Webinar: Entender la VARIABILIDAD para encontrar pistas de las causas clave
INTRODUCCIÓN
Las organizaciones que verdaderamente extraen VALOR de los DATOS son aquellas que poseen procesos variables y desean entender y comprender esta variabilidad para atacarla, reducirla y tener procesos más predecibles.
El primer paso es entender cómo aparece la variabilidad y para que la mente del interesado lo entienda y acepte hay que obtener una imagen apropiada donde se vea de forma evidente lo que ocurre, manteniéndonos por el momento al margen del “por qué”. Para ello hay que saber que “la imagen apropiada para cada proceso” acostumbra a ser diferente dependiendo del tipo de proceso que tratamos (fundición, mecanizado, pintado, vidrio, alimentación, llenado de depósitos, moldeo, soldadura, fabricación aditiva, calandra, fabricación de chips, hornos, etc.) y del tipo de métrica de interés (espesor, temperatura, frecuencia vibración, propiedades mecánicas, caducidad, composición química, duración,…etc.).
OBJETIVO
En este webinar vamos a profundizar en aspectos de variabilidad a corto y largo plazo analizando ejemplos de diferentes procesos. Plantearemos cómo recoger los datos para entender el proceso y descartar hipótesis de causas de variación.
Para ello, nos serviremos de las herramientas visuales de Minitab que integran el modo de MIRAR los datos en las rutinas de trabajo de las empresas. Abordaremos, entre otras herramientas: series temporales con y sin estratificación, gráficos multi-vary, gráficos de contornos, gráficos de contornos temporales, gráficos bivariantes y matriz de dispersión, y clusters.
Descripción del evento
| Inicio | 25-10-2018, 9:00 (Europa\Madrid) |
| Clausura | 25-10-2018, 10:30 (Europa\Madrid) |
| Cierre inscripción | 25-10-2018, 10:15 (Europa\Madrid) |
| Disponibles | 64 |
| Lugar | Online |
Requisitos y configuración
El audio del seminario se ofrece por VoIP, por lo que será necesario que el equipo que utilice para participar en el seminario disponga de altavoces o auriculares.
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Si no puede asistir...
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