Diseño de Experimentos Factoriales utilizando Statgraphics
Descripción:
Los Diseños de Experimentos (DOE) son una herramienta esencial en el control estadístico de procesos (SPC), ya que permiten identificar, a partir de un conjunto planificado de pruebas, los valores óptimos de los factores experimentales y sus efectos sobre las variables de respuesta. Esto contribuye a optimizar procesos ahorrando recursos y tiempo.
En este webinar se abordarán los diseños factoriales 2ᵏ, reconocidos por su versatilidad y economía mediante Statgraphics. Además, se analizarán opciones complementarias que los consolidan como una solución integral y eficaz para la mejora de procesos.
Información General:
Duración:
1 hora
Fecha Inicio:
Jue. 25 de Sep de 2025
Horarios:
10:00 a.m Costa Rica - México
11:00 a.m Colombia - Ecuador- Perú
12:00 a.m Bolivia - Venezuela
13:00 Brasil - Argentina - Chile
Dirigido a:
Dirigido a profesionales, estudiantes tesistas, miembros de la industria y cualquier persona con nociones de Estadística Descriptiva y deseos de aprender o interesada en aprender Experimentos Diseñados mediante Statgraphics.
Objetivo:
Comprender los fundamentos y la utilidad práctica de los Diseños Experimentales y su creación, ejecución y análisis con apoyo de Statgraphics.
Temario:
Introducción al Diseño de Experimentos (DOE)
Definiciones y estructura.
Supuestos
Anomalías: Normalidad y Autocorrelación.
Elaboración de DOE mediante Statgraphics
Resolución de un ejemplo
Espacio de preguntas
Instructores:
Jorge Saavedra Torrico
Ingeniero de Alimentos con Maestría y Doctorado en Estadística Aplicada, además de un Diplomado en Ciencia de Datos. Con más de 15 años de experiencia en Iberoamérica en temas de mejora de la calidad desde una perspectiva estadística. Es académico y asesor de empresas, especializado en la aplicación de métodos estadísticos para la optimización de procesos y la toma de decisiones basadas en datos.
Tarifas:
Este y muchos eventos los creamos gratuitamente para ti, en busca de un mejor desarrollo de nuestra región!