Programas
Control estadístico de procesos

Docente

Patricio Fay
Ing. Químico


  • Ingeniero Químico (UTN-FRBA)
  • Técnico Universitario en Química (UTN - FRBA)
  • Técnico en computación



Modalidad

  • Clases semanales en vivo a cargo de los docentes
  • PDF descargables, video tutoriales grabados, ejemplos descargables y clases en vivo.
  • Acceso a los recursos educativos durante un año.
  • Asistencia a estudiantes a través del Foro de consultas, email y WhatsApp
  • Docentes con experiencia Universitaria de las principales Instituciones de Argentina.

Resumen

La producción industrial en la actualidad debe adecuarse a normas internacionales que aseguren la calidad de los productos finales, actuando en todas las etapas del proceso productivo. Dentro de estas normas de calidad se establece la necesidad de la utilización de métodos de control estadístico de procesos.
Por otro lado, el estudio y análisis de los factores que producen fluctuaciones aleatorias en las características de un producto favorece un conocimiento más profundo del comportamiento de un proceso de producción.
 

Destinatarios

Está dirigido a cualquier persona interesada en la estadística e Investigación, u otro ámbito. A profesionales que estén interesados en las herramientas estadísticas actuales aplicables para ser usadas como indicadores de la utilidad del resultado.

Contenidos

UNIDADES

UNIDAD 1: Introducción.
Concepto de Control Estadístico de Procesos. Ubicación actual dentro del Aseguramiento de la Calidad en la industria moderna. Universo. Muestra. Distribución de Frecuencias. Densidad de probabilidad. Estadística aplicada. Instalación de R Studio



UNIDAD 2: Funciones de distribución de probabilidad.
Variables. Distribución Normal Standard. Probabilidades en la Distribución Normal. La Distribución t de Student. Contraste de hipótesis. Ejercicios con pizarrón. Trabajos con R Studio.



UNIDAD 3: Análisis de resultados de mediciones
Método de los cuadrados mínimos. Coeficiente de determinación. Predicción. Regresión lineal múltiple, modelos de regresión no lineal. Trabajos con R Studio



UNIDAD 4: Gráficos de control X-R.
Gráficos X-R. Ejemplos de aplicación. Error Tipo I y Error Tipo II. Gráficos, implementación



UNIDAD 5: Gráficos p y np
Distribución Binomial. Experimento elemental de Bernouilli. Probabilidad Binomial. Cálculo de la media y la varianza. Gráfico del Número de Disconformes (Gráfico np). Gráfico de la Fracción de Disconformes (Gráfico p). Cálculo de los límites de control. Influencia del tamaño muestral. Ejemplos de aplicación. Elección entre control de atributos y control de variables.



UNIDAD 6: Gráficos C y U.
Gráfico del Número de Defectos (Gráficos C). Grafico del Número de Defectos por Unidad (Graficos U). Cálculo de los límites de control. Elección entre control de atributos y control de variables.



UNIDAD 7: Capacidad de proceso
Concepto de capacidad de proceso. Límites de Tolerancia Natural de un proceso. Relación con los Límites de Especificación. Análisis de la capacidad de un proceso mediante un Histograma. Análisis por medio de un Diagrama de Control. Fórmulas habituales.



UNIDAD 8: Modelado estadístico de datos.
Técnica del análisis de Varianza. Análisis de varianza de un factor, diseño completamente aleatorizado, (ANOVA de un factor). Métodos gráficos y verificación de modelos.

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  • Comienzo 09/06/2021
  • Duración 2 meses
  • Arancel AR$ 8475 (Ahora 3 y 6)
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