Se ubica en el área de formación profesionalizante de la Ingeniería en Negocios. Funciona como un puente crítico entre las ciencias exactas (métodos cuantitativos) y su aplicación estratégica en la optimización de operaciones, gestión de la calidad y la toma de decisiones basada en datos dentro de las organizaciones.

El Control Estadístico de Procesos está diseñado para capacitar al estudiante en el uso de metodologías cuantitativas para la toma de decisiones estratégicas y la mejora continua. Para el desarrollo óptimo de la asignatura, el aprendizaje teórico se complementará de manera analítica mediante el uso intensivo de herramientas digitales, software de hojas de cálculo (Microsoft Excel) y paqueterías estadísticas. Esto permitirá a los estudiantes procesar sets de datos masivos en tiempo real, automatizar la construcción de gráficos de control y simular escenarios operativos, garantizando que adquieran las competencias técnicas indispensables que demanda el entorno profesional actual de la Ingeniería en Negocios.

El curso tiene como objetivo que el estudiante entienda la utilidad del control estadístico de procesos y desarrollar las habilidades necesarias para que pueda realizar estudios de capacidad de procesos. Desarrollar en el estudiante la capacidad de diseñar, monitorear y optimizar procesos operativos y de negocio mediante la aplicación de metodologías y gráficos de control estadístico, utilizando herramientas digitales, software de hojas de cálculo (Excel) y paqueterías especializadas para el análisis de la variabilidad, con el fin de fundamentar la toma de decisiones estratégicas orientadas a la excelencia, la rentabilidad y la competitividad organizacional.

   

  Unidad 1: Fundamentos de la Calidad y Filosofía de la Variabilidad
Objetivo de la unidad: El estudiante comprenderá la naturaleza de la variabilidad en los procesos y el impacto financiero de la mala calidad en las organizaciones.

1.1. Evolución histórica de la calidad y su enfoque en la Ingeniería en Negocios.

1.2. Definición de proceso, sistema y variabilidad.

1.3. Pensamiento estadístico: Causas comunes (aleatorias) vs. Causas especiales (asignables) de variación.

1.4. Costos de calidad y no calidad (desperdicio, retrabajo, garantías y pérdida de clientes).

1.5 Diagnóstico inicial de procesos: Diagrama de Ishikawa, Diagrama de Pareto y Mapeo de Procesos.

Unidad 2: Gráficos (Cartas) de Control por Variables
Objetivo de la unidad: Diseñar e interpretar cartas de control para variables continuas, identificando cuándo un proceso se encuentra en estado de control estadístico.

2.1. Fundamentos estadísticos de las cartas de control y el Teorema del Límite Central.

2.2. Concepto de Límites de Control vs. Límites de Especificación.

2.3 Carta de Medias y Rangos (Ẋ - R): Construcción, interpretación y análisis de subgrupos racionales.

2.4 Carta de Medias y Desviaciones Estándar (Ẋ - S): Aplicación para muestras grandes.

2.5. Carta de Lecturas Individuales y Rango Móvil (I-MR): Aplicación en procesos continuos y de servicios.

2.6. Criterios de inestabilidad y detección de patrones

Unidad 3: Gráficos (Cartas) de Control por Atributos
Objetivo de la unidad: Evaluar procesos basados en características cualitativas (pasa / no pasa, defectuoso / no defectuoso) aplicables a líneas de producción y operaciones de servicios.

3.1 Diferencia entre unidad defectuosa (artículo) y defecto (no conformidad).

3.2 Gráficos para el control de unidades defectuosas:
 
  3.2.1 Carta p (Proporción de defectuosos con tamaño de                         muestra variable o constante).

  3.2.2 Carta np (Número de defectuosos con tamaño de                            muestra constante).

3.3. Gráficos para el control de defectos:

  3.3.1 Carta c (Número de defectos por unidad con tamaño de               muestra constante).
   
  3.3.2 Carta u (Número de defectos por unidad con tamaño de                muestra variable).

3.4. Criterios de selección de cartas por atributos según la naturaleza del problema de negocio.

Unidad 4: Análisis de Capacidad de Procesos
Objetivo de la unidad: Medir de forma cuantitativa la habilidad de un proceso para cumplir de manera consistente con las especificaciones técnicas o requerimientos del cliente.

4.1  Concepto de capacidad e idoneidad del proceso.

4.2  Evaluación de la normalidad de los datos (Prueba de                      Anderson-Darling).

4.3  Índices de capacidad potencial y real a corto plazo (Cp y                Cpk).

4.4  Índices de capacidad a largo plazo o de desempeño global           (Pp y Ppk).

4.5  Interpretación cualitativa de los índices (Procesos de Clase            Mundial vs. Procesos No Adecuados).

4.6  Cálculo del porcentaje de producto fuera de especificación          (Partes por Millón - PPM).

Unidad 5: Muestreo de Aceptación y Enfoque Seis Sigma
Objetivo de la unidad: Estructurar planes de muestreo eficientes para la validación de lotes e introducir al alumno en las metodologías avanzadas de mejora continua.

5.1  Conceptos generales del muestreo de aceptación y riesgos del productor (α) y del consumidor (β).

5.2  Curva de Operación Característica.

5.3  Muestreo de aceptación por atributos.

5.4  Introducción a la Metodología Seis Sigma (6σ).

5.5  El ciclo DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar) enfocado a proyectos de optimización de negocios.

5.6  Cálculo del nivel Sigma del proceso

Están diseñadas bajo la modalidad de Curso-Taller, ejecutándose de manera síncrona con la fundamentación teórica en el laboratorio de cómputo. En cada una de las unidades temáticas, los estudiantes resolverán casos de estudio y problemas de aplicación real orientados a entornos de manufactura y servicios, utilizando software estadístico.

La asignatura se desarrollará mediante un modelo pedagógico activo y sesiones teórico-prácticas, donde se fomenta el pensamiento crítico y la resolución de problemas. Cada sesión equilibra la deducción matemática de los modelos con su inmediata experimentación empírica.

Asimismo, se implementarán debates técnicos y discusiones guiadas en el aula, obligando al estudiante a interpretar los resultados estadísticos no solo como números aislados, sino como indicadores clave para la toma de decisiones financieras y operativas.

Portafolio de Prácticas de Laboratorio (40%): Entrega periódica de reportes técnicos, análisis de casos y resolución de problemas ejecutados en software estadístico dentro y fuera del aula. Incluye la participación activa y fundamentada en los debates de clase.

Proyecto Integrador Final (20%): Documento ejecutivo y exposición del estudio integral de capacidad y control aplicado a un proceso real.

Exámenes Parciales (40%): Para cumplir con el requerimiento de evaluar en diferentes momentos del avance programático, esta ponderación se divide en dos exámenes parciales teóricos-prácticos (20% cada uno).

  E| Colegio Departamental de Métodos Cuantitativos
 Academia de Economía Matemática y Econometría