LSF-2304/IN9X SISTEMAS ESTADISTICOS DE SIX SIGMA 2026-1

Introducción a los Sistemas Estadísticos Six Sigma

Bienvenidos a la asignatura de Sistemas Estadísticos Six Sigma. En el panorama industrial actual, la calidad ya no es un valor añadido, sino un requisito de entrada. Esta materia no trata simplemente de "mejorar" procesos; trata de utilizar la métrica y las variables matemáticas para reducir la variabilidad en los procesos.

El objetivo de Six Sigma es alcanzar una meta de apenas 3.4 defectos por millón de oportunidades (DPMO). Para lograrlo, transitaremos desde los fundamentos filosóficos de la metodología hasta el dominio de herramientas estadísticas avanzadas que les permitirán tomar decisiones basadas en datos, no en intuiciones.

Estructura del Curso

El programa está diseñado de forma ascendente, asegurando que la teoría se transforme en una competencia práctica real:

Unidad 1: Introducción a Six Sigma

Se conocerán las bases y el origen de la metodología (Motorola/GE), los roles (Yellow, Green, Black Belts) y la métrica Sigma. Entenderá por qué la variabilidad es el enemigo número uno de la eficiencia.

Unidad 2: Diseño de Experimentos (DoE) - Nivel Intermedio

Aprenderán a manipular variables de entrada (X) para observar el efecto en la salida (Y). Verá diseños factoriales completos y fraccionados para identificar qué factores son realmente significativos.

Unidad 3: Diseño de Experimentos (DoE) - Nivel Avanzado

Utilizará herramientas como la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) y diseños robustos de Taguchi. El objetivo es encontrar el "punto" del proceso donde el rendimiento es máximo y la sensibilidad al ruido es mínima.

Unidad 4: Metodología Six Sigma (DMAIC)

Estudiará la metodología DMAIC: el ciclo Define, Measure, Analyze, Improve, Control. Aprenderá a gestionar un proyecto de principio a fin, asegurando que las mejoras no solo ocurran, sino que se mantengan en el tiempo.

Unidad 5: Anteproyecto Aplicando Six Sigma

Desarrollará e integrará todo el conocimiento para proponer una solución real a un problema de variabilidad en un entorno industrial o de servicios, presentando un caso de negocio sólido.