Análisis Estadístico de Calidad con Minitab 11ava. Edición
- Descripción
- Currículum
Lo que aprenderás
- Efectuar diversos estudios estadísticos y gráficos para atacar la variación en los procesos.
- Aplicar las diferentes metodologías para calcular la eficacia y eficiencia de un proceso.
- Estudiar todas las herramientas estadísticas básicas e intermedias y avanzadas para el control estadístico de procesos y aplicarlas.
Objetivo
Conocer y aplicar las principales opciones de Minitab para el análisis de datos y toma de decisiones que lleven a mejorar los resultados de la Compañía. Curso 100% práctico e interactivo. Se enfatiza en la interpretación estadística y práctica de los resultados y en la toma de decisiones para mejorar los procesos.
Dirigido a
- Personal del Área de Calidad
- Jefaturas que deseen medir el desempeño de los procesos dentro de la planta
- Supervisores, gerentes y profesionales enfocados en la mejora de procesos
- Profesionales de todas las ingenierías y carreras afines con responsabilidad sobre procesos en cualquier eslabón de la cadena de valor, tanto en industrias como empresas de servicios.
Requisitos
- Conocimientos básicos de estadística
- Voluntad de aprender
- Necesitará tener el software Minitab 21 de preferencia, versiones anteriores o posteriores también son aceptables.
Plan de estudios
Este curso esta conformado por 3 niveles, como son básico, intermedio y avanzado.
Módulo I: Comandos de Minitab y Estadística Descriptiva
- Introducción a Minitab
- Menú de Minitab
- Manejo de comandos, ventanas, datos y archivos
- Gráficas y su interpretación (Pareto, Histogramas, Boxplots, Ishikawa, Series de tiempo)
- Estadística descriptiva y su interpretación
- Media, moda y mediana
- Rango, varianza y desviación estándar
- Distribución normal
- Pruebas de normalidad
- Distribuciones y área bajo la curva de distribución normal
- Ejercicios e interpretación de resultados
Módulo II: Pruebas de Hipótesis e intervalos de confianza
- Conceptos de pruebas de hipótesis e intervalos de confianza
- Potencia de la prueba y tamaño de la muestra
- Prueba de hipótesis de medias
- Prueba de hipótesis de proporciones
- Prueba de hipótesis por pares
- Ejercicios e interpretación de resultados
Módulo III: Análisis de Varianza ANOVA
- Conceptos de ANOVA
- One-Way ANOVA
- Estadístico F y valor de P
- Modelo lineal general
- Optimización del modelo lineal general
- Ejercicios e interpretación de resultados
Módulo IV: Análisis de Correlación y Regresión
- Conceptos de Correlación y Regresión
- Diagrama de dispersión
- Correlación simple y múltiple
- Coeficiente de Pearson
- Regresión simple
- Regresión múltiple
- Regresión logística binaria
- Ejercicios e interpretación de resultados
Módulo V: Análisis del Sistema de Medición MSA
- Terminología e Introducción al Análisis de los Sistemas de Medición.
- Lineamientos de la AIAG
- Análisis de Discriminación
- Análisis de Estabilidad
- Estudio tipo 1
- Análisis de Exactitud
- Análisis de Linealidad
- Análisis GR&R por el Método de ANOVA
- Análisis GR&R de Pruebas Destructivas y Procesos Continuos
- Análisis por Atributos
- Ejercicios e interpretación de resultados mediante lineamientos de la AIAG
Módulo VI: Control Estadístico de Proceso SPC
- Elementos del SPC.
- Variación, Estabilidad y Tolerancia
- Causas Comunes y especiales.
- Estabilidad y Normalidad del Proceso.
- Variación interna y total.
- Especificaciones del cliente, tolerancias.
- Curva de Distribución Normal.
- Gráficas de Control
- Gráficas para Datos Continuos;
- Xbar – R, Xbar – S, I – MR.
- Lotes pequeños (ANOM y diferencias)
- Gráficas para Datos por Atributos;
- P, NP, C y U.
- Pasos para Graficar.
- Límites de Control.
- Ejercicios e interpretación mediante las reglas de Nelson y la AIAG
Módulo VII: Análisis de Capacidad del Proceso
- Capacidad del Proceso
- Cpk
- Ppk
- Cpm
- Capacidad en Función de Z.
- Cálculo de ppm y nivel Sigma
- Análisis de Capacidad del Proceso
- Xbar-R
- Xbar-S
- I-MR
- Especificaciones bilaterales y unilaterales
- Distribuciones no normales
- Transformación de Datos No Normales
- Evaluación y Mejora
- Ejercicios e interpretación de resultados mediante lineamientos de la AIAG
Módulo VIII: Diseño de Experimentos Factoriales Completos y Fraccionados DOE
- Introducción al Diseño de Experimentos
- Aplicaciones típicas del diseño experimental
- Definiciones básicas
- Notación de Yates
- Aleatorización, bloqueo, réplicas, repeticiones
- Procedimiento Minitab para DOE Factorial 2^k Completo
- Crear diseño
- Factorial Completo
- Factoriales con Puntos centrales
- Factoriales con Réplicas
- Factoriales con Bloques
- Correr experimento y meter datos en Minitab
- Analizar resultados
- Pareto de efectos
- ANOVA y ecuación de regresión
- Coeficiente de determinación R cuadrada
- Analizar Efectos
- Gráfica de Efectos principales
- Gráfica de Interacciones
- Análisis de superficies/contornos:
- Optimización de resultados
- Ejercicios e Interpretación y conclusiones
- Diseños factoriales fraccionados
- Fracción mitad
- Fracción cuarta
- Estructura de alias y confusión
- Resolución de diseños fraccionados
- Ejercicios, interpretación y conclusiones
Módulo IX: Análisis de Superficies de Respuesta
- Procedimiento Minitab Superficies de Respuesta
- Crear diseño
- Modelo Box-Behnken
- Modelo CCD Central Composite Design
- Modelo con Puntos centrales
- Modelo con Réplicas
- Modelo con Bloques
- Correr experimento y meter datos en Minitab
- Analizar resultados
- ANOVA y ecuación de regresión
- Análisis de Efectos
- Gráfica de Superficie
- Gráfica de Contorno
- Optimización de resultados
- Ejercicios e interpretación de resultados
Módulo X: Diseño de experimentos de Mezclas y tópicos avanzados
- Módulo X: Diseño de Mezclas
- Diseño de mezclas
- Coordenadas triangulares
- Diseño Reticular Simplex
- Procedimiento Minitab para Diseño Reticular Simplex
- Grado tres con cantidades
- Grado 2 con factorial completo
- Diseño de Centroide Simplex
- Procedimiento Minitab para Diseños de Centroide Simplex
- Procedimiento Minitab para Diseño de Vértices Extremos
- Ejercicios e interpretación de resultados
Módulo XI: Pruebas no paramétricas
- Prueba de la mediana de 1 muestra (prueba de signos y prueba de Wilcoxon)
- Prueba de la mediana de 2 muestras ( Prueba de Mann-Whitney )
- Análisis de varianza (prueba de Kruskal-Wallis , de la mediana de Mood y de Friedman)
- Ejercicios e interpretación de resultados
Módulo XII: Muestreo de aceptación
- Conceptos de muestreo AQL, RQL, AOQ, AOQL, errores alfa y beta
- Curva característica de operación OC
- Curva de calidad saliente promedio AOQ
- Curva de inspección total promedio ATI
- Muestreo por atributos
- Crear un plan de muestreo
- Comparar planes de muestreo definidos por el usuario
- Muestreo por variables
- Crear un plan de muestreo
- Comparar planes de muestreo definidos por el usuario
- Aceptar/rechazar lote
- Ejercicios e interpretación de resultados
Módulo XIII: Pronósticos
- Conceptos de pronósticos
- Medición de exactitud del pronóstico
- Análisis de Series de Tiempo con Minitab
- Gráficas de Series de Tiempo
- Análisis de Tendencia
- Análisis de Descomposición
- Análisis de Promedios Móviles
- Análisis de Suavizamiento Exponencial Simple
- Análisis de Suavizamiento Exponencial Doble
- Método de Winter
- Predicción de valores con los métodos anteriores
- Ejercicios prácticos e interpretación de resultados
Información General
- Inicio: 06 de febrero
- Modalidad: 100% en vivo por zoom
- Frecuencia: Martes y jueves
- Horario: 07:00pm a 10:00pm
- Niveles: Básico, Intermedio y Avanzado
- Certificación: Universidad Nacional de Trujillo - UNT y AMV Consultores, por 80 horas académicas
Ponente
Ernesto A. Vizcardo Cornejo
Ingeniero Metalúrgico, Actualmente trabaja como Asistente Técnico en Minería en la Empresa SIDERPERU, Ex Ingeniero Especialista – en MEPSA/Aceros Chilca, Docente de la Escuela Profesional del Ingeniería Metalúrgica y del Instituto de Informática de la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, posee el grado de Magister en Mecánica Computacional del Instituto Balseiro –Bariloche/Universidad de Cuyo -Argentina. Egresado de la Maestría en Ingeniería Geometalurgica en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, actualmente lleva un Diplomado en la UNI en Big Data y Business Intelligence y una especialidad en Estadística Aplicada a la Analítica Predictiva en la SME.
Dicta cursos relacionado a balances metalúrgicos a empresa mineras como: Cerro Verde, Southern Perú, Glencore Antapaccay, Shougang, Grupo Volcan, Minera Bateas, Grupo Hochschild.
Expositor en diferentes universidades del Perú como: Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (UNSA), Universidad Nacional de San Antonio del Cusco (UNSAAC), Universidad Nacional Jorge Basadre (UNJBG).
Domina diferentes softwares de balances metalúrgicos como: METSIM, MODSIM, JKSIMMET, Software Estadístico con aplicación a Procesos Metalúrgicos como: MINITAB, Design Expert , Statistical, Statgraphics Centurión, Origin, especialista en programación como : Phyton, Matlab, C++.
Certificado en software Aplicativo como: Sistemas Geográficos y Geo estadísticos (ARCGIS, QGIS), Di seño y Si mul aci ón por El ementos Fi ni tos: SOLIDWORKS, SOLIDWORKS SIMULATIONS, ANSYS, Simulación Por Elementos Discretos: ROCKY DEM, E-DEM AC-Tek NEWTON, Especialista en metodologías numéricas y Métodos Numéricos.
