Master Black Belt Lean Six Sigma

Despliegue Empresarial y Excelencia en el Rendimiento
Develop the expertise to achieve the highest levels of operational performance using Lean, LSSx.0, DMAIC, and expert-level statistical analysis, while leading large-scale Lean Six Sigma deployments.
13
Días
or
97.5
Horas

Precios

7450 €
IVA excl.
Inscripción abierta en remoto
A petición
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In-Company
Sesiones en grupos pequeños (máximo 12 participantes).
Enfoque de aprendizaje interactivo con ejercicios, estudios de caso y juegos serios.
Kit de capacitación completo incluido (manuales y materiales).
Grabaciones de las sesiones disponibles para los participantes remotos para revisión y refuerzo.
Official LSSx.0 reference books included.
Recognized LSSx.0™ Lean Six Sigma Master Black Belt certification.
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Público objetivo

Todos los sectores: industria y servicios
This Master Black Belt training course is designed for:
Experienced Black Belts seeking to deepen their statistical expertise and lead large-scale improvement programs
Líderes de Mejora Continua y gerentes de Excelencia Operacional
Expertos en mejora de procesos y líderes de transformación
Consultores especializados en despliegue de Lean Six Sigma
Líderes de calidad y excelencia en el rendimiento
Requisitos previos: Black Belt certification and demonstrated project leadership.

Objetivos de aprendizaje

01
Comprender la filosofía, las herramientas y los principios del Lean Management
02
Evaluar el rendimiento operacional, la capacidad y las pérdidas de recursos
03
Crear y analizar mapas de procesos basados en observaciones de campo
04
Mejorar los procesos operacionales utilizando métodos Lean de resolución de problemas
05
Desarrollar rutinas de gestión del rendimiento y liderar talleres de mejora
01
Understand the foundations of Lean Six Sigma and the DMAIC framework
02
Identify the type of operational problem using the LSSx.0 typology and select the appropriate improvement trajectory
03
Definir los criterios de calidad relevantes basados en las expectativas del cliente
04
Identificar las causas raíz y evaluar posibles soluciones de mejora
05
Lead a DMAIC project addressing a simple operational problem
01
Definir métricas de proyectos y estructurar planes sólidos de recolección de datos
02
Validar sistemas de medición para garantizar datos confiables
03
Identificar y cuantificar causas raíz mediante análisis estadístico
04
Desarrollar sistemas estadísticos de monitoreo de procesos
05
Lead a DMAIC project addressing complex operational problems
01
Validar y mejorar la precisión y exactitud de los sistemas de medición para garantizar datos de alta calidad
02
Evaluar la distribución de datos y seleccionar los métodos estadísticos inferenciales apropiados
03
Aplicar pruebas de hipótesis y regresión lineal para identificar y cuantificar factores de no calidad
04
Diseñar y realizar Diseños de Experimentos (DoE) factoriales para evaluar el impacto de los parámetros del proceso
05
Optimizar el rendimiento del proceso analizando los resultados experimentales y definiendo las condiciones óptimas de operación
01
Realizar estudios de capacidad probabilística y validar el rendimiento objetivo mediante pruebas de hipótesis avanzadas
02
Identificar y cuantificar todos los factores de influencia a través de análisis estadísticos avanzados y métodos de muestreo
03
Definir estrategias de muestreo óptimas para maximizar la eficacia de las cartas de control
04
Diseñar un modelo organizativo de Lean Six Sigma alineado con el contexto y las restricciones de la empresa
05
Desarrollar y estructurar planes de despliegue a nivel empresarial para lograr una excelencia operacional sostenible

Programa de formación

Descargue el programa aquí

Fundamentos Lean

Principios y posicionamiento del Lean Management
Continuous improvement and Kaizen approach

Análisis de procesos y flujos

Análisis de procesos y flujos (tiempo de ciclo, takt time, cuellos de botella)
Trabajo en curso, tiempo de entrega (lead time) y ley de Little
Value Stream Mapping (VSM) and rhythm diagrams

Mejora operacional

Eliminación de residuos y análisis de valor añadido
Optimización de flujos y equilibrado de líneas
Pull systems and production control (kanban, continuous flow)

Prácticas Lean y rendimiento

Visual management and Lean practices (5S, poka-yoke, SMED)
Indicadores de rendimiento y eficiencia operativa (OPE, FPY, RTY)

Fundamentos de Lean Six Sigma

Principios y posicionamiento de Lean Six Sigma
LSSx.0 problem typology and selection of the appropriate improvement trajectory

Estructuración de Problemas

Project definition and SIPOC process mapping
Voz del Cliente y Crítico para la Satisfacción

Análisis de Problemas

Métricas del problema y planificación de mediciones
Análisis de causa raíz utilizando Pareto y los Cinco Porqués

Gestión de Soluciones y Rendimiento

Identificación y evaluación de soluciones
Monitoreo del rendimiento y plan de respuesta

Resolución Estadística de Problemas

Aplicación del método MAIC para resolver problemas estadísticos complejos
Definición de métricas de proyectos y recolección estructurada de datos

Análisis del Sistema de Medición y del Proceso

Validación del sistema de medición (Gauge R&R, linealidad, sesgo)
Análisis de capacidad de procesos y Voz del Proceso

Análisis Estadístico

Análisis de procesos utilizando la lógica Y = f(X) y el diagrama de Ishikawa
Análisis gráfico de datos, correlación e intervalos de confianza

Validación y Control de Mejoras

Validación estadística de mejoras
Control Estadístico de Procesos (SPC) y gráficos de control

Análisis del Sistema de Medición

Análisis del sistema de medición (MSA)
Análisis de concordancia (Kappa, Kendall)
Gauge R&R utilizando el método ANOVA
Estudios de linealidad y sesgo del sistema de medición

Inferencia Estadística

Introducción a las pruebas de hipótesis
Pruebas de normalidad
Pruebas de igualdad de varianzas
Influencia en la tendencia central (ANOVA, prueba de la mediana de Mood, prueba de Kruskal–Wallis)
Prueba de asociación de chi-cuadrado

Correlación y Regresión

Análisis de correlación de Pearson
Regresión lineal simple y múltiple

Diseño de Experimentos (DoE)

Fundamentos del Diseño de Experimentos
Diseños factoriales de dos niveles
Resolución de experimentos y número de repeticiones
Ejecución de experimentos

Optimización

Análisis de efectos principales y efectos de interacción
Pareto de efectos
Metodología de superficie de respuesta
Optimizador de respuesta

Capacidad Avanzada y Modelado de Datos

Análisis de capacidad probabilística
Tasas de defectos esperadas para distribuciones normal, no normal, de Poisson y binomial
Métodos de transformación de datos (Box-Cox, Johnson)

Inferencia Estadística Avanzada

Pruebas de hipótesis e inferencia estadística
Potencia de la prueba y determinación del tamaño de la muestra
Pruebas paramétricas y no paramétricas (pruebas t, Mann-Whitney, Friedman)
Pruebas de comparación de varianza
Pruebas de proporciones y de Poisson

Regresión y Modelado Avanzados

Regresión logística
Modelos de regresión múltiples y generales

Control Estadístico de Procesos Avanzado

Control estadístico de procesos
Análisis de la eficacia de las cartas de control
Cartas de control ponderadas en el tiempo

Módulo de Despliegue

Gobernanza de Lean Six Sigma
Sistema de gestión de procesos
Hoja de ruta de transformación y establecimiento de ambiciones
Estructura organizativa de Lean Six Sigma
Roles and responsibilities (Champion, Sponsor, Process Owner, Belts)
Selección de proyectos y seguimiento de carteras
Beneficios de rendimiento esperados

Experiencia de aprendizaje

Pedagogía Experiencial e Inductiva

Kaizen-based role-playing simulation of a cross-functional business process (order reception, production, invoicing, shipping)
DMAIC case study used as a structured guiding thread throughout the training
Resolución estadística de problemas aplicada a casos de mejora complejos y "discernibles"
Simulaciones de Diseño de Experimentos (DoE) en clase para optimizar parámetros del sistema (caso de aviones de papel)
Análisis de capacidad de procesos aplicado a casos de producción reales (procesos de fabricación de tornillos e impresión)

Entorno de aprendizaje interactivo

Grupos pequeños (máximo 12 participantes) para fomentar la interactividad, el intercambio de ideas y el networking
Participación activa a través de ejercicios prácticos y resolución colaborativa de problemas
Evaluación
Autoevaluación y exámenes de práctica al final de cada módulo

Herramientas y materiales

Software estadístico: Statoscopex y Minitab
Calculadoras estadísticas basadas en Excel y modelos analíticos
Materiales de formación disponibles en formato PDF e impreso
Libros de referencia :
LSSx.0 – 1. Problemas de flujo y Lean Management
LSSx.0 – 2. Problemas perceptibles y base metodológica
LSSx.0 – 3. The Statoscope: Resolución de Problemas Estadísticos Indiscernibles y Relacionados

Certificación

The LSSx.0™ Lean Six Sigma Master Black Belt certification is awarded upon successful completion of two separate examinations: Lean Practitioner Examination y Six Sigma Master Black Belt Examination.
Ambos exámenes validan los conocimientos alineados con el LSSx.0™ body of knowledge, asegurando que los participantes puedan diseñar arquitecturas de Lean Six Sigma a nivel empresarial y liderar iniciativas de transformación de rendimiento a gran escala.
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Formato del examen

Exámenes en línea, a libro cerrado y con supervisión de vídeo remota
Lean Practitioner Examination : 25 multiple-choice questions – 50 minutes
Six Sigma Master Black Belt Examination : 55 multiple-choice questions – 110 minutes
Disponible en francés o inglés
Los exámenes deben completarse en un plazo de seis meses desde la formación

Criterios de aprobación

Puntaje mínimo: 60% por examen
Un reintento por examen incluido en caso de suspender
Intentos adicionales disponibles mediante la compra de un nuevo examen
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