El Diplomado en Control Estadístico de Proceso y DOE se centra en la aplicación de herramientas estadísticas para el control de calidad y la mejora continua en procesos productivos. Se aborda el uso de gráficos de control, análisis de capacidad del proceso y la planificación de experimentos (DOE) para identificar y eliminar variaciones, optimizando el rendimiento y la eficiencia. Se hace uso de herramientas para el análisis de datos y el análisis de riesgos, bajo estándares de la industria manufacturera.
El diplomado proporciona experiencia práctica en la implementación de metodologías Six Sigma y otras técnicas de mejora de procesos. Los participantes se preparan para roles como analistas de calidad, ingenieros de procesos, supervisores de producción, y consultores en calidad, mejorando la toma de decisiones basada en datos y la gestión de la calidad en diversas industrias.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): control estadístico, DOE, gráficos de control, capacidad del proceso, Six Sigma, mejora continua, análisis de datos, gestión de calidad.
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**¿Qué Aprenderás?**
2. Dominio del Control Estadístico y Diseño de Experimentos: Transformando Datos en Decisiones Estratégicas para la Excelencia Operacional.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Implementación Estratégica del Control Estadístico y DOE: Impulsando la Mejora Continua y la Innovación Basada en Datos.
5. Control Estadístico de Procesos y Diseño de Experimentos: Maximizando la Calidad y la Eficiencia a través del Análisis de Datos y la Experimentación Estratégica.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
1.1 Introducción al Control Estadístico de Procesos: Conceptos Fundamentales y Aplicaciones.
1.2 Fundamentos de Diseño de Experimentos: Principios Clave y Metodología.
1.3 Herramientas Básicas del Control Estadístico: Gráficos de Control y su Interpretación.
1.4 Diseño de Experimentos Preliminar: Factores, Niveles y Diseño Experimental.
1.5 Recolección y Análisis de Datos: Métodos y Consideraciones Prácticas.
1.6 Aplicaciones Iniciales: Casos de Estudio y Ejemplos Reales.
1.7 Mejora Continua y el Ciclo PDCA: Integración con el Control Estadístico.
1.8 Identificación de Problemas y Oportunidades de Mejora: Análisis de Datos Inicial.
1.9 Introducción al Software Estadístico: Familiarización y Uso Básico.
1.10 Evaluación de la Calidad: Medición y Monitorización de Procesos.
2. 2 Introducción al Control Estadístico de Procesos (CEP) y Diseño de Experimentos (DOE)
3. 2 Fundamentos de la Variación y sus Fuentes en los Procesos
4. 3 Herramientas Básicas del CEP: Gráficos de Control por Variables
5. 4 Herramientas Básicas del CEP: Gráficos de Control por Atributos
6. 5 Diseño de Experimentos: Principios y Metodología
7. 6 Diseño de Experimentos Factoriales Completos
8. 7 Análisis de Datos y Interpretación de Resultados en DOE
9. 8 Implementación del CEP en la Mejora Continua
20. 9 Implementación del DOE para la Optimización de Procesos
22. 20 Estudio de Caso: Aplicación Práctica del CEP y DOE
3.3 Introducción al Control Estadístico de Procesos (CEP)
3.2 Fundamentos del Diseño de Experimentos (DOE)
3.3 Herramientas Básicas del CEP: Gráficos de Control
3.4 Análisis de la Capacidad del Proceso
3.5 Diseño de Experimentos Factoriales
3.6 Análisis de Regresión
3.7 Aplicaciones del CEP en la Mejora Continua
3.8 Aplicaciones del DOE en la Optimización de Procesos
3.9 Integración del CEP y DOE para la Toma de Decisiones
3.30 Estudio de Casos: Implementación de Herramientas para la Mejora Continua
4.4 Fundamentos de la Implementación Estratégica del Control Estadístico de Procesos (CEP).
4.2 Diseño de Experimentos (DOE): Conceptos y Metodología.
4.3 Selección de Herramientas y Software para CEP y DOE.
4.4 Identificación y Priorización de Procesos para la Implementación.
4.5 Implementación del CEP: Monitoreo y Control de Procesos.
4.6 Diseño y Ejecución de Experimentos: Estrategias y Técnicas.
4.7 Análisis e Interpretación de Datos en CEP y DOE.
4.8 Toma de Decisiones Basada en Datos y Mejora Continua.
4.9 Casos de Estudio y Ejemplos Prácticos de Implementación.
4.40 Integración del CEP y DOE en la Cultura Organizacional.
5.5 Fundamentos del Control Estadístico de Procesos (CEP)
5.5 Herramientas Básicas del CEP: Gráficos de Control
5.3 Diseño de Experimentos (DOE): Introducción y Conceptos Clave
5.4 Diseño de Experimentos Factoriales: Estrategias y Aplicaciones
5.5 Análisis de Datos: Interpretación y Toma de Decisiones
5.6 Diseño de Experimentos: Optimización de Procesos
5.7 Aplicaciones del CEP y DOE en la Mejora Continua
5.8 Análisis de Varianza (ANOVA)
5.9 Metodología Six Sigma y CEP/DOE
5.50 Estudios de Caso: Aplicación Práctica
6.6 Fundamentos del Control Estadístico de Procesos (CEP): Conceptos clave y herramientas básicas.
6.2 Cartas de Control: Interpretación y aplicación para el monitoreo de procesos.
6.3 Diseño de Experimentos (DOE): Introducción y principios básicos.
6.4 Diseño de Experimentos Factoriales: Diseño y análisis de experimentos.
6.5 Análisis de Datos y Toma de Decisiones: Aplicación práctica en la mejora continua.
6.6 Implementación del CEP en Procesos Navales: Casos de estudio y aplicaciones específicas.
6.7 Implementación del DOE en Procesos Navales: Casos de estudio y aplicaciones específicas.
6.8 Herramientas Avanzadas de CEP: Análisis de capacidad y estabilidad del proceso.
6.9 Análisis de Datos Estadísticos: Técnicas avanzadas y su aplicación en DOE.
6.60 Estrategias de Optimización: Integración de CEP y DOE para la eficiencia operacional.
7.7 Introducción al Control Estadístico de Procesos (CEP) y Diseño de Experimentos (DOE)
7.2 Fundamentos de la Calidad y la Importancia del Análisis de Datos
7.3 Herramientas Básicas del CEP: Gráficos de Control y Análisis de la Variabilidad
7.4 Diseño de Experimentos: Conceptos Clave y Tipos de Diseños
7.7 Implementación del CEP en la Práctica: Monitoreo y Mejora de Procesos
7.6 Análisis de Datos para la Toma de Decisiones: Estadísticas Descriptivas e Inferenciales
7.7 DOE: Diseño Factorial y Optimización de Variables
7.8 Aplicaciones del CEP y DOE en la Industria: Casos de Estudio
7.9 Herramientas de Software para CEP y DOE
7.70 Estrategias para la Mejora Continua Basada en Datos
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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