Training

Data analysis for Lean Six Sigma

💡 El alumno aprenderá técnicas de análisis de datos para el desarrollo de los proyectos de mejora Lean Six Sigma. Se aprende a estructurar la información en variables y resultados y a categorizar los datos en numéricos y categóricos. Se presentan las distribuciones más habituales en los proyectos de mejora Lean SixSigma (LSS). En el curso se aprende a aplicar los métodos de pruebas de hipótesis más utilizados en proyectos LSS; ANOVA, t-de Student… Es un curso práctico donde no se entra en el trasfondo matemático de las fórmulas estadísticas. Todas las técnicas se explican en el curso con ejercicios prácticos. Como herramientas se usan Excel y Sigma XL, software de referencia de Lean SixSigma del que se obtiene una licencia perpetua incluida en el precio del curso.

Fecha/Horario 📆

Por definir

Modalidad

Online

Programa 🎫

Introducción al análisis de datos para Lean Six Sigma

Resultados del proceso (CTQ) y variables

Datos numéricos y categóricos

Introducción a Sigma XL

Visualización de datos numéricos y de datos categóricos

Análisis de Pareto

Muestreos

Estimación e intervalos de confianza

Distribuciones Normal, Lognormal y Weibull

Pruebas de hipótesis

Causalidad

Análisis ANOVA

Prueba Kruskal-Wallis

Prueba t de Student

Prueba de igualdad de varianzas

Regresiones: análisis, residuo, predicción

Regresión cuadrática

Prueba chi-cuadrado

Regresión logística

Ejercicios prácticos en todas las explicaciones

Data analysis for Lean Six Sigma

Students will learn data analysis techniques for developing Lean Six Sigma improvement projects. They will learn to structure information into variables and results and categorize data as numerical and categorical. The most common distributions in Lean Six Sigma (LSS) improvement projects are presented. The course teaches how to apply the most widely used hypothesis testing methods in LSS projects: ANOVA, Student's t-test, etc. This is a practical course that does not delve into the mathematical background of statistical formulas. All techniques are explained through practical exercises. Excel and Sigma XL, the leading Lean Six Sigma software, are used as tools, and a perpetual license for Sigma XL is included in the course price.

Program

Introduction to data analysis for Lean Six Sigma

Process results (CTQ) and variables

Numerical and categorical data

Introduction to Sigma XL

Visualization of numerical and categorical data

Pareto Analysis

Sampling

Estimation and confidence intervals

Normal, Lognormal, and Weibull Distributions

Hypothesis testing

Causality

ANOVA analysis

Kruskal-Wallis test

Student's t-test

Test of equality of variances

Regressions: analysis, residual, prediction

Quadratic regression

chi-square test

Logistic regression

Practical exercises in all explanations

Lean Manufacturing

7+1 wastes
5S Methodology
Process standardization
Visual Control and Management
JIT – Just in Time
Strategic and Operational KPIs
KAIZEN and Continuous Improvement Dynamics
5PQ, PDCA Cycle, 8D Cycle
Lean Kata
Agile Methodology

Lean Warehousing

This is a hands-on course where you'll learn to apply Lean principles in the distribution center. It enables you to improve customer service, increase inventory reliability, and boost productivity. By taking the course, you'll learn to reorganize warehouse inventory using Lean criteria, standardize processes, implement effective metrics, provide flexibility and timely responses to customers, and apply visual management and continuous improvement techniques to logistics operations.

Lean and Six Sigma applied to the Warehouse and Stock Management

Es un curso práctico donde se aprende a aplicar la metodología Six-Sigma y los principios Lean al almacén y la gestión de stocks. Facilita mejorar el servicio al cliente interno y externo a la vez que reducir costes de stocks y mejorar la productividad.

Atendiendo al curso se aprende a organizar los stocks y el almacén con criterios Lean, estandarizar los procesos, implementar métricas eficaces, dar flexibilidad y respuesta en plazo al cliente interno y externo.

El curso va dirigido a responsables de stocks y almacén de empresas industriales, coordinadores de logística, responsables de producción, controllers y responsables de inventarios. Las empresas que mayor provecho sacarán del curso son empresas industriales que disponen de un almacén en sus instalaciones con suministro a planta y/o clientes.

Programa

1.- Lean y Six-Sigma. Metodología DMAIC aplicada a almacén y stocks

2.- Medir. Datos de almacén y stocks.

3.- Análisis de procesos de almacén

4.- Análisis de stocks

5.- El almacén Lean

6.- La gestión de Stock eficaz

7.- Proyectos de Mejora e Indicadores

Warehouse Dashboard

Developing Key Performance Indicators (KPIs) compiled in a dashboard is an essential improvement tool that allows you to identify areas for improvement. This course explains the KPIs for a warehouse or distribution center. Special attention is given to fulfillment operations for e-commerce and omnichannel distribution centers.

Introduction to Data Exploration and Machine Learning for Logistics 4.0 with Python

The basic concepts and techniques of data exploration, preparation, processing, and visualization are explained using the Python programming language.