Evolución del conocimiento, investigación e introducción al diseño estadístico de experimentos

CÓDIGO

0802

OBJETIVOS

Introducir a los asistentes en la evolución del pensamiento y el conocimiento científico, las características de las investigaciones y las herramientas estadísticas utilizadas para la experimentación.

DIRIGIDO A

Este curso fue diseñado para aquellos profesionales y técnicos que estén interesados en tener una visión global de cómo ha evolucionado a lo largo de la historia el concepto de conocimiento y las formas de generarlo, retenerlo, difundirlo y aplicarlo. También para todos aquellos que se desempeñan en áreas de investigación, desarrollo, ingeniería y calidad que deseen a través de este curso introductorio acercarse a las herramientas básicas para aplicar en el diseño estadístico de experimentos.

COORDINACIÓN

Farm. German Fernandez Otero

TEMARIO

Introducción: Importancia del conocimiento y su gestión en el marco de la economía del conocimiento.

Módulo 1: ¿Qué es el conocimiento?

  • Niveles de acceso al conocimiento. Evolución del pensamiento científico.
  • Teoría del conocimiento antigua y medieval: idealismo y realismo; logo vs mito; doxa vs. episteme.
  • Teoría del conocimiento moderna: Realismo, Idealismo subjetivo, Empirismo, Idealismo Trascendental
  • Teoría del conocimiento Post-moderna: Irreversibilidad y caos como fuente de orden
  • Conocimiento vulgar vs conocimiento científico
  • Ciencias formales vs. fácticas
  • El método científico

Módulo 2: La investigación

  • ¿Qué es investigar?
  • Origen de las investigaciones.
  • Fases de una investigación.
  • La investigación como respuesta a un problema: objetivos y medios.
  • Tipos de variables y sus relaciones.
  • Análisis sobre casos reales

Módulo 3: Diseño de experimentos

  • Puntos a tener en cuenta. Tipos de modelos.
  • Modelos mecanísticos y simulación de procesos: consideraciones y desarrollo sobre ejemplos reales en la industria.
  • Modelos híbridos: consideraciones y desarrollo sobre ejemplos reales en la industria.
  • Modelos empíricos: Diseño estadístico de experimentos (DoE).
  • Objetivo del DoE, Conceptos básicos (aleatorización, replicación y blocking).
  • Tipos de factores. Ensayos de un factor por vez. ANOVA. Ensayos de dos factores por vez.
  • Diseños Factoriales. Regresiones

DISERTANTES

Cristian Muzzio
Ingeniero Químico y Doctor en Ingeniería graduado en la Universidad de Buenos Aires, donde se desempeñó durante más de una década como docente en el área de fisicoquímica y termodinámica aplicada. Gerente del departamento de Investigación y Desarrollo en HITEC, dedicándose al desarrollo de nuevas tecnologías y soluciones innovadoras para control y optimización de procesos dentro del marco PAT/QbD e Industria 4.0. Su investigación se ha focalizado en la simulación de procesos, la aplicación de tecnologías no invasivas, tales como turbidimetría y espectrometría NIR, e Inteligencia Artificial. Autor y coautor en publicaciones científicas internacionales.

MODALIDAD

Exclusivo modalidad ONLINE

FECHA

NUEVA FECHA 16 y 23 de septiembre 2021

HORARIO

18:00 – 21:00

ENCUENTROS

2

CARGA HORARIA

6 horas

ARANCELES

Socios: AR 7.700
No Socios: AR 15.400
Estudiantes Socios: AR 3.850
Estudiantes No Socios: AR 7.700

BENEFICIOS

Obtenga los beneficios exclusivos para SOCIOS SAFYBI

Añadir a la lista de deseos
Duración: 16 y 23 de septiembre 2021 | 18:00 - 21:00

Archive

HORARIOS DE ATENCIÓN

Monday 10:00 - 19:00
Tuesday 10:00 - 19:00
Wednesday 10:00 - 19:00
Thursday 10:00 - 19:00
Friday 10:00 - 19:00
Saturday Closed
Sunday Closed