# Prevenir Defectos Con Regresión Poisson

Episodio de [Innovación para Mejorar](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/innovacion-para-mejorar), de Innovación para el Mejoramiento - Blackberry and Cross®.

- Publicado: 12 de abril de 2022
- Duración: 9 min
- Audio: https://anchor.fm/s/245a8b0/podcast/play/50505674/https%3A%2F%2Fd3ctxlq1ktw2nl.cloudfront.net%2Fstaging%2F2022-3-12%2F259452537-44100-2-0099efb261689.m4a
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/innovacion-para-mejorar/episodio/1063210-prevenir-defectos-con-regresion-poisson

## Sobre este episodio

Sea en manufactura, servicios, academia...todo proceso puede experimentar defectos. bit.ly/Regresión-Poisson Pero, ¿cómo entender mejor la naturaleza de estos defectos?Quizás quiera explorar el uso de técnicas de regresión como la la regresión #Poisson \[ se pronuncia "pwasɔ̃" \]. 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" (decoloración, 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 video le muestra que con #Minitab19 la regresión Poisson es accesible y poderosa. Además, puede tomar entrenamiento en BBCross Academy.Gracias a #iSpring y #Camtasia , productos aliados con los que hacemos este video. Usted puede usar #iSpring Suite y #Camtasia2020 en su empresa. Más información en www.blackberrycross.com

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