Prieto Corcoba, Mariano2014-04-232014-04-232012http://hdl.handle.net/10115/12283Tesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2013. Director de la Tesis: Javier Martínez MoguerzaA pesar de que Seis Sigma es probablemente la más poderosa metodología disponible para la mejora de procesos, adolece de algunas debilidades provenientes tanto de sus fundamentos teóricos como de la forma en que se la aplica para la resolución de los problemas reales (ciclo DMAIC). Entre estas debilidades se puede mencionar la dificultad para su aplicación en los primeros proyectos de mejora de una empresa, las diferencias en el desarrollo del proyectos según la experiencia del Black Belt, y la incómoda sensación de que cada problema es diferente y único en sí mismo. El principal objetivo de esta tesis es el de introducir una mejora en la metodología, orientada a resolver las debilidades identificadas y, al mismo tiempo, reforzar la base científica en que se fundamenta Seis Sigma. La mejora que se propone a la metodología consiste en el desarrollo de un método general de clasificación de los proyectos de mejora, junto con un método general predefinido de solución para cada caso. El nuevo método ha sido denominado D3CMAIC, nombre en el que ¿3C¿ corresponde a las tres nuevas etapas: ¿Categorize¿, ¿Collect¿ y ¿Compose¿ que siguen a la Etapa de Definición del proyecto y permiten efectuar una aplicación dirigida de la metodología. El nuevo método se ha aplicado con éxito a tres complejos proyectos reales, provenientes del campo de la energía nuclear. En estas aplicaciones, el nuevo método fue capaz bien de permitir alcanzar un mayor conocimiento del proceso o bien de alcanzar un conocimiento equivalente con un menor coste experimental.spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Españahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/Estadística y DemografíaD3CMAIC: Un entorno para la aplicación sistemática de la metodología seis sigma en proyectos de mejorainfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess1209.01 Estadística Analítica