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Figura 1. Características esenciales de R. Basado en (Aldás, 2020)
R es “un lenguaje y entorno de libre acceso para computación estadística y gráficos que proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas: modelado lineal y no lineal, pruebas estadísticas, análisis de series de tiempo, clasificación, agrupación” (R Fundation, párr. 11) entre otros, lo cual convierte a esta en una importante herramienta estadística de análisis de data, razones de las cuales también se ilustra en Figura 1.
Uso de R en procesos Six Sigma
Del mismo modo R se convierte en el software de apoyo para procesos que requieren control bajo enfoque Six Sigma dentro de la Gestión Documental por las gráficas, enfoque estadístico y extracción de información.
Mejoramiento de procesos
Figura 2. Proceso DMAIC Basado de: (TRACC, 2020)
Es una metodología para el mejoramiento de los procesos, este se encarga de evaluar la variación de estos. Enfocado en la eliminación de defectos, reducción del tiempo de ciclo y ahorro de costos (Osorio, L. 2020, p.4; Pyzdek, T., 2000 p.1), del cual este enfoque se basa en el proceso DMAIC que se ilustra en Figura 2 [1] Definir el modelo, [2] Generar medición, [3] Analizar data resultante, [4] Mejorar a través de los hallazgos, [5] Controlar el proceso, para diagnosticar el proceso.
Figura 3. Usos esenciales de graficas de control bajo programa R para procesos Six Sigma.
Es entonces plausible el uso de herramientas estadísticas para control de calidad que se aplican y que además se orientan en R, de ellos se describen la Figura 3.
Conclusiones
R se convierte en un software portable, adaptable y compatible para cualquier sistema operativo y gracias además de ser un programa no licenciado es de uso más globalizado y sin restricciones.
Es de vital importancia la ayuda de un software de procesamiento del data cuya programación sea estadística, de lo cual permite el control en procesos Six Sigma, lo cual es una herramienta eficiente para grupos Kaizen (gestores de calidad).
Finalmente, es importante considerar:
Aplicar #DataAnalitycs antes que #BigData en #Latinoamérica es la clave, es decir fomentar las skills del profesional y después aplicar el método-@IncognitaJH
