Sea en manufactura, servicios, academia…todo proceso puede experimentar defectos.
Pero, ¿cómo entender mejor la naturaleza de estos defectos?Quizás quiera explorar el uso de técnicas de regresión como la la regresión #Poisson [ se pronuncia “pwas??”, en francés ].
Dado que los defectos son cuantificados como unidades discretas de conteo (0,1,2…n), la distribución Poisson podría explicar adecuadamente el comportamiento.
La regresión Poisson se basa en este supuesto y permite analizar casos particulares.Por ejemplo: una empresa de alimentos sabe que uno de sus productos experimenta un defecto llamada “despigmentación” (descoloración, el producto cambia de color).
Ahora bien, ¿cuáles son las causas?
Quizás los(as) ingenieros(as) elaboran un diagrama de #Ishikawa y argumentan posibles causas:- temperatura en proceso- hora de limpieza de los equipos- tamaño del tornillo formador de la máquina.
¿Cómo analizar este problema?
Este vídeo le muestra que con #Minitab19 la regresión Poisson es accesible y poderosa.
El diagrama que se muestra en el vídeo se muestra seguidamente:
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Original: Martes 25 de Agosto, 2020.
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