08. Minitab

08. Minitab

Análisis de Proceso

Curso Online o Presencial
(Separa tu fecha)

Categoría:

Descripción

 

1. Objetivo:

El participante al terminar el curso representará problemas reales de procesos como problemas estadísticos que resolverá usando el software Minitab y reconocerá la importancia de la toma de decisiones basada en datos.


2. Requisitos previos:

• Conceptos estadísticos básicos (media, rango, desviación estándar, población, muestra)
• Experiencia laboral de mínimo 3 meses en la organización


3. Requisitos para aprobar el curso:

• Para aprobar el programa, se debe de completar ejercicio y evaluaciones definidas por instructor

4. Duración:

• 8 horas


5. Incluye:

• Manual de estudio
• Ejercicios prácticos
• Diploma y/o DC3
• Asesoría personalizada


6. Temario:

Introducción

Conceptos básicos
• Tipos de archivos y datos
• Ventanas de trabajo
• Editar hojas de trabajo (worksheets)
• Acomodo de datos (stack, unstack)
• Patrones de datos
• Iconos y shortcuts

 

Análisis gráfico
• Diagrama de Causa-Efecto – Ishikawa
• Gráfica de Pareto
• Gráfica de datos individuales – Run Chart
• Histograma de frecuencias
• Boxplot
• Gráfica Multi-Vari
• Gráfica de Dispersión – Scatterplot

 

Análisis estadístico básico
• Estadística descriptiva
• Resumen gráfico
• Prueba de Normalidad
• Pruebas de Hipótesis
+ Prueba t de una muestra
+ Prueba t de 2 muestras
+ Prueba t de 2 muestras en pares
+ Análisis de Varianza – ANOVA
+ One-Way ANOVA
+ Prueba de varianzas iguales
+ Regresión Lineal

 

Muestreo (Sampling)
• Potencia y tamaño de muestra

 

Gráficas de control
• Gráfica X-R para muestras de datos
• Gráfica I-MR para datos individuales
• Gráfica p para partes defectuosas
• Gráfica u para defectos por unidad

 

Herramientas de calidad
• Estudios de capacidad de procesos
• Distribución normal – Cp, Cpk, Pp, Ppk
• Análisis de sistemas de medición
• Estudio de Gages – Tipo I
• Estudio de Gage R&R (Crossed)
• Estudio de Atributos

 

Diseño de experimentos (DOE)
• Crear un diseño factorial
• Análisis de un diseño factorial

 

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