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  • Estadística y Diseño de Experimentos, Para El Desarrollo y Mejoramiento de Los Procesos Industriales

Introducción

Desarrollar la capacidad del participante para mejorar procesos de manufactura, a través de la utilización de herramientas estadísticas básicas en la solución de problemas del área de producción de las empresas, permitiendo al estudiante conducir un problema específico a ser resuelto.

Imagen del profesor

Hugo Fernando Hernández

Docente

Ingeniero Químico de la Universidad Industrial de Santander, magister en Ingeniería Química de la Universidad Nacional de Colombia (sede Medellín); doctor en Ciencias Químicas de la Universidad de Potsdam (Alemania): Post-doctorado en el Instituto Max Planck de Coloides e Interfaces (Alemania). "Black Belt" en las metodologias "Six Sigma" y "Design for Six Sigma* (herramientas estadísticas aplicadas a la Industria). Más de 15 años de experiencia industrial en áreas de Ingeniería de Procesos, Proyectos Six Sigma, e Investigación y Desarrollo. Varios años de experiencia en docencia, dictando cursos en pregrado(Estadística General, Bioestadística, Diseño Experimental) y posgrado (Modelamiento matemático, Termodinámica molecular). Actualmente se desempeña como docente de cátedra, consultor científico e investigador independiente.

Dirigido a

Ingenieros, químicos, tecnólogos, investigadores, y/o cualquier profesional que se desempeñe en las áreas de producción, I+D, control calidad, etc.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Imagen del profesor

Hugo Fernando Hernández

Docente

Ingeniero Químico de la Universidad Industrial de Santander, magister en Ingeniería Química de la Universidad Nacional de Colombia (sede Medellín); doctor en Ciencias Químicas de la Universidad de Potsdam (Alemania): Post-doctorado en el Instituto Max Planck de Coloides e Interfaces (Alemania). "Black Belt" en las metodologias "Six Sigma" y "Design for Six Sigma* (herramientas estadísticas aplicadas a la Industria). Más de 15 años de experiencia industrial en áreas de Ingeniería de Procesos, Proyectos Six Sigma, e Investigación y Desarrollo. Varios años de experiencia en docencia, dictando cursos en pregrado(Estadística General, Bioestadística, Diseño Experimental) y posgrado (Modelamiento matemático, Termodinámica molecular). Actualmente se desempeña como docente de cátedra, consultor científico e investigador independiente.

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Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Este programa le brindará una comprensión profunda y aplicada del Emprendimiento Corporativo, explorando prácticas implementadas en organizaciones reales como programas de intraemprendimiento, Corporate Venture Capital (CVC) y otros enfoques como Aceleradoras Corporativas, Incubadoras, Excubadoras y Startup Studios, entre otros. Además, permitirá diseñar estrategias y aplicar mecanismos efectivos desde el más alto nivel para lograr la transformación organizacional necesaria, impulsando la renovación, competitividad y supervivencia de su organización en un entorno altamente volátil y complejo.

Duración

30 horas

Horario

Sábado de 8:00 a.m. a 12:00 p.m.

Modalidad

Online

Lugar

Medellín

Contenidos del programa

1. Revisión a los conceptos básicos de Estadística:
Estadística Descriptiva (Sesión práctica): Investigación, Modelos Matemáticos, Método Científico, Hipótesis, Variables Aleatorias, Caracterización de Muestras, Representación Tabular, Representación Gráfica, Tablas de Frecuencia, Propiedades de la Muestra: Medidas de Posición, Tendencia Central y Dispersión.

2. Probabilidad (Sesión práctica):
Conceptos Básicos, Diagramas de Venn, Axiomas de Probabilidad, Probabilidad Condicional, Independencia, Ley de Probabilidad Total, Teorema de Bayes, Caracterización de Variables Aleatorias, Masa de Probabilidad, Probabilidad Acumulada, Valor Esperado, Momentos, Coeficientes Especiales, Densidad de Probabilidad, Familias de Distribuciones de Probabilidad: Uniforme, Binomial, Poisson, Normal, Exponencial. Conteo rápido.

3. Control estadístico de procesos:
Capacidad de Proceso, Nivel de Defectos, Corto vs. Largo Plazo, Gráficos de Control de Shewhart, Criterios de Control, Pre-control.

4. Pruebas de hipótesis:
Estimadores Puntuales, Intervalos de Confianza, Prueba y Validación de Hipótesis, Prueba Z, Prueba Chi2, Prueba T, Prueba F.

5. Introducción al diseño de experimentos y los modelos estadísticos. (Sesión práctica):
Etapas y Conceptos Básicos, Tipos de Diseños Experimentales, Análisis por Modelos, Modelos Estadísticos, Regresión Lineal, Coeficiente de Correlación, Linealización, Estimación de la Varianza, Validación del Modelo, Análisis de Varianza (ANOVA), Predicción, Diseños de 1 solo factor, Diferencia mínima significativa, Reducción del error, Bloqueo completo, Cuadrado Latino, Cuadrado Grecolatino.

6. Planeación de experimentos de tamizaje:
Diseños de un factor, factoriales completos, factoriales fraccionados (Sesión práctica):Diseños de varios factores, Estrategias, Selección de factores y niveles, Tamizado, Diseño Factorial Completo, Diseños factoriales 2^k, Efectos Principales, Interacciones, Identificación de Parámetros, Puntos Centrales, Ampliación del Diseño, Bloqueo de Diseños Factoriales, Factoriales Fraccionados, Diseños saturados (Plackett-Burman).

7. Planeación de experimentos de tamizaje:
Superficie de respuesta, diseño de mezclas, Taguchi, Operaciones evolutivas. (Sesión práctica)Criterio de Optimalidad, Métodos de Optimización, Superficie de Respuesta, Diseño Central Compuesto, Diseño Box-Behnken, Modelo Cuadrático.

8. Métodos avanzados:
Diseño de mezclas, Diseño Robusto (Taguchi), Diseño Óptimo, Optimización EVOP.

1. Revisión a los conceptos básicos de Estadística:
Estadística Descriptiva (Sesión práctica): Investigación, Modelos Matemáticos, Método Científico, Hipótesis, Variables Aleatorias, Caracterización de Muestras, Representación Tabular, Representación Gráfica, Tablas de Frecuencia, Propiedades de la Muestra: Medidas de Posición, Tendencia Central y Dispersión.

2. Probabilidad (Sesión práctica):
Conceptos Básicos, Diagramas de Venn, Axiomas de Probabilidad, Probabilidad Condicional, Independencia, Ley de Probabilidad Total, Teorema de Bayes, Caracterización de Variables Aleatorias, Masa de Probabilidad, Probabilidad Acumulada, Valor Esperado, Momentos, Coeficientes Especiales, Densidad de Probabilidad, Familias de Distribuciones de Probabilidad: Uniforme, Binomial, Poisson, Normal, Exponencial. Conteo rápido.

3. Control estadístico de procesos:
Capacidad de Proceso, Nivel de Defectos, Corto vs. Largo Plazo, Gráficos de Control de Shewhart, Criterios de Control, Pre-control.

4. Pruebas de hipótesis:
Estimadores Puntuales, Intervalos de Confianza, Prueba y Validación de Hipótesis, Prueba Z, Prueba Chi2, Prueba T, Prueba F.

5. Introducción al diseño de experimentos y los modelos estadísticos. (Sesión práctica):
Etapas y Conceptos Básicos, Tipos de Diseños Experimentales, Análisis por Modelos, Modelos Estadísticos, Regresión Lineal, Coeficiente de Correlación, Linealización, Estimación de la Varianza, Validación del Modelo, Análisis de Varianza (ANOVA), Predicción, Diseños de 1 solo factor, Diferencia mínima significativa, Reducción del error, Bloqueo completo, Cuadrado Latino, Cuadrado Grecolatino.

6. Planeación de experimentos de tamizaje:
Diseños de un factor, factoriales completos, factoriales fraccionados (Sesión práctica):Diseños de varios factores, Estrategias, Selección de factores y niveles, Tamizado, Diseño Factorial Completo, Diseños factoriales 2^k, Efectos Principales, Interacciones, Identificación de Parámetros, Puntos Centrales, Ampliación del Diseño, Bloqueo de Diseños Factoriales, Factoriales Fraccionados, Diseños saturados (Plackett-Burman).

7. Planeación de experimentos de tamizaje:
Superficie de respuesta, diseño de mezclas, Taguchi, Operaciones evolutivas. (Sesión práctica)Criterio de Optimalidad, Métodos de Optimización, Superficie de Respuesta, Diseño Central Compuesto, Diseño Box-Behnken, Modelo Cuadrático.

8. Métodos avanzados:
Diseño de mezclas, Diseño Robusto (Taguchi), Diseño Óptimo, Optimización EVOP.

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