control_estadistico_procesos

ESTADISTICA Y CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS

CURSO IMPARTIDO CON MINITAB O STATGRAPHICS

CURSO DE 40 HORAS

OBJETIVO

Enseñar las diferentes herramientas estadísticas de control estadístico de proceso, estadística descriptiva, distribuciones de probabilidad, pruebas de normalidad, regresión lineal, Cartas de control, Indices de capacidad y ANOVA en la aplicación de la industria.

EXPECTATIVAS

Al finalizar el curso, el personal tendrá conocimientos de las diferentes herramientas estadísticas y será capaz de hacer la interpretación estadística correspondiente utilizando el software STATGRAPHICS o MINITAB.

TEMAS

ESTADISTICA DESCRIPTIVA (4 horas)

La variabilidad en la investigación.

Medidas de tendencia central: Media, Mediana y Moda

Medidas de variabilidad: Desviación estándar, Varianza y Rango

Regla Empírica de la variabilidad

Histograma

Diagrama de Caja: Cuartiles

Sesgo y curtosis

PRUEBA DE HIPOTESIS DE UN PARAMETRO (4 horas)

Distribuciones de Probabilidad

Distribución T-student

Distribución F-Fisher

Prueba de hipótesis de una media

Prueba de hipótesis de una desviación estándar

Intervalo de confianza de la media

Intervalo de confianza de la desviación estándar

PRUEBAS DE NORMALIDAD DE LOS DATOS (2 horas)

Prueba de Anderson-Darling
Prueba Kolmogórov-Smirnov

INDICES DE CAPACIDAD DE PROCESOS (4 horas)

Límites de Especificación

Índices de capacidad a corto plazo, Cp, Cpk, k, Cpmk (indice de Taguchi)
Indices de capacidad a largo plazo, Pp, Ppk
Análisis e interpretación de los índices de capacidad.

CARTAS DE CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS (6 horas)

Causas comunes y causas asignables de variación

Cartas de control
Calculo de los limites naturales de control
Limites de alerta y límites de acción
Construcción de gráficos de control
Interpretación gráficos de control
Gráfica de para individuales y rangos móviles
Grafica X-BARRA y R

PRUEBA DE HIPOTESIS DE COMPARACION DOS PARAMETROS (4 horas)

Prueba de hipótesis de comparación de dos medias o dos procesos
Prueba de hipótesis de comparación de dos desviaciones estándar.
Interpretación estadística y toma de decisiones.

ANALISIS DE VARIANZA PARA UN FACTOR (6 horas)

Descomposición de la Variabilidad

Construcción del Anova
Interpretación del Anova

R-Cuadrado ajustado
Prueba de comparaciones múltiples (LSD, Tukey)
Gráfico de medias
Supuestos del Diseño (Prueba de normalidad, Varianza Constante, Independencia)

REGRESION LINEAL (4 horas)

Diagrama de dispersión

Regresión lineal simple

Estimación de la recta por mínimos

Significancia del modelo de regresión

Significancia de los parámetros de regresión

Coeficiente de correlacion

DISEÑO MULTIFACTORIAL (CASO DE DOS FACTORES) (6 horas)

Descomposición de la Variabilidad

Construcción del Anova multifactorial

Interpretación del Anova multifactorial

R-Cuadrado ajustado

Prueba de comparaciones múltiples (LSD, Tukey)
Gráfico de medias

Gráfico de Interaccion

Supuestos del Diseño (Prueba de normalidad, Varianza Constante, Independencia)