Esse curso, nossa oferta mais popular para fabricação, cobre os fundamentos para análise eficaz e melhoria de produtos e processos. Os participantes conhecerão uma ampla variedade de ferramentas gráficas e estatísticas para avaliar se os resultados estão no alvo, explorar relações entre variáveis e minimizar os defeitos usando exemplos com métricas como diâmetro, pressão e dureza. Os princípios de análise e de estatística serão apresentados com exemplos e exercícios reais.
Esse curso é apropriado para membros de equipes de qualidade e pessoas que dirigem e facilitam atividades de melhoria de processos (como Lean Six Sigma) e profissionais que se preparam para adotar a melhoria de processo em sua organização de fabricação.
CURSO DE TREINAMENTO
- Fundamentos do Minitab
- Análise de qualidade estatística
- Experimentos fatoriais
DIAS 1-2
Nesse curso fundamental de 2 dias, você aprenderá a minimizar o tempo necessário para análise de dados usando o Minitab para importar dados, desenvolver abordagens estatísticas sólidas para explorar dados, criar e interpretar gráficos atraentes e exportar resultados. Analise uma variedade de conjuntos de dados reais para aprender como alinhar suas aplicações com as ferramentas estatísticas certas e interpretar resultados estatísticos para revelar problemas com um processo ou evidências de melhoria. Aprenda os fundamentos de conceitos estatísticos importantes, como teste de hipóteses e intervalos de confiança e como revelar e descrever relações entre variáveis com ferramentas de modelagem estatística.
Esse curso enfatiza bem a tomada de decisões sólidas baseando-se na aplicação prática de técnicas estatísticas comumente encontradas na fabricação, engenharia e empreendimentos de pesquisa e desenvolvimento.
Os tópicos incluem:
- Importação e formatação de dados
- Gráficos de barras
- Histogramas
- Boxplots
- Gráficos de Pareto
- Gráficos de dispersão
- Tabelas e análises de chi-quadrado
- Medições de local e variação
- Testes-t
- Testes de proporções
- Teste de igualdade de variâncias
- Poder e tamanho da amostra
- Correlação
- Regressão linear simples e múltipla
- ANOVA com um fator
- ANOVA com várias variáveis
DIA 3
Desenvolva as habilidades necessárias para avaliar e certificar com êxito sistemas de medição industrial e de engenharia. Conheça os fundamentos básicos do controle de processo estatístico e como essas importantes ferramentas de qualidade podem fornecer a evidência necessária para aprimorar e controlar processos industriais. Desenvolva as habilidades necessárias para saber quando e onde usar os vários tipos de gráficos de controle disponíveis na Minitab para seus próprios processos.
Aprenda a usar ferramentas importantes de análise de capacidade para avaliar seus processos relativos a especificações internas e do cliente. A ênfase do curso está no ensino das ferramentas de qualidade e sua relação com os processos industriais.
Os tópicos incluem:
- Análise de R&R
- Teste destrutivo
- Vício e linearidade de medição
- Concordância por atributos
- Variáveis e cartas de controle de atributos
- Análise de capacidade para dados normais, não normais e de atributos
DIA 4
Aprenda a gerar vários experimentos fatoriais fracionais e completos usando a interface de DOE intuitiva do Minitab. Aplicações reais demonstram como os conceitos de aleatorização, replicação e bloqueio formam a base das práticas de experimentação seguras. Desenvolva as habilidades necessárias para analisar corretamente os dados resultantes e atingir seus objetivos experimentais de forma eficiente e eficaz.
Use os poderosos gráficos personalizáveis do Minitab para interpretar e comunicar resultados experimentais e aprimorar produtos e processos, encontrar fatores críticos que causam impacto em variáveis de resposta importantes, reduzir variação do processo e gerar projetos de pesquisa e desenvolvimento.
Os tópicos incluem:
- Planejamento de experimentos fatoriais
- Gráficos de efeitos normal e Pareto de efeitos
- Poder e tamanho da amostra
- Gráficos de efeito principal, interação e cubo
- Pontos centrais
- Gráficos de contorno sobreposto
- Otimização de respostas múltiplas
