Confiabilidade do produto

Esse curso de 4 dias se concentra em ferramentas de confiabilidade gráficas e estatísticas para avaliar a vida útil de um produto.

Os participantes aprenderão técnicas de análises de dados para executar testes de vida acelerada, determinar quais fatores afetam a falha do produto e fazer previsões de garantia. Os princípios de análise e de estatística serão apresentados com estudos de caso, exemplos e exercícios reais.

Esse curso é mais apropriado para engenheiros de confiabilidade, cientistas, analistas de garantia, engenheiros de processos e outros profissionais de qualidade que precisam compreender o desempenho de um produto ao longo do tempo.

Pista de treinamento

DIAS 1-2

Nesse curso fundamental de 2 dias, você aprenderá a minimizar o tempo necessário para análise de dados usando o Minitab para importar dados, desenvolver abordagens estatísticas sólidas para explorar dados, criar e interpretar gráficos atraentes e exportar resultados. Analise uma variedade de conjuntos de dados reais para aprender como alinhar suas aplicações com as ferramentas estatísticas certas e interpretar resultados estatísticos para revelar problemas com um processo ou evidências de melhoria. Aprenda os fundamentos de conceitos estatísticos importantes, como teste de hipóteses e intervalos de confiança e como revelar e descrever relações entre variáveis com ferramentas de modelagem estatística.

Esse curso enfatiza bem a tomada de decisões sólidas baseando-se na aplicação prática de técnicas estatísticas comumente encontradas na fabricação, engenharia e empreendimentos de pesquisa e desenvolvimento.

Os tópicos incluem:

  • Importação e formatação de dados
  • Gráficos de barras
  • Histogramas
  • Boxplots
  • Gráficos de Pareto
  • Gráficos de dispersão
  • Tabelas e análises de chi-quadrado
  • Medições de local e variação
  • Testes-t
  • Testes de proporções
  • Teste de igualdade de variâncias
  • Poder e tamanho de amostra
  • Correlação
  • Regressão linear simples e múltipla
  • ANOVA com um fator
  • ANOVA com várias variáveis
Gráfico único para melhoria de processos de fabricação
Gráfico de interação para PntWear - Médias dos dados