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Categoría: Minitab

Publicado: 12 Enero 2024

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• Minitab
• formación
• Formación Minitab Certificada

Lourdes Pozueta nos comparte, en esta inspiradora entrevista, su experiencia como consultora, especializada en mejora continua e innovación y capacitadora de equipos en metodologías para la mejora de procesos y productos. Múltiple premiada por su labor como mánager (y es que lleva más de 10 años como directora de la consultora AVANCEX+i) y su gran capacidad de comunicación, Lourdes nos explica las claves para que la estadística, vista como una ciencia multidisciplinar, aporte gran valor a la industria y a la sociedad en general.

El título de la entrevista no deja indiferente: “Menos Matemáticas y más Pensamiento Estadístico Visual”, sobre todo cuando miramos en detalle el currículum de Lourdes y vemos que tiene una formación de base matemática. Y es que tenemos la suerte de disponer de tecnología que nos permite mirar los procesos en detalle gracias a la digitalización. Pero la práctica habitual de aplicar las matemáticas aprendidas (hacer cuentas, resumir, agregar, mostrar cifras…), por parte de personal alejado de procesos que no entienden, e intentar tomar decisiones sobre cosas complejas, llevan a inversiones ineficientes que aportan poco valor.

La solución pasa por poner el foco en las personas y sus habilidades y no en la tecnología. Lo importante es dedicar más tiempo a aprender ciencia con datos practicando:

1. la sistemática a la hora de abordar retos;
2. el uso de herramientas adecuadas para lograr visualizaciones que ayudan a entender lo que ocurre;
3. la recogida de datos apropiada para cada herramienta; y,
4. la construcción de relatos que se apoyan en evidencias.

Si queremos entender los procesos, tenemos que ir con una intención determinada por las creencias para mirarlos de una manera especial y descubrir cómo se comportan. Las visualizaciones aportan más información al cerebro que una fórmula y le permiten avanzar en el entendimiento. El foco lo ponen nuestras creencias y la manera en que esperamos que aparezcan en la herramienta que decidimos utilizar. Las creencias no son verdades, pero cuestionándolas tratamos de encontrar la verdad.

Lourdes anima a las organizaciones a invertir en adquirir habilidades de Ingeniería Estadística que describe como “modos de hacer útiles las matemáticas para afrontar problemas o retos en las organizaciones, en particular en la industria”. Esta inversión sirve además para hacer más competitiva la organización por tres razones: 1) retorno económico, 2) aumento de saber y 3) aumento de habilidades en el talento. Es verdaderamente un negocio con mucho retorno económico.

Desde Addlink contamos con la colaboración de la Dra. Lourdes Pozueta para impartir la formación certificada Minitab. Los cursos que ofrecemos son fruto de la combinación del material de alta calidad del programa certificado de formación de Minitab junto con la experiencia de la profesora certificada Lourdes Pozueta. Han sido organizados en módulos para satisfacer las necesidades y diferentes perfiles de nuestros clientes y de sus equipos. Nuestra propuesta de formación incluye sesiones de coaching en las que formadora y participantes trabajan juntamente con datos/casos que proporciona el cliente.

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Categoría: Maple

Publicado: 11 Enero 2024

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Este estudio de caso ilustra cómo las empresas internacionales de ingeniería multiservicio utilizan la tecnología de Maplesoft para superar los desafíos comerciales que surgen del uso de métodos y herramientas de cálculo estándar no estructurados. Aunque se han cambiado los detalles y se ha utilizado un seudónimo para describir la empresa, los escenarios representados son totalmente coherentes con la forma en que se utilizan los productos Maplesoft.

Desafíos enfrentados

Global Engineering Company (GEC), una empresa global de ingeniería multiservicios con 10.000 empleados, tiene muchos proyectos de infraestructura importantes en todo el mundo, incluidos energía, carreteras, ferrocarriles, infraestructura municipal y marina. Emplean muchos tipos diferentes de ingenieros en sus divisiones internacionales, incluidos ingenieros civiles, ingenieros mecánicos, ingenieros eléctricos y otros. Debido a la naturaleza diversa de los proyectos, los diferentes antecedentes del personal y la necesidad de colaboración internacional, GEC se enfrentó a muchos desafíos comerciales derivados del uso de métodos y herramientas de cálculo estándar no estructurados, que incluyen:

• Hojas de cálculo ineficientes y hojas de cálculo escritas a mano.
  
  • Cálculos mal documentados
  • El contexto de la ingeniería está enterrado y oculto.
  • Los errores son fáciles de introducir y difíciles de localizar.
  • Los cálculos no son fácilmente comprensibles, extensibles o compartidos.
• Fuerza laboral internacional con poca estandarización
  
  • La falta de métodos de cálculo estandarizados dificulta que los ingenieros de diferentes oficinas internacionales colaboren en los análisis.
  • Los malentendidos reducen la eficiencia e introducen riesgos en el proyecto.
• Ingenieros que se jubilan o cambian de trabajo
  
  • Los conocimientos y habilidades de los ingenieros experimentados se pierden cuando se marchan.
• Diferentes grupos de ingenieros y diferentes proyectos con diferentes requisitos matemáticos.
  
  • Los ingenieros no siempre pueden elegir la herramienta óptima para cada proyecto, ya que en ocasiones deben utilizar una herramienta previamente seleccionada teniendo en cuenta diferentes necesidades.
  • Licenciar diferentes herramientas de diferentes proveedores para satisfacer diferentes necesidades es ineficiente en términos de tiempo, dinero y gastos generales de gestión.

Camino a la transformación

Después de evaluar a varios proveedores, GEC eligió una colección de herramientas matemáticas interoperables y servicios de capacitación/consultoría de Maplesoft. Las herramientas:

• Ayuda a los ingenieros de diseño a realizar cálculos, crear informes y ampliar su capacidad para el análisis exploratorio de datos.
• Permite a los ingenieros de investigación desarrollar modelos con matemáticas simbólicas, computación numérica y diseño de algoritmos.

Además, el esquema de licencia global que ofrece Maplesoft es rentable y permite a los ingenieros intercambiar entre diferentes herramientas de Maplesoft, según sus necesidades y proyectos. Los ingenieros pueden utilizar licencias de una instalación de red para proyectos a corto plazo, o se pueden mover grupos de licencias de un servidor a otro.

Este estudio de caso explora algunas de las diferentes formas en que GEC utiliza ahora la tecnología de Maplesoft en sus diversos grupos internacionales.

Grupo de Análisis Estructural en el Reino Unido

El impulso hacia la energía nuclear para minimizar la dependencia de Europa del gas natural ha significado que un grupo estructural del GEC con sede en el Reino Unido esté ahora involucrado en proyectos nucleares a largo plazo que tienen una vida útil de 20 a 30 años.

Su herramienta de cálculo anterior era Excel®. Cuando se utilizaba Excel, los cálculos debían transcribirse manualmente desde Excel a Microsoft® Word para crear informes, lo cual era un proceso engorroso y propenso a errores. Si los parámetros cambiaban, los ingenieros tenían que volver a transcribir sus resultados para actualizar el informe.

El equipo ahora utiliza Maple Flow™ para informes de cálculo legibles con análisis integrados que involucran diseño de concreto estructural que sigue códigos reconocidos internacionalmente. Crearon una biblioteca reutilizable de propiedades de sección para ayudar en sus análisis. No se requiere transcripción manual.

Debido a la naturaleza altamente regulada del trabajo, los cálculos deben ser auditables y rastreables durante la duración del proyecto (20 a 30 años). Los documentos de Maple Flow combinan cálculos, visualizaciones, texto e imágenes en un solo documento, por lo que el razonamiento de ingeniería detrás de los cálculos se comunica claramente, lo que reduce el riesgo de que se pierda el conocimiento cuando un ingeniero abandona el proyecto. Cuando se cambia un parámetro, todos los resultados se actualizan automáticamente en el documento, por lo que ya no es necesario actualizar manualmente un informe de cálculo independiente. Algunos de sus informes tienen más de 30 páginas y, en el pasado, su producción y actualización requerían mucho tiempo, pero Maple Flow ha reducido el tiempo necesario para preparar un informe de cálculo en un 75%.

Maple Flow se basa en el motor matemático más potente del mundo, pero también es lo suficientemente simple como para usarlo en el programa de capacitación de aprendizaje de diseño civil de GEC. Los aprendices de diseño son estudiantes que realizan tareas de análisis simples, como calcular cargas de vigas según los estándares europeos. Además, los ingenieros superiores pueden comprobar más fácilmente su trabajo ahora que se realiza en Maple Flow.

Grupo de diseño de puentes en China

Un grupo de diseño de puentes chino estaba utilizando Excel para sus cálculos de diseño, siendo una aplicación típica el diseño de la viga de un tablero de puente. Pero las hojas de cálculo de Excel son difíciles de depurar y compartir, por lo que el grupo optó por trasladar sus cálculos de diseño a Maple Flow. Este cambio eliminó por completo los errores de cálculo, además de eliminar por completo el proceso manual de transcripción de cálculos de Excel a Word para su documentación. Como resultado, aumentaron la confiabilidad de sus cálculos y redujeron los errores de cálculo en un 20%.

Este grupo fue capacitado por ingenieros de Maplesoft con sede en China. Durante la capacitación, aprendieron cómo implementar ecuaciones empíricas dimensionalmente inconsistentes a partir de códigos de diseño estándar en un entorno dimensionalmente consciente, aprovechando el soporte integrado para unidades en Maple Flow.

Ingeniero en Hidrología en Estados Unidos

Un ingeniero fluvial ubicado en la sede de GEC en los Estados Unidos necesitaba calculadoras de hidrología a las que se pudiera acceder desde cualquier lugar, incluso en el campo. Este ingeniero desarrolló calculadoras interactivas en Maple™ haciendo uso de su motor matemático y su entorno para crear fácilmente aplicaciones matemáticas de estilo apuntar y hacer clic. Una vez completadas, las calculadoras de hidrología se implementaron en la web a través de MapleNet™. Como resultado, cualquier empleado de GEC que las necesite puede acceder a estas calculadoras de hidrología desde un navegador web, y son muy fáciles de usar, incluso para personas que no tienen experiencia con software de cálculo.

Grupo de ingeniería ferroviaria en el Reino Unido

Un equipo de ingenieros de corrosión ubicado en la oficina de GEC en el Reino Unido analiza las tasas de corrosión y fallas de las vías férreas. Esto implica analizar grandes cantidades de datos de campo (cientos de miles de elementos) en Maple.

El análisis del equipo implica trazar, manipular y analizar grandes archivos de datos. Maple garantiza que el análisis sea rápido y eficiente en la memoria. Además, el paralelismo automático y las herramientas de programación multiproceso permiten distribuir los análisis en todos los núcleos del ordenador local. Cada análisis de Maple multiproceso se calcula 2 veces más rápido que Excel y 1,5 veces más rápido que un script de Python.

Un cogrupo de la división ferroviaria también utiliza Maple para desarrollar algoritmos personalizados en el lenguaje Maple. Luego, algunos de estos algoritmos se exportan al lenguaje de programación C utilizando herramientas de generación de código en Maple, para incorporarlos a una herramienta de terceros.

Análisis matemático y desarrollo de software científico en Francia

Un pequeño grupo de ingenieros de investigación matemática del GEC tiene su sede en Francia. A este equipo se le presentan regularmente problemas de ingeniería complejos que necesitan una solución matemática, y las técnicas que emplean utilizan álgebra informática, cálculo numérico y visualización. El grupo utiliza Maple Flow para esbozar primero y luego formalizar sus ideas técnicas mediante el refinamiento progresivo de sus matemáticas. Maple Flow admite este enfoque iterativo comúnmente utilizado para la resolución de problemas con su entorno estilo pizarra, al tiempo que garantiza que los cálculos sean correctos. Como beneficio adicional, Maple Flow proporciona visualizaciones integrales que generan información para la siguiente iteración.

Conclusión

GEC ha implementado con éxito la tecnología matemática de Maplesoft, incluidas Maple Flow, Maple y MapleNet, en varias divisiones internacionales. Lograron las mejoras de eficiencia que se obtienen al incorporar cálculos estructurados y estandarizados en sus flujos de trabajo, respaldados por un conjunto de herramientas versátil que satisface muchas necesidades. También se beneficiaron de la simplicidad de trabajar con un único proveedor de tecnología con un equipo de consultoría de ingeniería experimentado y receptivo que intervendrá y ayudará cuando sea necesario.

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Categoría: NAG

Publicado: 09 Enero 2024

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Presentamos el resolvedor MILP de alto rendimiento NAG, una herramienta avanzada con un rendimiento comprobado para una optimización eficiente y rentable

NAG anuncia la integración de un nuevo resolvedor de programación lineal de enteros mixtos (MILP) en NAG Library Optimization Modelling Suite. Este potente resolvedor ofrece soluciones sólidas y eficientes a problemas complejos de optimización combinatoria que involucran variables enteras.

El nuevo resolvedor MILP ha sido rigurosamente probado y evaluado en cuanto a rendimiento. Implementa un marco de ramificación y unión con técnicas modernas que incluyen la generación de cortes y la heurística primaria, equipado con un componente de preservación eficaz que puede reducir significativamente el tamaño del problema y el tiempo de resolución.

Con la integración del resolvedor MILP en NAG Optimization Modelling Suite (suministrado con la Librería NAG), los usuarios tienen acceso a una gama más amplia de herramientas de optimización que pueden resolver problemas complejos de manera más eficiente y efectiva. Esto permitirá a los usuarios optimizar sus operaciones y mejorar y automatizar la toma de decisiones en tiempo real, lo que conducirá a mejores resultados comerciales.

La incorporación del resolvedor MILP a NAG Optimization Modelling Suite mejorará en gran medida las capacidades de la suite y beneficiará a sus usuarios. El resolvedor MILP se incluye en la Librería NAG, Mark 29.3.

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Categoría: Minitab

Publicado: 09 Enero 2024

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Por Josué Zable.

La simulación Monte Carlo es una técnica matemática que predice posibles resultados de un evento incierto. Anteriormente escribimos sobre los beneficios que brinda a los profesionales de I+D y organizamos seminarios web sobre el poder de la simulación Monte Carlo para ayudar a que los productos cumplan con las especificaciones previstas, predigan la capacidad del proceso y determinen la configuración óptima del proceso. Sin embargo, Monte Carlo también puede ser una herramienta potente para estimar la duración, o incluso el coste, de un proyecto.

ANTIGUA FORMA DE PREDECIR LA DURACIÓN: CONJETURAR

Los cronogramas de los proyectos son a menudo eventos inciertos, particularmente cuando los proyectos son multifuncionales. Si bien los gerentes de proyectos generalmente estiman cuál podría ser el momento de un proyecto, podrían usar una simulación simple para eliminar las conjeturas.

Imaginemos un proyecto de desarrollo de software que generalmente se basa en sprints de 2 semanas. Para simplificar las cosas, supongamos que se han especificado todos los requisitos y que un grupo de desarrolladores está listo para trabajar. No es sorprendente que el jefe pregunte: "¿Podemos tener esta nueva función en nuestra conferencia en 80 días?"

Al estimar el cronograma de un proyecto, el gerente de proyecto considera un tiempo de desarrollo de 3 a 4 sprints (de 42 a 56 días), pruebas de calidad de 1 a 2 sprints (de 14 a 28 días) y 1 semana para la implementación (7 días). Un enfoque más cauteloso implica añadir plazos máximos: 56 días para desarrollo, 28 días para pruebas y 7 días para implementación, lo que da como resultado 91 días. Alternativamente, un gerente puede promediar las estimaciones y llegar a 77 días (49 días para desarrollo, 21 días para pruebas y 7 días para implementación). Sin embargo, con una solicitud de entrega de 80 días por parte del jefe, la certeza de cumplir el plazo se convierte en una consideración crítica.

NUEVA FORMA DE PREDECIR LA DURACIÓN: SIMULACIÓN

A nadie le gusta decirle al jefe que no se puede hacer. Quizás, incluso peor, es decirle al jefe que no está seguro del resultado. ¡Aquí es donde la simulación de Montecarlo puede ayudar!

Como puede verse en el siguiente diagrama, se incluyó el dilema de este gerente de proyecto en Minitab Engage para predecir la duración del proyecto. Se ha entrado las tres fases del proyecto (en días) y una especificación superior de 80 días, que es cuando el jefe imaginario quiere presentarlo en la conferencia de usuarios.

Una vez que se corre la simulación, se obtienen dos ideas: primero, muestra que mi resultado más probable (resaltado por la media, en el medio de la distribución) es 77 días. En segundo lugar, puede verse que hay un 23,8% de posibilidades de que no se cumpla el plazo de 80 días.

LA SIMULACIÓN DE MONTE CARLO PERMITE UNA MEJOR TOMA DE DECISIONES

Armado con algunos análisis de datos, puedo tomar algunas decisiones informadas. Tal vez me siento cómodo con solo un ~76% de posibilidades de hacer feliz a mi jefe. O, más probablemente, necesito añadir recursos adicionales al proyecto para garantizar el éxito. Ser capaz de decirle a mi jefe mi nivel de confianza y por qué necesito reasignar o invertir para cumplir con su plazo de 80 días probablemente dará como resultado una conversación mucho más productiva antes del proyecto y mucha más comprensión al final del proyecto, en caso de que no se cumpla con la fecha límite.

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Categoría: Comsol

Publicado: 04 Enero 2024

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COMSOL usa por defecto un sistema global de coordenadas cartesianas para especificar las propiedades de los materiales, cargas y restricciones en todas las interfaces físicas y en todos los niveles de entidades geométricas. En las condiciones de contorno y en los dominios de fluidos, el sistema global es interpretado como con los ejes fijos en el espacio, lo denominamos marco espacial spatial frame. Cuando se especifican propiedades en materiales sólidos, los ejes del sistema global están anclados al material, y se habla del marco del material material frame. Dependiendo, por lo tanto, del contexto en el que trabajemos podemos seleccionar muchas veces en qué marco se debe interpretar el sistema de coordenadas: marco espacial spatial frame, marco geométrico geometry frame o marco de mallado mesh frame. Los sistemas de coordenadas relativos, por ejemplo, el definido por rotación de sistema global, también son dependientes del contexto (marco) de la misma manera que el sistema de coordenadas global.

El sistema de coordenadas espacial (cartesiano o cilíndrico) tiene por defecto los siguientes nombres para sus variables espaciales en 2D y 3D (Tabla 1):

Tabla 1: Nombre por defecto de las variables espaciales.

Para simplificar el proceso de modelado, se pueden crear sistema de coordenadas definidos por el usuario. Por ejemplo, se pueden definir propiedades de materiales anisotrópicos cuyas direcciones de cambio no estén alineadas con el sistema global; para ello se usa un sistema de coordenadas definido por el usuario. En las partes del modelo en los que tengamos que definir el sistema de coordenadas habrá una sección llamada Coordinate System Selection, y en ella una lista Coordinate system en la que aparecerá el sistema de coordenadas global (Global coordinate system) y todos los sistemas de coordenadas creados por el usuario. A continuación, se describen los posibles sistemas de coordenadas definidos por el usuario que se pueden crear. Algunos de ellos definen direcciones absolutas en el espacio, mientras otros hacen referencia a rotaciones del sistema global. Los sistemas de coordenadas definidos por el usuario se tienen que definir de forma local a algún componente bajo su nodo Definitions.

Para tener una idea más clara de la utilidad de definir un sistema de coordenadas se muestra un ejemplo práctico. Supongamos se tiene una bobina para cuya descripción física se usa como multi-turn. Esto corresponde a la Interfaz de Magnetic Fields (mf). La representación geométrica de la bobina se muestra en la Figura de la cabecera. Se desea aplicar una condición de Densidad de Corriente Externa con componente angular igual a J_ind. Las componentes radial y axial son nulas.

Una solución sería implementar el sistema de coordenadas por defecto y para ello habría que calcular previamente las componentes de la densidad de corriente en x, y, z. Así habría una dependencia angular. Otra solución sería definir un sistema de coordenadas cilíndrico tal como se muestra en Figura 2a. Luego, le crea el nodo de Densidad de Corriente Externa en la interfaz física y se elige el nuevo sistema de referencia, definido por el usuario, ver Figura 2b.

Fig. 2. (a). Sistema de coordenadas cilíndrico. (b) Incorporacición y configuración del nodo External Current Density donde se escoge el Sistema Cilìndrico definido en (a).

Referencia

[1] https://doc.comsol.com/6.2/doc/com.comsol.help.comsol/COMSOL_ReferenceManual.pdf

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Categoría: Minitab

Publicado: 19 Diciembre 2023

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Por Oliver Franz.

El objetivo quíntuple en la mejora de la atención sanitaria busca mejorar la experiencia general de la salud y el bienestar de los pacientes, los médicos y las comunidades. Este enfoque de cinco frentes se centra en una mejor experiencia del paciente, una mejor salud de la población, una reducción de los costes de atención médica, una mejor experiencia de los proveedores y médicos y una mayor equidad en la salud. A los efectos de esta publicación, nos centraremos en el quinto “objetivo” agregado más recientemente: la equidad en la salud.

¿QUÉ ES LA EQUIDAD EN LA SALUD?

La equidad en la salud, fundamentalmente, subraya el compromiso de otorgar a cada individuo la oportunidad de alcanzar su nivel óptimo de bienestar.

Históricamente, los resultados de salud han sido desiguales para diferentes individuos y grupos de personas. La pandemia de Covid-19 exacerbó algunas de estas desigualdades existentes y llevó a destacados expertos a proponer una adición al entonces cuádruple objetivo centrado en la equidad en salud en 2021. Desde entonces, ha sido un elemento central de las iniciativas de mejora de la atención sanitaria.

Pero existen muchos desafíos que los proveedores de atención médica deben combatir cuando se enfrentan a la inequidad en las comunidades a las que prestan servicios. Afortunadamente, las herramientas estadísticas pueden desempeñar un papel crucial para abordar estos desafíos. Exploremos cómo las técnicas estadísticas básicas pueden ayudar a mejorar la equidad en salud.

#1: IDENTIFICAR LAS DISPARIDADES

Quizás el primer paso más crucial para abordar la inequidad en salud sea identificar las disparidades dentro de una población. El análisis estadístico puede ayudar a identificar áreas donde ciertos grupos enfrentan desafíos de salud más importantes, ya sea debido a factores socioeconómicos, raza, género o ubicación. Por ejemplo, Minitab se puede utilizar para analizar datos de atención médica para identificar regiones con tasas más altas de enfermedades crónicas o tasas de vacunación más bajas entre las poblaciones vulnerables.

#2: REALIZAR UN ANÁLISIS DE LA CAUSA RAÍZ

Una vez que haya identificado las disparidades, es importante comprender qué las causó. Con análisis de regresión y aprendizaje automático automatizado, los profesionales sanitarios pueden determinar la clave variables que impactan los resultados de salud. Con esta información se pueden intentar intervenciones y crear políticas destinadas a reducir las disparidades en salud.

#3: MONITORIZAR EL PROGRESO

Las iniciativas de equidad en salud requieren un seguimiento y una evaluación continuos. Se pueden utilizar técnicas de control estadístico de procesos para seguir el progreso de las intervenciones y garantizar que estén teniendo el impacto deseado. Al analizar los datos periódicamente, los proveedores de atención médica pueden ajustar sus estrategias según sea necesario para lograr mejores resultados de salud para todos. Y con Minitab Connect, estos datos se pueden mantener actualizados y se actualizarán automáticamente en todo momento.

#4: TOME DECISIONES BASADAS EN DATOS

Las estadísticas permiten a los proveedores de atención médica tomar decisiones basadas en evidencia. Mediante el análisis de datos, los profesionales de la salud pueden tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos, las estrategias de intervención y el desarrollo de políticas. Este enfoque centrado en datos puede ayudar a garantizar que los esfuerzos para reducir la inequidad en salud sean eficientes y eficaces.

#5: INVOLUCRAR A LA COMUNIDAD

Lo que está en el centro de cualquier tipo de iniciativa de mejora en un tema centrado en la comunidad como la equidad en salud es el compromiso. Involucrar a la comunidad en la toma de decisiones sobre atención médica es esencial para lograr la equidad en salud. Al colaborar con miembros de la comunidad, pacientes y organizaciones locales, los proveedores de atención médica pueden obtener información valiosa sobre las necesidades y desafíos únicos que enfrentan las personas en sus comunidades. Estas conexiones y asociaciones pueden ayudar a guiar el desarrollo de programas de atención médica que respondan a las preocupaciones y preferencias de la comunidad.

¿AHORA QUE?

Impulsar la equidad en salud es un gran objetivo, pero hay muchos pasos que los proveedores de atención médica pueden tomar para comenzar.

Y aquí viene lo mejor: si ya estás usando Minitab o estás pensando en hacerlo, nuestro equipo de expertos y recursos de capacitación están aquí para ayudarle en cada paso del camino. Si no está seguro de por dónde empezar, es probable que nuestros expertos hayan ayudado a organizaciones como la suya con objetivos similares (Minitab también ofrece capacitación a su propio ritmo).

No importa qué tipo de desafíos de salud esté abordando, ya sean a gran o pequeña escala, Minitab proporciona las herramientas estadísticas y conocimientos para ayudarte a alcanzar sus objetivos.