Minitab: Calidad en la Manufactura

DESCRIPCIÓN

Introudcción a Minitab

Reduzca el tiempo empleado en el análisis estadístico aprendiendo a navegar rápidamente en el ambiente amigable de Minitab . Aprenda como importar y exportar datos y salidas entre Minitab y varios programas, así como bases de datos. Mejore su habilidad para crear, manipular y reestructurar dados. Desarrolle enfoques estadísticos con sentido hacia el análisis de datos a través del aprendizaje e interpretación de una amplia variedad de gráficas y métricas numéricas útiles para toda iniciativa de mejoramiento de la calidad. Este curso se enfoca en la utilización de las herramientas pertinente a aplicaciones comúnmente encontradas en manufactura, ingeniería y procesos de negocios.

Los tópicos cubiertos con: Diagramas, Histogramas, Boxplots , Dotplots , Scatterplots , Tablas, Métricas of Locación y Varición, ODBC

Estadística básica

Aumente sus habilidades de análisis gráfico empleando las poderosas herramientas estadísticas de Minitab . Desarrolle los fundamentos para importantes conceptos estadísticos como son las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza. A través del análisis de una amplia variedad de conjuntos de datos tomados de aplicaciones reales, aprenda como adaptar la herramienta estadística más apropiada para sus aplicaciones y como interpretar correctamente la salida estadística para revelar de manera rápida problemas con el proceso o mostrar evidencias de mejoramiento. Aprenda a explorar características críticas en su proceso a través de herramientas de modelado estadístico que le ayuden a descubrir y describir relaciones entre variables. Se hace un fuerte énfasis sobre las correctas decisiones de negocios basados en la aplicación práctica de técnicas estadísticas comúnmente encontradas en los ambientes de manufactura, ingeniería, e investigación y desarrollo.

Las herramientas cubiertas incluyen: t- Tests , Pruebas de proporción, Pruebas para Igual Varianza, Potencia y Tamaño de muestra, Correlación, Regresión Lineal Simple y Múltiple, ANOVA y GLM

Control Estadístico para la Calidad (SPC)

Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar exitosamente los sistemas de medición de manufactura e ingeniería. Aprenda los fundamentos básicos del control estadístico de procesos y como estas herramientas de calidad pueden proveer de la evidencia necesaria para mejorar y controlar los procesos de manufactura. Desarrolle las habilidades para saber cuando y donde emplear los diferentes tipos de diagramas de control disponibles en Minitab para su propio proceso. Aprenda como emplear las herramientas de análisis de capacidad, para evaluar sus procesos relativos a especificaciones internar y del clientes. El curso enfatiza la enseñanza de herramientas de calidad y su relación con los procesos de manufactura.

Herramientas incluidas: Gage R&R , Pruebas destructivas, Linealidad de instrumenteos , Estabilidad de Instrumentos, Aceptación de atributos, Diagramas de control de atributos y variables, Análisis de capacidad para datos normales, no normales y de atributos.

Diseños Factoriales (DOE)

Aprenda a generar una gran variedad de diseños factorials fraccionales y completes, empleando la interfaz intuitiva de Minitab DOE. Aplicaciones reales demuestran como los conceptos de aleatoriedad, replicación y bloqueo, forman la base para prácticas experimentales con sentido. Desarrolle las habilidades necesarias para analizar correctamente los datos de resultados en objetivos experimentales efectivos y eficientes. Emplee las poderosas gráficas personalizables de Minitab para interpretar y comunicar resultados experimentales para mejorar productos y procesos, encuentre factores críticos que impactan de manera importante las variables de respuesta, reducción en la variación del proceso y acelere la investigación y el desarrollo de proyectos. Herramientas y tópicos incluidos: Diseño de experiementos factorials ; Gráficas de efecto normal y Pareto de efectos; Potencia y Tamaño de muestra, Efecto principal, Interacción y gráficas de cubo; Puntos centrales; Gráficas de contorno; Optimización de respuesta múltiple.