Curso online
La experimentación juega un papel fundamental en virtualmente todos los campos de la investigación y el desarrollo. El objetivo de la experimentación es obtener información de calidad que permita desarrollar nuevos productos y procesos, comprender mejor un sistema (un proceso industrial, un procedimiento analítico,...) y tomar decisiones sobre cómo optimizarlo y mejorar su calidad, comprobar hipótesis científicas, etc.
Obviamente, la experimentación se debe planificar, desarrollar y analizar cuidadosamente para que proporcione la información buscada, y a ello nos ayuda esta potente herramienta que nos ofrece la Metodología Six Sigma para el Diseño de los Experimentos.
Para guiarte a lo largo del curso y resolver tus dudas, dispondrás de un experimentado tutor titulado Lean Six Sigma Master Black.
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A quién va dirigido
El curso va dirigido a directivos, gerentes, responsables y técnicos que desarrollen actividades en el Área Industrial (Fabricación, Control de Calidad, Garantía, Ingeniería, Tecnología y Optimización de Procesos) y en las Áreas de I+D+i, donde las estrategias de Diseño de Experimentos ayudan a la distribución de recursos, toma de decisiones y reducción de costes.
Requisitos
No existen requisitos previos para la realización de este curso. Aun así, se recomienda tener conocimientos básicos en herramientas como Microsoft Excel. Este curso esta diseñado para aplicarse a sea cual sea el sector en el cual se trabaje, así que tener un conocimiento previo del sector en el cual se quiere aplicar puede mejorar el aprovechamiento del curso.
Temario completo de este curso
PROGRAMA
0. Contraste de hipótesis
a. Concepto de hipótesis estadística. Hipótesis nula (H0) y alternativa (H1). Diferencias significativas. Estadístico de prueba.
b. Tipos de errores.
c. Definición del p-valor.
d. Metodología del contraste de hipótesis.
e. Comparación de una proporción con un valor. Comparación de dos o más proporciones.
f. Comparación de una media con un valor. Comparación de dos o más medias. Caso de experimento bloqueado: muestras apareadas.
g. Comparación de dos o más varianzas.
h. Contraste de hipótesis con dos factores.
i. Ejemplos prácticos de aplicación de cada uno de los apartados en Minitab. Interpretación de resultados.
1. Diseño de experimentos. Fundamentos teóricos.
a. Gráficos Multi-vari.
b. Etapas para llevar a cabo un diseño de experimentos. La elección de variables.
c. Diseños factoriales completos.
d. Diseños factoriales fraccionales.
e. Diseños robustos. Factores de control y factores de ruido.
f. Método de Taguchi. Método de la matriz producto y Método de la matriz única.
g. Método de la superficie de respuesta.
h. Ejercicios prácticos de aplicación en Minitab