Máster en Control Estadístico de Procesos con Minitab

¡Hola Team ADN Lean!

Gracias por proporcionar una lista detallada de los temas y prácticas que se cubren en el curso de mejora continua y estadística para el control de procesos. A continuación, te presento un resumen y cómo podrías abordar cada uno de estos temas utilizando Minitab como herramienta de análisis.

Módulo 1: Introducción a la Gestión de Mejora Continua

• Planificación de la mejora continua: Define los objetivos y metas del proceso.
• Herramientas y técnicas: Identifica las herramientas que se utilizarán para implementar la mejora continua, como PDCA (Plan-Do-Check-Act).

Módulo 2: Entendiendo los Procesos

• Estudio de campo: Observa el proceso en su entorno natural.
• Diagrama de flujo del proceso: Mapea las actividades y flujos de materiales/información.
• Variaciones y causas raíz: Utiliza herramientas como los diagramas de Ishikawa (fijas-causas) para identificar las variaciones y sus posibles causas.

Módulo 3: Control Estadístico de Procesos

• Parámetros del proceso: Define los parámetros críticos que afectan la calidad del producto o servicio.
• Establecer especificaciones: Determina los límites de especificación superior (USL) e inferior (LSL).
• Control Xbar-R: Utiliza Minitab para establecer control estadístico de los parámetros y las variaciones.
• Tareas propuestas y resueltas: Practica con datos hipotéticos o reales para aplicar los métodos de control Xbar-R, P, U, C.

Módulo 4: Capacidad de los Procesos

• Cálculo de la capacidad del proceso: Evalúa la capacidad teórica y práctica utilizando las fórmulas del ciclo productivo.
• Muestra promedio y Muestra N: Calcula el promedio y los límites de control a partir de datos muestrales.
• PPM a largo y corto plazo, Cp y CPk: Interpreta y calcula estados de confianza y capacidad del proceso con Minitab.
• Análisis de capacidad: Aplica métodos estadísticos para determinar si el proceso puede cumplir con las especificaciones requeridas.

Módulo 5: Diseño de Experimentos

• Propósito y diseño de experimentos: Entiende cómo los experimentos bien diseñados pueden probar hipótesis y optimizar procesos.
• Elementos de un experimento: Aprende sobre niveles, factores y tratamientos.
• DOE (Diseño de Experimentos): Aplica métodos como factorial completo, fraccionado, y utiliza Minitab para diseñar e interpretar experimentos.
• Optimización de procesos: Usa técnicas avanzadas como la superficie de respuesta para optimizar varios factores al mismo tiempo.

Bonus: Metodología de Superficie de Respuesta

• Introducción y metodología: Aprende cómo utilizar la metodología de superficie de respuesta para optimizar procesos complejos con múltiples variables.
• Gráfico de contornos, Polinomio de primer orden, Método del ascenso más pronunciado: Practica con datos hipotéticos o reales para identificar la configuración óptima de los factores clave.
• Examen de evaluación: Demuestra tu comprensión y habilidades en el diseño de experimentos y análisis de superficie de respuesta a través de un examen práctico.

Para cada uno de estos temas, Minitab ofrece herramientas y procedimientos claros y eficientes que facilitan la implementación y análisis de datos en el contexto de la mejora continua. Asegúrate de familiarizarte con la interfaz de Minitab, las opciones de análisis y las características gráficas para aplicar estas técnicas de manera efectiva.

¡Les deseo mucha suerte y éxito en tu curso y proyectos de mejora continua!