Conceptos de calidad – Diseño de experimentos

¿Qué es?

El diseño de experimentos es un enfoque sistemático de la investigación de un sistema o proceso. Se diseñan una serie de pruebas estructuradas en el que los cambios previstos vienen a ser las variables de entrada de un proceso o sistema. Los efectos de estos cambios se evalúan en una salida de producción.

¿Por qué es importante?

El diseño de experimentos es importante como una manera formal de maximizar la información adquirida, mientras que este recurso sea necesario. Los métodos experimentales tienen más que ofrecer que “un cambio a la vez”, ya que permite un juicio sobre la importancia a la salida de variables de entrada que actúan por sí solos y las variables de entrada que actúan en combinación con otras.

“Un cambio a la vez”, las pruebas siempre conllevan el riesgo de que el experimentador pueda encontrar una variable de entrada para tener un efecto significativo en la respuesta (salida), mientras que no para descubrir que el cambio de otra variable puede alterar el efecto de la primera (es decir, algún tipo de dependencia o interacción). Esto es porque la tentación es detener la prueba cuando este efecto significativo se ha encontrado en primer lugar. Con el fin de revelar una interacción o dependencia, “un cambio a la vez” las pruebas dependen del experimentador que las realizará en la dirección apropiada. Sin embargo, primero se deben hacer posibles los planes de diseño de experimentos para todas las dependencias y luego se establece exactamente qué datos son necesarios para evaluar las variables de entrada es decir, si cambia la respuesta por sí mismos, cuando se combinan, o nada. En cuanto a los recursos, la duración y el tamaño exactos del experimento son fijados por el diseño (es decir, antes de comenzar la prueba).

¿Cuándo se utiliza?

El diseño de experimentos se puede utilizar para encontrar las respuestas en situaciones tales como “¿cuál es el principal factor que contribuye a un problema?”, “¿qué tan bien funciona el sistema cuando se realiza en presencia de ruido?”, “¿cuál es la mejor configuración de los factores para minimizar la variación en las salidas de producción?” etc. En general, estas preguntas son algunos tipos particulares de estudio. En los ejemplos anteriores, se trata de la resolución de problemas, diseño de parámetros y el estudio de robustez. En cada caso, el diseño de experimentos se utiliza para encontrar una respuesta, lo que hace notar los diferentes factores que se utilizan en el experimento.

¿Cómo se utiliza?

El orden de las tareas para la utilización de esta herramienta se inicia con la identificación de las variables de entrada y la respuesta (salida) que se va a medir. Para cada variable de entrada, se definen una serie de niveles que representan la clase para la que el efecto de esta variable se desea conocer. Un plan experimental que se produce cuando el experimentador dice dónde poner cada parámetro para cada serie de la prueba. La respuesta se mide en cada ciclo. El método de análisis es la búsqueda de diferencias en la respuesta (salida) para los diferentes grupos de los cambios de entrada. Estas diferencias se atribuyen a las variables de entrada por sí solos (produciendo un solo efecto) o en combinación con otra variable de entrada (produciendo una interacción).

El diseño de experimentos está orientado a utilizar información de distintos procedimientos (por ejemplo, diseño, fabricación, estadísticas, etc.) que deben aportar en la identificación de factores y niveles en el desarrollo de la matriz, ya que es una parte muy importante. Por otra parte, ya que esta herramienta se utiliza para contestar preguntas específicas, el equipo debe tener una comprensión clara de la diferencia entre los factores de control y factores de “ruido” (interferencias).

Con el fin de sacar la máxima cantidad de información de una matriz completa se necesita todas las posibles combinaciones de factores y niveles. Si esto requiere corridas experimentales largas, para agilizarlas, las fracciones de la matriz se puede tomar depende de los efectos particulares de interés. A menor número de corridas en el experimento, la información que se dispone es menor.

Ciclo PHVA del diseño de experimentos.

Planear

Formular una hipótesis y crear un diseño experimental.

Hacer

Probar la hipótesis.

Verificar

Verificar la replicabilidad del experimento.

Actuar

Que esta hipótesis demuestre ser parte del estándar.

Etiquetas:,

"Trackback" Enlace desde tu web.

M. Vizcarra

Ing. Industrial, egresado de la Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la Universidad Nacional Hermilio Valdizán de Huánuco, Perú.

Deja un comentario