Estadística para Ingenieros y Administradores

Taller Teórico – Práctico 40 horas

---

OBJETIVO:

El programa proporcionará:

1. Una visión global de las distintas herramientas para entender el proceso y tomar las acciones pertinentes para el adecuado control y mejoramiento de un proceso.

2. Conocimientos para saber buscar y agrupar información para la toma de decisiones en el proceso.

3. Herramientas para evaluar la capacidad del proceso y seleccionar las mejores condiciones de operación de la planta a través del estudio estadístico de las variables.

4. Técnicas para obtener del sistema PI la información necesaria para los efectos de realizar un estudio estadístico.

DIRIGIDO A:

El programa está dirigido a ingenieros del área de producción, técnicos y de procesos, y a todos aquellos involucrados en la optimización de costos operativos y calidad de los productos.

DURACIÓN:

El taller está compuesto por cuatro módulos con una duración de 8 horas cada uno, excepto el módulo 4 con 16 horas y cada uno de ellos tiene objetivos específicos.

REQUISITOS:

Los requisitos mínimos para participar en este programa son: Tener un nivel académico de licenciatura o técnico de nivel medio superior.

CONTENIDO TEMÁTICO:

El temario propuesto consta de cuatro módulos, cuyos objetivos particulares y temas se describen a continuación:

MÓDULO I

Esta sección se transmitirán las herramientas estadísticas conocer cómo identificar, clasificar datos para obtener información del proceso y realizar estimaciones de su comportamiento. (8 horas)

1. Descripción de los datos.

Elaboración de una distribución de frecuencias.
Histograma.
Polígono de frecuencias.
7 Herramientas básicas para la mejora.
Uso de estimadores de parámetros de las distribuciones estadísticas para caracterizar el comportamiento del proceso (Media, varianza, intervalos de confianza, cálculo de especificaciones).
Ejercicio: captura de datos del PI y realización de estimaciones.

2. Métodos de muestreo

Muestreo de la población.
Métodos de muestreo probabilístico.
Muestreo aleatorio simple.
Muestreo aleatorio sistemático.
Muestreo aleatorio estratificado.
Muestreo por conglomeración.
“Error” de muestreo.
Selección de un tamaño de muestra adecuado.
Ejercicio: Diseño de un muestreo del proceso o de materiales.

MÓDULO II

Los temas que abarca este módulo tienen por objetivo ayudar a tomar decisiones comparando valores supuestos o de diseño del proceso con valores reales (comparando fundamentalmente medias y/o varianzas) y también a controlar la calidad del proceso y determinar su capacidad. (8 horas).

1. Pruebas de hipótesis.

Introducción.
¿Qué es una hipótesis?
¿Qué es la prueba de hipótesis?
Procedimiento de cinco pasos para probar una hipótesis:
Paso 1: Plantear la hipótesis nula (Ho) y la hipótesis alternativa (H1).
Paso 2: Seleccionar el nivel de significación.
Paso 3: Calcular el valor estadístico de prueba.
Paso 4: Formular la regla de decisión.
Paso 5: Tomar una decisión.
Pruebas de significación de una y de dos colas.
Prueba para la media de población: Muestra grande y se conoce la desviación estándar
poblacional.
Valor p en las pruebas de hipótesis.
Pruebas para la media de población: muestra grande y se desconoce la desviación estándar poblacional.
Pruebas de hipótesis: dos medias poblacionales.
Error de tipo I de tipo II.
Ejercicio: Realizar prueba de hipótesis con valores reales del proceso y de diseño. Validación de supuestos de operación.

2. Control estadístico de calidad

Introducción.
Naturaleza de los límites de control.
Propósitos de la gráfica de control.
Gráficas de control para variables.
Gráficas de control para atributos.
Capacidad de un proceso. Ejemplo Cpk.
Ejercicio: Diseñar el control de la calidad de una variable del proceso y determinar la capacidad de este.

MÓDULO III

Al concluir esta sección los participantes serán capaces de estimar la posible correlación y las ecuaciones entre variables del proceso. (8 horas).

1. Regresión lineal y correlación

Introducción.
Coeficiente de correlación.
Análisis de regresión.
Trazo de la línea de regresión.
Error estándar de estimación.
Consideraciones de base para la regresión lineal.
Intervalos de confianza y de predicción.
Ejercicio: Estudio de regresión simple entre dos variables del proceso.

2. Análisis de regresión y correlación múltiples

Consideraciones acerca de la regresión y la correlación múltiples. Tabla ANOVA.
Evaluación de la ecuación de regresión.
Matriz de correlación.
Prueba global: Probar si es válido el modelo de regresión múltiple.
Evaluación de los coeficientes de regresión individuales.
Análisis de residuos.
Ejercicio: Estudio de regresión simple entre más de dos variables del proceso.

MÓDULO IV

Los participantes serán capaces de diseñar un experimento on‐line y off line y determinar valores óptimos para las variables de control de proceso. (14 horas).

1. Experimentos factoriales

Introducción.
Interacción y el experimento de dos factores.
Análisis de varianza de dos factores.
Análisis gráfico en el problema de dos factores.
Experimentos de tres factores.
Modelos multifactoriales específicos.
Elección del tamaño de la muestra.
Ejercicio: Diseño de un experimento para determinar los valores “óptimos” de una operación o proceso.

2. Experimentos 2K factoriales y fracciones

Introducción.
Análisis de varianza
Experimento 2K factorial sin réplicas.
Ejercicio: Diseño de un experimento para determinar los valores “óptimos” de una operación o proceso.
Experimentos factoriales en bloques incompletos.
Confusión parcial.
Experimentos factoriales en un ajuste de regresión.
Experimentos factoriales fraccionados.
Análisis de experimentos factoriales fraccionados.

Nota: Se recomienda que para el desarrollo del Módulo 4, se seleccione a personal con autoridad para realizar experimentos en el proceso, con el fin de lograr resultados exitosos.

regresar