Seminario de Regresión y Diseño de Experimentos en Procesos Industriales
Modalidad de imparticiónEL Seminario de Regresión y Diseño de Experimentos en Procesos Industriales tiene una modalidad de impartición presencial.
Número de horasSolicitar información sobre el tiempo de duración del Seminario.
Titulación oficialCertificado de asistencia.
Valoración del programaEste Seminario tiene como objetivo principal fomentar en cada participante el desarrollo de las habilidades necesarias para planear, ejecutar, analizar e interpretar los resultados de un diseño experimental, y por este camino configurarlos como dispositivos que otorguen beneficios económicos al negocio.
Precio del cursoConsultar precio.
Dirigido aEste programa está dirigido a profesionales de todas las áreas del conocimiento, que se desempeñen en sectores como Calidad, Producción, Logística, Investigación y Desarrollo, Servicio al Cliente, Control Gestión, Compras, Inventarios, Recursos Humanos, Mantenimiento, Mercadeo, Financiero.
EmpleabilidadEl egresado podrá hacer uso de este conocimiento para enriquecer su actividad laboral y complementarla buscando el beneficio de la posición en la que se desempeña.
Seminario de Regresión y Diseño de Experimentos en Procesos Industriales
Objetivos del cursoDesarrollar en cada participante habilidades de planeación, ejecución, análisis e interpretación de los resultados de un diseño experimental; de manera que otorguen beneficios económicos al negocio.
Curso dirigido aProfesionales de todas las áreas del conocimiento, que se desempeñen en las de Calidad, Producción, Logística, Investigación y Desarrollo, Servicio al Cliente, Control Gestión, Compras, Inventarios, Recursos Humanos, Mantenimiento, Mercadeo, Financiero.
ContenidoContenido
Módulo I. Análisis de regresión
Los temas vistos en este módulo permitirán a cada participante plantear, evaluar y definir propuestas de mejoramiento para el proceso. El análisis de regresión posibilitará construir, validar y proponer modelos dentro del contexto del área de trabajo de cada participante, con el propósito de establecer las relaciones de causalidad que determinan el comportamiento de las variables críticas de calidad, en función de la variable de proceso sometida a intervención.
Esta herramienta es utilizada en la detección de variables que afectan el rendimiento, la producción, la calidad de desempeño, el tiempo de ciclo, entre otras; se ajustan modelos matemáticos probabilísticos que adicionalmente pueden permitir la predicción confiable de la variable de interés.
Temas
- Análisis de correlación lineal.
- Modelos de regresión lineal simple y múltiple.
- Detección de puntos de influencia.
- Cálculo de coeficientes y tabla de análisis de varianza.
- Validación de supuestos del modelo de regresión.
- Evaluación e interpretación del modelo de regresión.
- Evaluación de colinealidad en el modelo de regresión lineal múltiple.
- Selección de variables en un modelo de regresión lineal múltiple (métodos Backward, Forward y Stepwise).
- Validación y evaluación del modelo de regresión lineal múltiple
- Predicciones (para el promedio y valor individual)
- Aplicaciones prácticas
Módulo II. Diseño de experimentos
Con el diseño de experimentos cada participante aprende a planear, diseñar y validar experimentos, que le permitan obtener evidencia científica sobre el desempeño de una variable sometida a diferentes condiciones y validar los cambios inherentes al proceso.
Esta herramienta es utilizada en la evaluación, verificación y validación del efecto de los cambios en el diseño y desarrollo de los procesos de gestión de la Calidad y los procesos de Manufactura.
Temas
- Metodología de la Investigación
- Componentes de un experimento
- Como planear un experimento
- Cómo aleatorizar un experimento
- Análisis de varianza (ANOVA)
- Diseño completamente aleatorizado
- Diseño de bloques completos aleatorizados
- Experimentos factoriales
- Interpretación del Efecto de Interacción
- Criterios de evaluación de los experimentos
- Interpretación de Resultados
- Análisis de comparación de medias, Post-ANOVA
- Aplicaciones prácticas