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Fases del Análisis de Datos: Definir, Medir, Análisis, Mejorar y Control, Apuntes de Ingeniería

Las fases del análisis de datos: definir, medir, análisis, mejorar y control. En la fase de definir se utilizan herramientas como la definición de proyectos, carta básica de proyecto, mapeo de proceso y el modelo kano. En la fase de medir se recolecta y visualiza la información para diferenciar lo real de lo percibido, controlar procesos y evitar solucionar problemas sin entender su causa raíz. La fase de análisis utiliza herramientas como el análisis exploratorio de datos, análisis causa-efecto ishikawa y la tormenta de ideas. En la fase de mejorar se implementan planes de mejoras y se utilizan herramientas como anova, análisis de correlaciones y regresión múltiple. Finalmente, en la fase de control se utiliza control estadístico de procesos, gráficos de shewhart y curvas características de operación.

Tipo: Apuntes

2020/2021

Subido el 17/05/2021

ashley-ortiz
ashley-ortiz 🇨🇴

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FASE I. DEFINIR
Herramientas
Definición de proyectos
Carta básica de proyecto
Mapeo de proceso
Layout
SIPOC
Introducción a modelo Kano
COPQ
FASE II. MEDIR
Se debe de recolectar la información que nos ayudará a identificar las fuentes de variación
y servir como referencia para validar las mejoras
Es por eso que es importante la recopilación y visualización de datos, ya que los datos nos
sirven para:
Diferenciar lo que creemos que está sucediendo de lo que en realidad está
sucediendo
Mirar los antecedentes históricos del problema en el tiempo
Controlar un proceso (monitorear el desempeño de un proceso)
Evitar “que no resuelven el verdadero problema”
Separar lo que pensamos que está pasando en lo que realmente está pasando
Probar teorías
Establecer un baseline
Medir el impacto de cambios durante el proceso
Identificar las relaciones entre causa y efecto
Monitorear el desempeño del proceso
Resistir el salto a solucionar antes de entender la causa raíz del problema
FASE III. ANALIZAR
Herramientas
Análisis exploratorio de datos
Ajuste de distribuciones
Contrastes de hipótesis
Intervalos de confianza
Capacidad de los procesos
Layout , Diagrama de espagueti,
Diagrama de Hilos
Tormenta de ideas
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¡Descarga Fases del Análisis de Datos: Definir, Medir, Análisis, Mejorar y Control y más Apuntes en PDF de Ingeniería solo en Docsity!

FASE I. DEFINIR

Herramientas  Definición de proyectos  Carta básica de proyecto  Mapeo de proceso  Layout  SIPOC  Introducción a modelo Kano  COPQ FASE II. MEDIR Se debe de recolectar la información que nos ayudará a identificar las fuentes de variación y servir como referencia para validar las mejoras Es por eso que es importante la recopilación y visualización de datos, ya que los datos nos sirven para:  Diferenciar lo que creemos que está sucediendo de lo que en realidad está sucediendo  Mirar los antecedentes históricos del problema en el tiempo  Controlar un proceso (monitorear el desempeño de un proceso)  Evitar “que no resuelven el verdadero problema”  Separar lo que pensamos que está pasando en lo que realmente está pasando  Probar teorías  Establecer un baseline  Medir el impacto de cambios durante el proceso  Identificar las relaciones entre causa y efecto  Monitorear el desempeño del proceso  Resistir el salto a solucionar antes de entender la causa raíz del problema FASE III. ANALIZAR Herramientas  Análisis exploratorio de datos  Ajuste de distribuciones  Contrastes de hipótesis  Intervalos de confianza  Capacidad de los procesos  Layout , Diagrama de espagueti,  Diagrama de Hilos  Tormenta de ideas

 9 desperdicios  Diagrama de valor  5 Whys  Análisis causa efecto Ishikawa FASE IV. MEJORAR (IMPLEMENTAR) Herramientas  Plan de mejoras  Anova  Análisis de correlaciones  Regresión simple  Regresión múltiple  Análisis de la varianza unifactorial  Análisis de la varianza multifactorial  Modelos de series temporales FASE V. CONTROLAR Herramientas  Control estadístico de procesos Control de fabricación  Gráficos de Shewhart  Curva característica de operación  Gráficos de control por variables  Gráficos de control por atributos  Análisis del a capacidad mediante gráficos de control  Control estadístico de procesos Control de aceptación  Muestreo por atributos  Muestreo por variables