Nuestras sesiones de entrenamiento se dividen en dos series – Calidad en manufactura y Calidad en el área de servicio. Ambas series cubren métodos estadísticos similares, pero sus materiales de curso utilizan ejemplos muy diferentes. Elegir cursos de la serie que mejor refleje el trabajo que usted realiza le ayudará a sacar el máximo provecho de nuestro entrenamiento.
Nuestra serie Calidad de manufactura es para profesionales que trabajan en la industria automotriz, plantas de producción química y otras compañías relacionadas con manufactura. Los materiales del curso incluyen ejemplos con métricas como diámetros, presión y dureza.
Nuestra serie Calidad en el área de servicio es para profesionales que trabajan en servicios financieros, cuidado de la salud y otras áreas que utilizan métrica como tiempo, tasas de defectos y datos de ingresos. Los materiales del curso incluyen más ejemplos de análisis de datos categóricos (conteo).
Dos de nuestros cursos, Nociones básicas sobre Quality Companion y Macros (para Minitab Statistical Software), tienen un contenido apropiado para cualquier serie.
Muchos cursos de ambas series tienen clases de requisito previo. Por favor, comuníquese con nosotros para ayudarle a determinar si el curso que desea tomar es adecuado para usted.
Minitab Statistical Software
Introducción a Minitab (Manufactura)
Reduzca el tiempo requerido para un análisis estadístico, aprendiendo rápidamente a navegar en el entorno amigable y personalizable de Minitab. Aprenda a importar/exportar datos y salida entre Minitab y varios sistemas de software y bases de datos. Mejore su capacidad para crear, manipular y reestructurar los datos. Para desarrollar enfoques estadísticos profundos para análisis de datos, aprenda cómo crear e interpretar una amplia variedad de gráficas y medidas numéricas útiles para iniciativas de mejora de la calidad. Este curso hace énfasis en la utilización de estas herramientas, debido a que pertenecen a aplicaciones que comúnmente están presentes en los procesos de manufactura, ingeniería y negocios.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Gráficas, histogramas, gráficas de caja, gráficas de puntos, gráficas de dispersión, tablas, medidas de ubicación y variación, ODBC
Requisito previo: Ninguno. Este curso es un requisito previo para los demás cursos generales de Minitab.
Estadísticas básicas (Manufactura)
Aumente sus habilidades de análisis gráfico mediante las poderosas herramientas estadísticas de Minitab. Desarrolle la base para conceptos estadísticos importantes, tales como pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Al analizar una variedad de conjuntos de datos del mundo real, aprenda a hacer coincidir la herramienta estadística apropiada con sus propias aplicaciones y a interpretar correctamente la salida estadística para revelar rápidamente los problemas que existan con un proceso o mostrar evidencia de mejora. Aprenda a explorar las características críticas en sus procesos a través de herramientas de modelado estadístico que permiten descubrir y describir las relaciones entre variables. Se hace mucho énfasis en tomar decisiones de negocio apropiadas basándose en la aplicación práctica de técnicas estadísticas que comúnmente se encuentran en los procesos de manufactura, ingeniería y de investigación y desarrollo.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Pruebas t, pruebas de proporción, pruebas de igualdad de varianzas, potencia y tamaño de la muestra, correlación, regresión lineal simple y múltiple, ANOVA y GLM
Requisito previo: Introducción a Minitab
Tema opcional sobre entrenamiento en el sitio: Pruebas no paramétricas
Análisis estadístico de la calidad (Manufactura)
Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar satisfactoriamente los sistemas de medición de manufactura e ingeniería. Aprenda los fundamentos básicos del control estadístico de procesos y cómo estas importantes herramientas de calidad pueden ofrecer la evidencia necesaria para mejorar y controlar los procesos de manufactura. Desarrolle las habilidades para conocer cuándo y dónde se pueden utilizar los diferentes tipos de gráficas de control disponibles en Minitab para sus propios procesos. Aprenda a utilizar importantes herramientas de análisis de capacidad para evaluar sus procesos en relación con las especificaciones internas y de los clientes. El curso hace énfasis en la enseñanza de las herramientas de calidad, debido a que éstas se relacionan con los procesos de manufactura.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Estudio R&R del sistema de medición, pruebas destructivas, linealidad y sesgo del sistema de medición, concordancia de atributos, gráficas de control para atributos y variables, análisis de capacidad para datos normales, no normales y de atributos
Requisitos previos: Introducción a Minitab y Estadísticas básicas
Tema opcional sobre entrenamiento en sitio: Muestreo de aceptación para datos de atributos y/o variables
Aprenda a generar una variedad de diseños factoriales fraccionados y completos mediante la interfaz intuitiva de DOE de Minitab. Las aplicaciones del mundo real demuestran cómo los conceptos de aleatorización, replicación y bloqueo conforman la base de prácticas de experimentación lógicas. Desarrolle las habilidades necesarias para analizar correctamente los datos resultantes con el fin de alcanzar de manera eficiente y eficaz los objetivos experimentales. Utilice las presentaciones gráficas personalizables de Minitab para interpretar y comunicar los resultados experimentales con el fin de mejorar productos y procesos, encontrar factores críticos que afecten importantes variables de respuesta, reducir la variación del proceso y acelerar los proyectos de desarrollo e investigación.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Diseño de experimentos factoriales; gráfica de efectos normales y Pareto de efectos; potencia y tamaño de la muestra; gráficas de efectos principales, interacciones y cubos; puntos centrales; gráfica superpuesta de contornos; optimización de múltiples respuestas
Requisitos previos: Introducción a Minitab y Estadísticas básicas
Regresión avanzada y ANOVA (Manufactura)
Continúe basándose en los conceptos básicos de análisis estadístico impartidos en el curso Estadísticas básicas, aprendiendo herramientas adicionales de modelo estadístico que ayudan a revelar y describir relaciones entre variables. Algunos ejemplos muestran cómo las herramientas de modelo ayudan a revelar las entradas y fuentes de variación clave en sus procesos. Aprenda a utilizar modelos estadísticos para investigar cómo se pueden comportar los procesos bajo diferentes condiciones. Este curso ofrece técnicas para ayudar a comprender mejor sus procesos y enfocar y verificar sus esfuerzos de mejora.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Regresión múltiple y escalonada; GLM con covariadas, factores de anidación y aleatorios; MANOVA; regresión logística binaria y nominal
Requisitos previos: Introducción a Minitab y Estadísticas básicas
Superficie de respuesta (Manufactura)
Amplíe sus conocimientos sobre diseños básicos factoriales fraccionados y completos de 2 niveles a aquellos que son ideales para la optimización del proceso. Aprenda a utilizar la interfaz de DOE de Minitab para crear diseños de superficie de respuesta, analizar resultados experimentales y encontrar valores de configuración óptimos de factores. Aprenda a experimentar en el mundo real, utilizando técnicas como la experimentación secuencial que equilibra el descubrimiento de información crítica del proceso al tiempo que es sensible a los recursos requeridos para obtener esa información. Aprenda a encontrar valores de configuración de factores que optimizan simultáneamente múltiples respuestas.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Diseños compuesto central y de Box-Behnken, cálculos para ascenso más marcado, gráficas superpuestas de contornos, optimización de múltiples respuestas
Requisitos previos: Introducción a Minitab, Estadísticas básicas y Diseños factoriales
Diseños de mezclas y fórmulas (Manufactura)
Conozca los principios de diseño de experimentos y análisis de datos resultantes para los procesos que comprenden la mezcla y combinación de ingredientes, tales como los que están presentes en las industrias química, de alimentos y de bebidas. Al utilizar la interfaz amigable de Minitab, cree experimentos diseñados para estudiar y revelar información importante relacionada con los procesos de mezcla con la cantidad mínima de recursos experimentales. Aprenda a interpretar la salida estadística y gráfica para comprender las propiedades de combinación de una mezcla y elegir la mezcla apropiada de ingredientes necesarios para optimizar una o más características críticas del proceso.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Diseños reticular simplex y de centroide, restricciones superior e inferior, diseños de vértices extremos, pseudocomponentes, gráficas de rastreo de respuesta, mezclas y variables de procesos, cantidades de la mezcla
Requisitos previos: Introducción a Minitab, Estadísticas básicas y Diseños factoriales
Aprenda a manejar escenarios comunes de DOE, donde las técnicas clásicas de análisis y diseño de superficies de respuesta o factoriales no son apropiadas ni posibles debido a la naturaleza de la variable de respuesta o al proceso de recolección de datos. Desarrolle técnicas para situaciones experimentales que a menudo se enfrentan en la práctica, tales como datos faltantes y factores difíciles de cambiar. Aprenda a representar variables (covariadas) que pueden afectar la respuesta, pero no pueden ser controladas en el experimento. Explore las oportunidades de minimizar costos o variabilidad mientras optimiza una importante característica de un producto o proceso. Aprenda a encontrar y cuantificar el efecto que los factores tienen sobre la probabilidad de que ocurra un evento crítico, como un defecto.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: ANCOVA, diseños no balanceados, diseños de gráficas divididas, optimización de múltiples respuestas, regresión logística binaria
Requisitos previos: Introducción a Minitab, Estadísticas básicas y Diseños factoriales
Tema opcional sobre entrenamiento en el sitio: Diseños de Taguchi
Introducción a confiabilidad (Manufactura)
Determine las características de ciclo de vida útil de un producto mediante métodos de análisis cuantitativos y gráficos. Examine los estudios de casos que contienen datos censurados y no censurados para aprender a manipular correctamente una amplia variedad de estructuras de datos que se encuentran comúnmente en confiabilidad. Explore las distribuciones comunes utilizadas para modelar las tasas de fallas y desarrollar las habilidades necesarias al elegir estos modelos.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Análisis de distribución paramétrico y no paramétrico, planes de pruebas de demostración y estimación, curvas de crecimiento, múltiples modos de falla, predicciones de garantía y análisis Weibayes.
Requisitos previos: Introducción a Minitab y Estadísticas básicas
Confiabilidad avanzada (Manufactura)
Estudie y describa el impacto que las variables explicativas tienen sobre la vida útil de un producto. Determine el efecto de factores y covariadas sobre la falla de un producto y el riesgo de falla de una población de productos. Aprenda a obtener estimados de confiabilidad sobre productos muy confiables en una cantidad de tiempo razonable y evalúe cuándo se espera que fallen esos componentes. Establezca los tamaños de muestra apropiados y la asignación de unidades a niveles de tensión para una prueba acelerada de vida útil, y determine el efecto de una variable de tensión sobre la probabilidad de falla. Se hace énfasis en utilizar modelos de probabilidad apropiados para predecir importantes características de vida útil de sus productos una vez que se encuentran en el campo.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Análisis probit, regresión con datos de vida útil, pruebas aceleradas de vida útil y planes de pruebas.
Requisitos previos: Introducción a Minitab, estadísticas básicas e introducción a confiabilidad
Estadísticas para productos farmacéuticos y dispositivos médicos (Manufactura)
En este curso de 3 días, usted aprenderá a aplicar herramientas de Minitab a las diferentes etapas de las Directrices para la Validación de Procesos 2011 de la FDA. Aprenda a seleccionar la herramienta apropiada para una etapa determinada y para interpretar de manera correcta los resultados del análisis. Todos los ejemplos y ejercicios corresponden a industrias farmacéutica y de dispositivos médicos.
Los temas estadísticos incluyen Pruebas t para probar objetivos, Estudio R&R del sistema de medición para la verificación del sistema de medición, Análisis de capacidad para datos normales y de atributos, gráficas de control para atributos y variables, Muestreo de aceptación para inspecciones entrantes/salientes, Regresión para el modelado de datos observacionales, ANOVA, DOE para mejora de procesos, Análisis de estabilidad para establecer fechas de vencimiento y Confiabilidad. También cubre cómo importar datos, dar formato a datos, crear/editar gráficas y sugerencias generales.
Requisito previo: Ninguno. Este curso se puede utilizar como un prerrequisito de Diseños de superficie de respuesta y DOE en la práctica.
Automatice su análisis en Minitab y ahorre tiempo con el uso de macros. Aprenda a usar la sintaxis de comandos de Minitab para crear macros que de manera instantánea importen datos desde una base de datos, manipulen archivos de Excel mal estructurados y realicen análisis estadístico con mínima intervención del usuario. Al final de este curso práctico, usted estará en capacidad de crear y ejecutar sus propias macros personalizadas.
Requisitos previos: Introducción a Minitab
Calidad de servicio - Introducción a Minitab (Servicios)
Reduzca el tiempo necesario para su análisis estadístico, aprendiendo rápidamente a navegar en el entorno amigable y personalizable de Minitab. Aprenda a importar/exportar salida de datos entre Minitab y varios sistemas de software y bases de datos. Mejore su capacidad para crear, manipular y reestructurar los datos. Para desarrollar enfoques estadísticos profundos para análisis de datos, aprenda cómo crear e interpretar una amplia variedad de gráficas y medidas numéricas útiles para iniciativas de mejora de la calidad. Este curso hace énfasis en la utilización de estas herramientas, debido a que éstas pertenecen a aplicaciones que están presentes con frecuencia en las industrias de negocio, transacciones y servicios.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Diagramas de Pareto, gráficas de series de tiempo, gráficas de valores individuales, gráficas de barras, histogramas, gráficas de cajas, gráficas de puntos, gráficas de dispersión, tablas, medidas de ubicación y variación, ODBC.
Requisito previo: Ninguno. Este curso es un requisito previo para los demás cursos de calidad de servicio de Minitab.
Calidad de servicio - Estadísticas básicas (Servicios)
Aumente sus habilidades de análisis gráfico mediante las poderosas herramientas estadísticas de Minitab. Desarrolle la base para conceptos estadísticos importantes, tales como pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Al analizar una variedad de conjuntos de datos del mundo real, aprenda a hacer coincidir la herramienta estadística apropiada con sus propias aplicaciones y a interpretar correctamente la salida estadística para revelar rápidamente los problemas que existan con un proceso o para mostrar evidencia de una mejora. Aprenda a explorar las características críticas en sus procesos a través de herramientas de modelado estadístico que permiten descubrir y describir las relaciones entre variables. El énfasis del curso está en tomar decisiones de negocio acertadas a través de herramientas estadísticas que se utilizan comúnmente en procesos de negocio, transacciones y servicio.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Pruebas t, pruebas de proporción, pruebas de igualdad de varianzas, potencia y tamaño de la muestra, tablas y análisis de chi-cuadrada, correlación, regresión lineal simple, ANOVA
Requisito previo: Introducción a Minitab (calidad de servicio)
Tema opcional sobre entrenamiento en el sitio: Pruebas no paramétricas
Calidad de servicio - Análisis estadístico de la calidad (Servicios)
Desarrolle las habilidades necesarias para evaluar y certificar satisfactoriamente sus sistemas de medición. Aprenda los fundamentos básicos de control estadístico de procesos y cómo estas importantes herramientas de calidad pueden ofrecer la evidencia necesaria para mejorar y controlar sus procesos. Desarrolle las habilidades para saber cuándo y dónde se pueden utilizar los diferentes tipos de gráficas de control disponibles en Minitab. Aprenda a utilizar importantes herramientas de análisis de capacidad para evaluar sus procesos en relación con las especificaciones internas y de los clientes. El curso hace énfasis en la enseñanza de herramientas de calidad, debido a que éstas se relacionan con las industrias de servicios.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Concordancia de atributos para datos binarios, nominales y ordinales; coeficientes de Kappa y Kendall; estudio R&R del sistema de medición; gráficas de control para atributos y variables; análisis de capacidad para datos normales, no normales y de atributos.
Requisitos previos: Introducción a Minitab (calidad de servicio) y Estadísticas básicas (calidad de servicio)
Tema opcional sobre entrenamiento en el sitio: Muestreo de aceptación para datos de atributos y/o variables
Calidad de servicio - Avanzado (Servicios)
Amplíe su conjunto de herramientas estadísticas disponibles, analizando los datos a partir de problemas del mundo real experimentados en la industria de servicios. Fortalezca las habilidades de análisis con herramientas utilizadas para explorar y describir relaciones entre variables. Aprenda a descubrir y describir características en datos relacionados con el efecto e impacto del tiempo y cómo predecir el comportamiento futuro del proceso. Utilice enfoques gráficos y cuantitativos para describir similitudes y diferencias entre los efectos de varios factores sobre importantes características de calidad. Aprenda a encontrar y cuantificar el efecto que los factores tienen sobre la probabilidad de que ocurra un evento crítico.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: GLM; regresión logística binaria; diseños factoriales; herramientas de series de tiempo, incluyendo suavización exponencial, análisis de tendencia, descomposición, regresión lineal múltiple, incluyendo mejores subconjuntos y regresión escalonada.
Requisitos previos: Introducción a Minitab (calidad de servicio) y Estadísticas básicas (calidad de servicio)
Quality Companion
En este curso de 2 días, aprenderá a navegar rápidamente en el entorno amigable y personalizable de Quality Companion. Aprenda a identificar un proyecto potencial y a cuantificar sus riesgos. Defina y determine el alcance de un proyecto para obtener fácilmente la financiación de los accionistas principales. Aprenda a utilizar los Roadmaps y Coaches incorporados de Quality Companion para determinar las herramientas y los análisis estadísticos que son apropiados en cualquier etapa del proyecto. Defina un proceso y administre sus actividades para comprender mejor la corriente de valor. Modifique las herramientas incorporadas de Quality Companion para reflejar su metodología preferida para la mejora de la calidad. Cree campos y categorías de datos personalizados, así como también plantillas personalizadas de proyectos y herramientas que se pueden almacenar como opciones de software permanentes y compartir con otros usuarios. Aprenda a utilizar y personalizar Quality Companion Dashboard para supervisar el progreso y los resultados para múltiples proyectos a través de su organización.
Los temas cubiertos en el material de entrenamiento incluyen: Entorno de Quality Companion, Project Manager, Roadmap, Coaches, plantillas, campos de datos personalizados, datos compartidos de proyectos y modificación de formularios.
Las herramientas cubiertas en el material de entrenamiento incluyen: Mapas de procesos, lluvia de ideas / diagrama de espina de pescado, métrica Y, Ballots, presentaciones, herramientas de captura de análisis, mapas de la corriente de valor y Quality Companion Dashboard, así como también varias herramientas de formularios, tales como Project Charter, C&E Matrix, FMEA, y muchas más.
Requisito previo: Vea los webcasts grabados de Quality Companion antes de asistir a este curso.
