Cómo elegir la estrategia de mejora continua adecuada para su empresa En el mundo de la resolución estructurada de problemas y la mejora de procesos, no hay escasez de métodos o enfoques. De LEAN a Six Sigma, de Kaizen a Agile, las organizaciones disponen hoy en día de una amplia gama de herramientas entre las...
¿Son iguales todas las certificaciones LEAN Six Sigma? ¿Qué es un certificación "commodity"?
Una empresa de alimentos tiene un problema. Alguien sugiere un DOE. Un momento: vamos con método a entender el problema.
Uno de los conceptos menos comprendidos en el uso de las estadísticas es la idea de supuestos. Este artículo aclara la diferencia y le hará entender mejor cómo trabajar con supuestos y requerimientos estadísticos.
Muy bien. Su equipo de medición tiene una etiqueta que dice "calibrado" y está vigente. ¿Puede asegurar que todas las mediciones se harán bien, correctamente? Quizás es bueno que conozca sobre MSA (del inglés, Measurement System Analysis), es decir, las pruebas necesarias para asegurar que su medición es correcta.
¿Cómo interpretar los intervalos de confianza correctamente? Hay varias ideas erróneas sobre cómo se interpretan los intervalos de confianza, de la media por ejemplo, y este artículo de Jim Frost, especialista de Minitab Inc.., ayuda a aclarar.
LEAN Seis Sigma está en proceso de sofisticación. Los cambios en la industria invitan a explorar cómo aplicar LEAN Six Sigma en diferentes áreas, sectores de negocio, y esto a la vez conlleva a desarrollar nuevas destrezas. Conozca cinco tendencias en LEAN Six Sigma a considerar para mantenerse al día.
Algunas veces cuando se ejecutan pruebas de bondad de ajuste, los resultados indican que no se puede rechazar la hipótesis nula de que nuestros datos se ajusten a un comportamiento Normal, pero tampoco se puede rechazar para Lognormal, Weibull...A veces sucede, entonces ¿Cuál distribución seleccionar?
Conozca, o repase tres consideraciones que los buenos analistas mantienen siempre presente antes de saltar a cálculos estadísticos sofisticados.
Tamaño de muestra. Cuánta confusión al respecto. Tanta preocupación por el cálculo aritmético, y poco interés o relevancia al significado. Este artículo explora tres claves, puntos importantes, para entender mejor el tamaño de muestra y cómo entonces hacer un mejor cálculo, y aprovechamiento.
