Aprende a liderar la mejora continua con datos, no con suposiciones.
En este curso de Diseño de Experimentos (DOE) desarrollarás la capacidad de identificar variables críticas, diseñar experimentos eficientes y encontrar la combinación óptima de factores para mejorar calidad, productividad y costos en procesos reales de negocio.
Este curso está dirigido a profesionales que impactan directamente los resultados del negocio y necesitan tomar decisiones con evidencia, como responsables de producción, calidad y mejora continua, directores, jefes, supervisores y mandos medios, ingenieros, técnicos y analistas de procesos, así como profesionales Lean Six Sigma que desean fortalecer su perfil técnico. Es ideal para quienes buscan resultados prácticos y aplicables desde el primer experimento
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"El curso de Diseño de Experimentos transformó por completo mi enfoque. Antes, los cambios en producción eran una mezcla de ensayo y error. Ahora, con DOE, puedo predecir los resultados, identificar las variables clave y optimizar nuestros procesos con una precisión que nunca creí posible. Gracias a esta metodología, logramos reducir los defectos en un 30%, lo que nos dio un ahorro enorme. Es la habilidad que necesitas para pasar de adivinar a tener el control total."
Javier Alvarado
Gerente de Producción
"Como ingeniera, me enfrentaba a la complejidad de probar nuevas formulaciones. El curso de DOE me dio una metodología estructurada y clara para diseñar experimentos eficientes, reduciendo el tiempo y el costo de cada prueba. Pude identificar la combinación perfecta de ingredientes para un producto nuevo, lo que aceleró nuestro lanzamiento. Esta formación me dio las herramientas para validar mis ideas con datos, y ahora soy la persona a la que todos recurren para resolver problemas."
Carolina Villalobos
Ingeniera de I+D
Fundamentos básicos de estadística aplicada al control de calidad y mejora de procesos.
Evaluación de qué tan bien un proceso cumple con los requisitos del cliente usando índices de capacidad (Cp, Cpk, etc.).
Método para reducir el número de experimentos necesarios al estudiar múltiples factores, sin perder información relevante.
Técnica avanzada para optimizar procesos mediante modelos estadísticos que exploran la relación entre variables y respuestas.
Uso de herramientas de software para encontrar la mejor combinación de factores que maximice el desempeño del proceso.
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