Los controles estadísticos son métodos cualitativos y cuantitativos utilizados en la industria para el diseño y supervisión de indicadores de gestión que relacionan de forma multifactorial todos los aspecto de los procesos industriales y de esta manera maximizar la producción mejorando considerablemente los costos, puesto que la realización de un eficiente y eficaz control estadístico nos brindara la oportunidad de un crecimiento dinámico y sustentable en el tiempo en cualquier industria o mercado del mundo.
Objetivos del curso
- Aplicar herramientas cuantitativas para la mejora de procesos
- Conocer las cartas de control y aplicaciones en la industria
- Aplicar las herramientas de Six Sigma para análisis de los procesos industriales.
- Utilizar herramientas cualitativas para el análisis estadístico de procesos.
- Desarrollar casos prácticos y aplicaciones en la industria del control estadístico.
Aprendizaje clave:
- Aplicar controles estadísticos para captar desviaciones en los procesos.
- Entender la importancia de las herramientas de análisis estadístico de procesos.
- Análisis de procesos con Minitab.
- Desarrollar plantillas con Excel para el análisis de procesos.
- Desarrollar control estadístico para captar desviaciones en los procesos industriales, y su medidas correctivas.
- Aplicar las herramientas de control en las áreas de: Producción, calidad, Seguridad, logística, Mantenimiento y operaciones industriales en general.
Dirigido a:
- Gerentes, Ingenieros, ingenieros de proyectos, de calidad, manufactura, manufactura y supervisores de procesos de producción.
- Profesionales y/o técnicos de Ingeniería o Licenciatura que quieran desarrollar conocimientos en herramientas estadísticas para solucionar problemas.
- Estudiantes de las carreras de Ingeniería Industrial, Mecánica, Electrónica, Mecatrónica, Agroindustrial, Gestión Empresarial, Administración y otras especialidades que tienen relación con el curso.
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Introducción a control estadístico
Definición de Control Estadístico
Origen e historia
Epistemología
Aplicaciones en la Industria
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Fundamentos de control estadístico
Universo
Población
Muestra
Organización de datos
Distribución de frecuencia
Tipos de frecuencias
Caso práctico I
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Capacidad potencial de procesos industriales
Capacidad de procesos
Estadística descriptiva
Medidas descriptiva
Medidas de posición
Medidas de centralización
Media, Moda, Mediana
Varianza, Desviación estándar, coeficiente de variación
Caso práctico II
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Índices de capacidad potencial de procesos
Medidas de dispersión
Medidas descriptivas
Aplicación y forma de cálculo
Medidas descriptivas
Tabla de frecuencia e histograma
Interpretación de histograma
Tipos de histograma
Diagrama de caja-bigote
Caso práctico III
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Aplicaciones de probabilidad en la Industria
Distribución normal
Tipos de distribución
Distribución Híper-Geométrica
Grafica de probabilidad
Tipos de graficas e interpretación
Distribución Binomial
Distribución Exponencial
Distribución de Poisson
Caso Práctico IV
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Aplicaciones de Six Sigma en la Industria
Tipos de índices de capacidad de proceso
Definición de variables de operación
Métricas de Six Sigma
DPU, DPU, DPMO y Calidad Six Sigma
Caso real en la Industria
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Aplicación de Herramientas Six Sigma en la Industria
Herramientas Six Sigma
Diagramas de procesos
Herramientas para control de procesos
Herramientas de diagnósticos
Lluvia de ideas
Método de las 6M
Diagrama Causa-efecto
Diagrama de flujo
Diagrama SIPOC
Diagrama PEPSU
Sistemas Poka-Yoque
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Cartas de control y aplicaciones
Cartas de control
Causa de variación
Cartas de control X-R y X-S
Causas de inestabilidad
Cartas Individuales
Cartas Pre control
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Curso extra | versión 1.0
Índice de capacidad
Fundamentos de control estadístico
Aplicación de organización y presentación de datos
Capacidad potencial de procesos industriales
Aplicación de variables operacionales
Estimación de capacidad de un proceso
Aplicación de la probabilidad en procesos industriales
Six sigma y análisis de tolerancia
Herramientas de Six Sigma
Herramientas cuantitativas y cualitativas
Cartas de control y aplicaciones
