análisis de correlación
Correlación (Pearson) y análisis de la varianza (ANOVA)
Lean time y flujo de valor (rendimiento, OEE, VSM)
Agrupación de texto/código de error para Pareto según modos de fallo con IA
Fase de mejora (aprox. 1 día)
Diseño de experimentos (DoE)
Métodos de generación de soluciones y creatividad (mapas mentales, lluvia de ideas/escritura, método 6-3-5)
Pruebas (Poka Yoke, pilotaje, análisis coste-beneficio)
Minimización de riesgos (AMFE, evaluación RPN)
Puesta en práctica
Fase de control (aprox. 1 día)
Aplicación sostenible (plan de control).
SPC, gráficos de control de calidad (gráfico X̄-R, gráfico X̄-s).
Seguimiento del proceso (KPI, cuadro de mandos, BSC)
Finalización y entrega del proyecto
Relato/resumen de gestión de los KPI con ayuda de IA
Trabajo de proyecto, preparación de la certificación y examen de certificación (aprox. 4 días)
Estadísticas
Fundamentos de estadística (aprox. 6 días)
Fundamentos de la teoría de la medición (población y muestra, tipos de muestra, niveles de medición y escala)
Estadística descriptiva univariante (distribuciones de frecuencia, medidas centrales, medidas de dispersión, valor estándar, histogramas, diagramas de barras, diagramas circulares, diagramas de líneas y diagramas de caja)
Estadística descriptiva bivariante (medidas de correlación, coeficientes de correlación, tablas cruzadas, gráficos de dispersión y gráficos de barras agrupadas)
Fundamentos de la estadística inferencial inductiva (distribución de probabilidades, distribución normal, distribución del valor medio, prueba de significación, prueba de hipótesis nula de Fisher, tamaño del efecto, estimación de parámetros, intervalos de confianza, gráficos de barras de error, análisis de potencia y determinación del tamaño óptimo de la muestra).
Inteligencia artificial (IA) en el proceso de trabajo
Presentación de tecnologías específicas de IA
y posibles aplicaciones en el entorno profesional
Métodos para comparar dos grupos (aprox. 5 días)
pruebas z y t para una muestra (desviación de un valor especificado)
Prueba t para la diferencia de medias entre dos muestras independientes/conectadas
Comprobación de la eficacia de acciones, medidas, intervenciones y otros cambios con pruebas t (diseños pretest-postest con dos grupos)
Pruebas de significación de apoyo (prueba de Anderson-Darling, prueba de Ryan-Joiner, prueba de Levene, prueba de Bonnet, prueba de significación para correlaciones)
Métodos no paramétricos (prueba de Wilcoxon, prueba de signos, prueba de Mann-Whitney)
Análisis de contingencia (prueba binomial, prueba exacta de Fisher, prueba chi-cuadrado, tabulaciones cruzadas con medidas de asociación)
Métodos para comparar las medias de varios grupos (aprox. 5 días)
Análisis de varianza monofactorial y bifactorial (ANOVA simple y equilibrado)
Análisis multifactorial de la varianza (modelo lineal general)
Factores fijos, aleatorios, cruzados y anidados
Métodos de comparación múltiple (Tukey-HSD, Dunnett, Hsu-MCB, Games-Howell)
Análisis de interacción (análisis de efectos de interacción)
Análisis de selectividad y potencia para análisis de varianza
Introducción al diseño de experimentos (DoE) (aprox. 1 día)
Diseños experimentales factoriales completos y parciales
Trabajo por proyectos (aprox. 3 días)
Consolidar los contenidos aprendidos
Presentación de los resultados del proyecto
Es posible que se produzcan cambios, el contenido del curso se actualiza regularmente.
El curso le capacita para implantar proyectos Seis Sigma de forma independiente y con éxito de acuerdo con la norma ISO 13053-1 (DMAIC). Podrá aplicar con confianza las herramientas y métodos específicos y utilizarlos para implantar de forma responsable proyectos de mejora complejos.
También comprenderá los fundamentos de la estadística, será capaz de procesar y evaluar datos y presentar, explicar e interpretar análisis y resultados de datos estadísticos utilizando gráficos.
Personas tituladas en ingeniería, técnicos, maestros artesanos y trabajadores cualificados de los sectores de producción y servicios y personas de las áreas de gestión de la calidad, administración y ventas que deseen implantar y gestionar proyectos de mejora utilizando el método Seis Sigma.
Usuarios y especialistas de la investigación social y de mercado, la administración de empresas (marketing, business intelligence), las áreas técnicas, la producción, la garantía de calidad y la investigación en el sector sanitario.
Six Sigma es un método de gestión de la calidad normalizado y reconocido internacionalmente y una herramienta de gestión para la mejora de los procesos. Al obtener el Green Belt, demostrará su dominio de la metodología en su profesión. Como gestor de proyectos Six Sigma, será demandado en todos los sectores de empresas medianas y grandes, lo que mejorará su perfil profesional a largo plazo.
Un buen conocimiento de la estadística es una valiosa cualificación adicional muy demandada en la investigación y el desarrollo industrial, en el desarrollo de fármacos, en la supervisión de estudios médicos, en las finanzas y los seguros, en la tecnología de la información o en la administración pública.Concepto didáctico
Tus profesores están altamente cualificados tanto profesional como didácticamente y te enseñarán desde el primer hasta el último día (no hay sistema de autoaprendizaje).
Aprenderá en grupos reducidos y eficaces. Los cursos suelen constar de 6 a 25 participantes. Las lecciones generales se complementan con numerosos ejercicios prácticos en todos los módulos del curso. La fase práctica es una parte importante del curso, ya que durante ella se procesa lo aprendido y se adquiere confianza y rutina en su aplicación. La parte final del curso incluye un proyecto, un estudio de caso o un examen final.
Aula virtual alfaview
Las clases se imparten utilizando la moderna tecnología de vídeo alfaview®, ya sea desde la comodidad de su propia casa o en nuestras instalaciones en Bildungszentrum. Todo el curso puede verse cara a cara a través de alfaview®, comunicarse entre sí con una calidad de voz sincronizada con los labios y trabajar en proyectos conjuntos. Por supuesto, también podrás ver y hablar con tus formadores conectados en directo en cualquier momento y recibirás clases de tus profesores en tiempo real durante todo el curso. Las clases no son e-learning, sino auténtica enseñanza presencial en directo a través de la tecnología de vídeo.
Los cursos de formación de alfatraining están subvencionados por Agentur für Arbeit y certificados de acuerdo con el reglamento de homologación AZAV. Al presentar una solicitud a Bildungsgutscheino Aktivierungs- und Vermittlungsgutschein, la totalidad de los costes del curso suelen correr a cargo de su organismo financiador.
También es posible obtener financiación a través de Europäischen Sozialfonds (FSE), Deutsche Rentenversicherung (DRV) o programas de financiación regionales. Como soldado regular, tiene la posibilidad de asistir a cursos de formación continua a través de Berufsförderungsdienst (BFD). Las empresas también pueden cualificar a sus empleados a través de un programa de financiación de Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz).