Control de calidad
Brindar a los futuros ingenieros industriales competencias para ejecutar el seguimiento detallado de los procesos dentro de una empresa consiguiendo con ello la mejora de la calidad del producto y/o servicio. El conocimiento del control de la Calidad le permitirá al futuro ingeniero mejorar continua...
- Autores:
-
Corporación Universidad de la Costa
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11323/6772
https://repositorio.cuc.edu.co/
- Palabra clave:
- Ingenieros industriales
Procesos dentro de una empresa
Mejora de la calidad del producto y/o servicio
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Brindar a los futuros ingenieros industriales competencias para ejecutar el seguimiento detallado de los procesos dentro de una empresa consiguiendo con ello la mejora de la calidad del producto y/o servicio. El conocimiento del control de la Calidad le permitirá al futuro ingeniero mejorar continuamente los procesos de producción y prestación de servicios en una empresa a través de la implementación de programas, mecanismos, herramientas y/o técnicas. |
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Norma,1986Hitoshi,Kume. Herramientas estadísticas básicas para el mejoramiento de la calidad. Norma 2007.Evans, James R.Administración y control de la calidad. CengageLearning, edición 7,2008.Gutiérrez Pulido, Humberto. Control estadístico de calidad y seis sigma. McGraw-Hill, 2004.Coronado-Hernández, Ó. E., Merlano-Sabalza, E., Díaz-Vergara, Z., & Coronado-Hernández, J. R. (2020). Selection of hydrological probability distributions for extreme rainfall events in the regions of Colombia. Water (Switzerland), 12(5). https://doi.org/10.3390/W12051397Silva, J., Lezama, O. B. P., Varela, N., Guiliany, J. G., Sanabria, E. S., Otero, M. S., & Rojas, V. Á. (2019). U-Control Chart Based Differential Evolution Clustering for Determining the Number of Cluster in k-Means. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (Vol. 11484 LNCS). https://doi.org/10.1007/978-3-030-19223-5_3Neira-Rodado, D., Nugent, C., Cleland, I., Velasquez, J., & Viloria, A. (2020). Evaluating the impact of a two-stage multivariate data cleansing approach to improve to the performance of machine learning classifiers: A case study in human activity recognition. Sensors (Switzerland), 20(7). https://doi.org/10.3390/s20071858Morgado Gamero, W. B., Agudelo-Castañeda, D., Ramirez, M. C., Hernandez, M. M., Mendoza, H. P., Parody, A., & Viloria, A. (2018). Hospital admission and risk assessment associated to exposure of fungal bioaerosols at a municipal landfill using statistical models. (C. D., N. P., T.-B. A.J., & Y. H., Eds.), Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 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