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A través del análisis estadístico con Minitab, podemos enfatizar mejor el uso de las herramientas de calidad y su aplicación en los procesos de producción orientado a las aplicaciones que giran en torno al control y la mejora de la calidad, pero también puede ser útil a personas que trabajan en otros ámbitos y necesitan analizar datos, especialmente en entornos industriales.

  • Adquirir habilidades para el análisis de los procesos a través con aplicación de las herramientas estadísticas
  • Manejará las técnicas del software Minitab para diagnóstico, análisis y mejora de los procesos productivos
  • Reducir y controlar eficientemente la variación en los procesos
  • Servir de apoyo en la implementación de sistemas de mejoramiento de calidad

  • COMANDOS DE MINITAB Y ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
    • Menú de Minitab
    • Manejo de comandos, ventanas, datos y archivos
    • Gráficas y su interpretación (Pareto,Histogramas, Boxplots, Ishikawa)
    • Estadística descriptiva y su interpretación
    • Media, moda y mediana
    • Rango, varianza y desviación estándar
    • Distribución normal
  • PRUEBAS DE HIPÓTESIS E INTERVALOS DE CONFIANZA
    • Conceptos de pruebas de hipótesis e intervalos de confianza
    • Prueba de hipótesis de medias
    • Prueba de hipótesis de varianzas
    • Prueba de hipótesis de proporciones
    • Prueba de hipótesis por pares
    • Prueba de hipótesis de tasas de defectos
  • ANÁLISIS DE VARIANZA ANOVA
    • Conceptos de ANOVA
    • One-Way ANOVA
    • Estadístico F y valor de P
    • Suposiciones y análisis de residuales
    • Two-Way ANOVA
    • Estadístico F y valor de P
  • ANÁLISIS DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN
    • Conceptos de Correlación y Regresión
    • Diagrama de dispersión
    • Coeficiente de Pearson
    • Suposiciones y análisis de residuales
    • Regresión lineal simple
  • ANÁLISIS DEL SISTEMA DE MEDICIÓN MSA
    • Introducción al Análisis de los Sistemas de Medición MSA
    • Análisis de Repetibilidad y Reproducibilidad GR&R
    • Gage R&R Study (Crossed)
    • Gage R&R Study (Nested)
    • Gage para dadatos continuos y datos discretos
    • Análisis Gage R&R por el Método de ANOVA
  • CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESO (SPC)
    • Requerimientos de un control de Procesos
    • Calidad y la Mejora Continua
    • Sistema de Control del Proceso SPC
    • Gráficos de control datos continuos: gráficos Xbar y R, gráficos
    • Xbar y S, gráficos I-MR
    • gráficos de control: Datos de atributos
    • Gráfico P, Gráfico U, Gráfico C
    • Causas comunes y especiales Variación
  • ANÁLISIS DE CAPACIDAD DEL PROCESO
    • Capacidad del Proceso
    • Cpk y el corto plazo
    • Ppk y el largo plazo
    • Cpm
    • Capacidad en Función de Z
    • Cálculo de ppm y nivel Sigma: Yield , DPMO’s
    • Análisis de Capacidad del Proceso
    • Mejora del proceso
  • DATOS NO- PARAMÉTRICOS
    • Prueba de rachas de normalidad
    • Prueba de los signos de una mediana
    • Prueba de Wilcoxon de una mediana
    • Prueba de rangos de dos muestras de Mann Whitney
    • Prueba de Kruskal Wallis varias poblaciones
    • Prueba de Friedman
    • Transformación de datos No-paramétricos
      • DISEÑO DE EXPERIMENTOS (DOE)
        • Introducción al DOE
        • Representación geométrica
        • Aleatorización
        • Notación de Yates
        • Procedimiento Minitab para DOE Factorial 2 k Completo
        • Modelación y diseño
        • Diseño con k factores 2 k
        • Diseño central compuesto
        • Factoriales con réplicas
        • Factoriales con bloques
        • Análisis de resultados
        • Pareto de efectos
        • Gráfica normal de efectos
        • Gráfico de residuales
        • ANOVA y ecuación de regresión
        • Análisis de efectos
        • Gráfica de efectos principales
        • Gráfica de interacciones
        • Análisis de superficies/contornos:
        • Optimización de resultados
        • Tamaño de muestra y potencia de la prueba
        • Ejercicios e Interpretación y conclusiones
        • Diseños factoriales fraccionados
        • Diseño factorial fraccionado 2 k-1
        • Diseño factorial fraccionado 2 k-2
        • Diseño factorial fraccionado 2 k-p
        • Resolución de diseños fraccionados
        • Interpretación y resultados