El Diplomado en Reducción de Scrap y Mejora de OEE se centra en optimizar la eficiencia de la producción industrial a través de la disminución de desperdicios (scrap) y el aumento de la Eficiencia General del Equipo (OEE). Explora la aplicación de metodologías de Lean Manufacturing y Six Sigma, junto con herramientas de análisis de datos y gestión de la producción, para identificar y eliminar las causas raíz de los problemas que generan scrap y afectan el OEE, como fallas de equipos, tiempos de inactividad y defectos en los procesos.
El programa proporciona conocimientos en áreas como mantenimiento productivo total (TPM), automatización y control de procesos, capacitando a los participantes para implementar estrategias de mejora continua y optimizar el rendimiento de las operaciones. Se enfoca en el uso de indicadores clave de rendimiento (KPIs) y la aplicación de herramientas como análisis causa-raíz (RCA) y análisis de Pareto, lo que permite a los profesionales tomar decisiones basadas en datos y lograr una mejora sostenible en la productividad y la rentabilidad.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): reducción de scrap, mejora de OEE, Lean Manufacturing, Six Sigma, análisis de datos, gestión de la producción, mantenimiento productivo total (TPM), automatización, control de procesos, análisis causa-raíz (RCA).
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2. Especialización en la Minimización del Scrap y Elevación del OEE: Un Diplomado de Impacto
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Diplomado en Scrap Zero y OEE Superior: Transformando la Eficiencia Operacional
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
**Requisitos recomendados:** Se recomienda contar con una base sólida en conceptos de aerodinámica, control de sistemas y estructuras de aeronaves. Se requiere un nivel de dominio del idioma Español (ES) o Inglés (EN) equivalente a B2+ o C1. Se ofrecen programas de apoyo (“bridging tracks“) para quienes necesiten reforzar conocimientos previos.
Módulo 1 — Introducción a la Reducción de Scrap y OEE
1.1 Definición y Conceptos Clave: Scrap, OEE y Eficiencia Operacional
1.2 Importancia Estratégica de la Reducción de Scrap y el Aumento de OEE
1.3 Costos Asociados al Scrap: Impacto Económico y Financiero
1.4 Introducción al OEE: Componentes, Cálculo y Significado
1.5 Metodologías de Mejora Continua: Lean Manufacturing y Six Sigma
1.6 Principios Fundamentales de la Calidad: Prevención vs. Detección
1.7 Mapeo del Flujo de Valor (VSM) y Análisis de Procesos
1.8 Identificación de Desperdicios (Muda) en la Producción
1.9 Introducción a las Herramientas de Análisis de Causa Raíz
1.10 Establecimiento de Objetivos y KPIs para Scrap y OEE
2.2 Identificación y Análisis de Causas Raíz de Scrap
2.2 Implementación de Técnicas de Control Estadístico de Procesos (SPC)
2.3 Diseño de Experimentos (DOE) para la Optimización
2.4 Técnicas de Prevención de Errores (Poka-Yoke)
2.5 Gestión de Materiales y Control de Inventario
2.6 Optimización del Diseño del Producto para la Fabricación
2.7 Mejora de la Calidad en el Proceso de Producción
2.8 Implementación de un Sistema de Gestión de la Calidad (SGC)
2.9 Análisis de Costos de Scrap y su Impacto en la Rentabilidad
2.20 Desarrollo e Implementación de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
3.3 Introducción a OEE y Scrap: Definiciones y conceptos clave
3.2 Importancia del OEE y la reducción de scrap en la eficiencia operacional
3.3 Marco normativo y regulaciones aplicables a la producción
3.4 Estándares de calidad y sus implicaciones en el scrap
3.5 Metodologías de medición y seguimiento del OEE
3.6 Tipos de scrap y sus causas comunes
3.7 Identificación de las pérdidas en la producción
3.8 El impacto económico del scrap y el bajo OEE
3.9 Principios de la mejora continua y la filosofía Lean
3.30 Herramientas básicas para el análisis y la resolución de problemas
4.4 Introducción a las Métricas Clave en OEE
4.2 Cálculo y Análisis del OEE: Componentes y Fórmula
4.3 Identificación de las Seis Grandes Pérdidas
4.4 Métricas de Disponibilidad: Definición y Análisis
4.5 Métricas de Rendimiento: Medición y Mejora
4.6 Métricas de Calidad: Evaluación y Optimización
4.7 Análisis de Datos: Recopilación y Visualización
4.8 Herramientas y Técnicas de Análisis Estadístico
4.9 Interpretación de Resultados y Toma de Decisiones
4.40 Implementación de Acciones Correctivas y Preventivas
5.5 Introducción a la Reducción de Scrap y el OEE: Conceptos Clave
5.5 Identificación y Clasificación del Scrap: Tipos y Causas Raíz
5.3 Métricas y KPI’s del OEE: Cálculo e Interpretación
5.4 Herramientas de Análisis para la Reducción de Scrap: Diagramas de Pareto, Ishikawa, etc.
5.5 Estrategias de Prevención de Scrap: Diseño de Procesos y Control de Calidad
5.6 Optimización del OEE: Disponibilidad, Rendimiento y Calidad
5.7 Implementación de un Sistema de Gestión de Scrap y OEE
5.8 Análisis de Datos y Mejora Continua en la Reducción de Scrap
5.9 Ejemplos Prácticos y Casos de Estudio de Éxito
5.50 Conclusiones y Próximos Pasos: Plan de Acción Personalizado
6.6 Identificación y Clasificación Avanzada de Desperdicios
6.2 Métricas Clave y Análisis Profundo del OEE
6.3 Herramientas y Técnicas para el Análisis de Causa Raíz (ACR)
6.4 Implementación de Metodologías Lean para la Reducción de Scrap
6.5 Diseño de Sistemas de Monitoreo y Control del OEE
6.6 Estudio de Casos: Análisis de Éxito y Fallas en la Mejora del OEE
6.7 Optimización de Procesos para Minimizar Desperdicios
6.8 Estrategias de Mejora Continua para Sostenibilidad del OEE
6.9 Análisis de Costos y Beneficios de las Iniciativas de Reducción de Scrap
6.60 Liderazgo y Gestión del Cambio para la Excelencia Operacional
7.7 Introducción a la Reducción de Scrap y el OEE: Conceptos Clave
7.2 Identificación y Clasificación de Scrap: Tipos y Causas Raíz
7.3 Métricas del OEE: Componentes y Cálculo Detallado
7.4 Análisis de Datos para la Reducción de Scrap y Mejora del OEE
7.7 Herramientas y Técnicas para la Reducción de Scrap: Metodologías
7.6 Estrategias para la Mejora del OEE: Disponibilidad, Rendimiento y Calidad
7.7 Implementación de un Plan de Reducción de Scrap y Mejora del OEE
7.8 Monitoreo y Control del Desempeño: Indicadores Clave
7.9 Estudios de Caso: Éxitos y Lecciones Aprendidas
7.70 Sostenibilidad y Mejora Continua en la Reducción de Scrap y OEE
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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