Visão Geral

Curso Statistics with Minitab Capability Analysis, Este curso inclui Análise de Capacidade, Gráficos de Controle e Teste de Hipóteses. Existem duas versões alternativas; Estatísticas com Minitab (Incl. Medição R&R e Amostragem), que inclui Medição R&R e Amostragem de Aceitação, e Estatísticas com Minitab (Incl. Análise de Regressão e Estabilidade), que inclui Análise de Regressão, Estudos de Estabilidade e Poder do Teste. 

NÃO É POSSÍVEL UTILIZAR DADOS DE AMOSTRAS SEM ESTATÍSTICAS. Muito tempo e esforço são dedicados à coleta de dados na indústria, por exemplo; medições de controle de qualidade, dados coletados para validação de processos de fabricação, dados de inspeção de entrada e saída, dados produzidos no desenvolvimento de produtos em P&D, etc. Não é possível obter valor desses dados sem usar estatísticas. Muitas pessoas que usam ferramentas estatísticas, como Controle Estatístico de Processos, Projeto de Experimentos, padrões de amostragem, medição R&R e outros aplicativos, não entendem as estatísticas subjacentes. Este curso destina-se a fornecer esse entendimento essencial para que as pessoas escolham as ferramentas estatísticas apropriadas para análise de dados e entendam o resultado da análise.

Existem várias marcas de pacotes de software estatístico de computador com preços razoáveis ​​disponíveis para auxiliar na aplicação de estatísticas, e a maioria das pessoas com um histórico razoável em matemática (por exemplo, passar no nível de certificado) pode ser prontamente treinada para usar este software para utilizar dados para a melhoria contínua do processo e melhor tomada de decisão.

O software Minitab será usado durante todo o curso. Os participantes serão treinados para usar os menus principais e o Assistente no Minitab para realizar a análise que será atendida no Programa definido abaixo.  

Objetivo

Após realizar este Curso Statistics with Minitab Capability Analysis, você será capaz de:

• Realize análises estatísticas usando o software Minitab
• Calcular e interpretar a análise de capacidade - CP/Cpk e PP/Ppk
• Construir e usar gráficos de controle
• Selecione testes estatísticos apropriados, como t de duas amostras, teste F, ANOVA, etc. para comparar médias e variâncias de dados
• Calcular e interpretar intervalos de confiança em parâmetros populacionais

Publico Alvo

• Engenheiros, técnicos, laboratório, P&D e equipe científica
• Todo o pessoal envolvido no controle de qualidade
• Todo o pessoal que tem um papel na análise e compreensão dos dados de fabricação e negócios
• Equipe de inspeção
• Pessoal que usa técnicas de melhoria de processos em seu trabalho
• Pessoas que planejam participar de cursos de treinamento Six Sigma Black Belt
• Pessoas que estudam para MBA e outros exames envolvendo estatísticas

Pre-Requisitos

• Não é necessário conhecimento prévio de estatística, mas os participantes devem ter uma compreensão dos princípios matemáticos;

Materiais

Conteúdo Programatico

MINITAB MODULE I

1. Outline of the applications of statistics such as Statistical Process Control, Design of Experiments, Sampling, and the relationship with the underlying statistics.
2. Explanation of how statistics are used to obtain valuable information on processes    from sample data
3. Description of statistical terms including population, parameter, random sample, expected value
4. Types of data – continuous (variables) and discrete (attributes) data
5. Construction of a histogram and explanation of the meaning of frequency distributions, cumulative frequency distributions, measures of dispersion and central tendency
6. Graphical methods – box-and-whisker plots, scatter plots
7. The normal distribution – testing for normality – Anderson Darling and Ryan Joiner tests
8. Normal and Weibull probability plots
9. Dealing with non-normal data – Box-Cox and Johnson transformation, distribution fitting using Weibull, Smallest Extreme Value, Largest Extreme Value, etc.
10. Capability analysis – CPk/Ppk and percent out of specification

MINITAB MODULE II

1. Central limit theorem and sampling distribution of the mean
2. Control charts for variables
3. Explanation of the role of control charts in capability analysis and explanation of why there is a difference between Cpk and Ppk
4. Calculation of the confidence interval for the mean in variables and attribute data.
5. Commencement of Hypothesis testing – tests for means, variances and proportions – Z-test, t-test, 2-sample t-test, Paired test, F-test, meaning of significance level

MINITAB MODULE III

1. Hypothesis testing continued from day 2
2. Meaning of the P-value in hypothesis testing and how the rules for assessing P are derived
3. Analysis of variance (ANOVA) – analysis of a designed experiment illustrating the ANOVA – using Tukey’s pairwise multiple-sample comparison to compare population means