ANALISIS ESTADISTICO DE PROCESOS USANDO MINITAB

ANALISIS ESTADISTICO DE PROCESOS USANDO MINITAB
Minitab es un programa computacional del tipo estadístico que ha sido diseñado
especialmente para estudiantes e investigadores que no tengan necesariamente
experiencia previa con computadores. Es muy fácil de usar, flexible y bastante
“poderoso”. Este programa estadístico ha sido diseñado para trabajar con
archivos de datos de tamaño moderado, los cuales pueden ser almacenados en
la memoria principal. Específicamente, Minitab es un conjunto de programas
diseñados para ejecutar distintos procedimientos estadísticos tales como:
construir tablas y gráficos, calcular medidas de tendencia central y de dispersión,
tomar decisiones en base a la información dada por una o dos muestras, efectuar
análisis de la varianza, medir la correlación entre variables, efectuar análisis de
regresiones lineales, hacer análisis con series de tiempo, analizar tablas de
contingencia, utilizar métodos no paramétricos, efectuar análisis exploratorios de
datos, presentar algunas distribuciones de probabilidad y simular muestras
sacadas de poblaciones conocidas como resultados de pruebas de índole
metalúrgicas.
Objetivos
 Formar profesionales que dispongan de herramientas cuantitativas para
el control de calidad y la toma de decisiones vinculadas a la mejora de
procesos.

Capacitar a los participantes para la utilización de las herramientas y
técnicas estadísticas básicas para el análisis de datos.

Conocer las funcionalidades del programa MINITAB como herramienta de
gran ayuda en la investigación y el análisis de datos
CONTENIDO DEL CURSO
DIA 1.
 INTRODUCCIÓN.
 Características generales del Minitab.
 Pantallas y menús.
 Abrir, guardar e imprimir archivos.
 Cálculos con columnas y renglones.
 Ejercicios de cálculo con pruebas metalúrgicas de laboratorio
 HERRAMIENTAS PARA LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS.
 Gráficos de barras y línea.
 Gráficas de dispersión de dos variables.
 Ejercicios con resultados de pruebas de molienda de minerales
 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.
 Estadísticos de una muestra.
 Histogramas.
 Distribución normal estándar y distribución normal.
 Prueba de normalidad.
 Ejercicios con pruebas de muestras de mineral.
DIA 2
 HERRAMIENTAS PARA ANÁLISIS - ESTADÍSTICA INFERENCIAL.
 Cálculo de probabilidades.
 Pruebas de hipótesis de una población.
 Pruebas de hipótesis de dos poblaciones.
 Tamaño de muestra y potencia.
 Análisis de varianza (ANOVA).
 Correlación y Regresión lineal y cuadrática simple.
 Ejercicio comparación estadística en el revestimiento de un molino.
 CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO
 Estudios de capacidad de equipos de medición R&R.
 Estudios de capacidad de procesos normales.
 Estudios de capacidad de procesos no normales.
 Cartas de control por atributos: p, np, c, u.
 Estudios de capacidad de proceso por atributos.
 Cartas de control especiales (EWMA, CuSum).
 Muestreo por atributos (AQL, AOQL, LTPD, Z1.4).
 Aplicaciones con Problemas metalúrgicos.
DIA 3
 DISEÑO DE EXPERIMENTOS DOE.
 Introducción al Diseño de Experimentos.
 Aplicaciones típicas del diseño experimental.
 Definiciones básicas.
 Representación geométrica.
 Ventajas de los diseños factoriales.
 PROCEDIMIENTO PARA DOE FACTORIAL 2^K COMPLETO.
 Factorial Completo.
 Factoriales con Puntos centrales.
 Factoriales con Réplicas.
 Factoriales con Bloques.
 Pareto de efectos.
 Gráfica normal de efectos.
 Gráfica de residuales.
 ANOVA y ecuación de regresión.
 Analizar efectos.
 Gráfica de Efectos principales.
 Gráfica de Interacciones.
 Ejercicios con Problemas en selección de reactivos de flotación 2^k
completo.
 Ejercicios 2^k aplicado a medios de contaminación en una planta de
refinación
 Diseños factoriales fraccionados.
 Fracción mitad.
 Fracción cuarta Estructura de alias y confusión.
 Resolución de diseños P-B.
 Ejercicios P-B en celdas de Flotación tipo columna
 Ejercicios, interpretación y conclusiones.
 Análisis de superficies/contornos:
 Optimización de resultados.
 Análisis de Superficies de Respuesta.
 Central Composite Design.
 Optimización de resultados.
Instructor: Ing. Ernesto Vizcardo.