Estadística Descriptiva aplicada a la empresa

• Introducir el concepto de hechos y factores de la mecánica integral de la producción, de tipo no-determinísticos, y que están compuestos por el dominio específico de la estadística y de sus ciencias asociadas, como la Investigación Operativa y las herramientas comprendidas en el Machine Learning, pilar fuerte de la Inteligencia Artificial.
• Introducir la estadística aplicada que está formada por un conjunto de ideas-fuerza y técnicas concretas de aplicación cotidiana.
• Definir las variables críticas de un proceso y la forma de seleccionarlas para instalarlas dentro del plan de control de calidad y producción de la empresa.
• Aprender a determinar si una distribución de datos presenta rasgos de distribución normal o de Gauss, utilizando para ello el software QI MACROS.
• Introducir al alumno en la relación técnica entre consumidor y proveedor, particularmente cuando el cliente no es un usuario final sino otra industria que utiliza nuestro producto terminado como su materia prima, estableciendo así una relación simbiótica entre proveedor, productor y cliente.
• Presentar ejemplos reales y simulados que le permitan tener una visión similar a lo que transita en su día a día.
• Mostrar una serie de ejercicios que le permitirán ingresar en la realidad de la aplicación de estas técnicas concretas, a través de herramientas como Excel y QI MACROS.

Todas aquellas personas directamente relacionadas con las áreas de Control de Calidad, Planificación y Control de la Producción y Mantenimiento. Además, al tratarse de un curso básico de estadística descriptiva, es válido también para profesionales de las áreas de Finanzas, Contabilidad, Administración y RRHH.

Una vez finalizado el curso el alumno recibirá el diploma que acreditará el haber superado de forma satisfactoria todas las pruebas propuestas en el mismo.

La estadística descriptiva permite que, en la toma de decisiones empresariales, no exista ni el azar ni las suposiciones que no se fundamenten en datos justificadamente capturados, filtrados para la eliminación de los errores y almacenados en bases de datos para su transformación en información útil.
Para evaluar, analizar y sintetizar la información que nos puede ayudar en la toma de decisiones que apunten a la optimización de procesos y a la gestión integral de una empresa industrial.