Diseño de experimentos ejemplos resueltos minitab

Diseño de experimentos ejemplos resueltos minitab

Generación de informes en Minitab

El diseño de experimentos (DOE) se define como una rama de la estadística aplicada que se ocupa de planificar, realizar, analizar e interpretar pruebas controladas para evaluar los factores que controlan el valor de un parámetro o grupo de parámetros. El DOE es una potente herramienta de recogida y análisis de datos que puede utilizarse en diversas situaciones experimentales.

Permite manipular múltiples factores de entrada, determinando su efecto sobre un resultado deseado (respuesta). Al manipular múltiples entradas al mismo tiempo, el DOE puede identificar interacciones importantes que pueden pasar desapercibidas cuando se experimenta con un factor a la vez. Se pueden investigar todas las combinaciones posibles (factorial completo) o sólo una parte de las combinaciones posibles (factorial fraccionado).

Un experimento estratégicamente planificado y ejecutado puede proporcionar una gran cantidad de información sobre el efecto en una variable de respuesta debido a uno o más factores. Muchos experimentos consisten en mantener constantes ciertos factores y alterar los niveles de otra variable. Este enfoque de “un factor a la vez” (OFAT) para el conocimiento del proceso es, sin embargo, ineficaz si se compara con la modificación de los niveles de los factores simultáneamente.

Tutorial de Doe minitab pdf

El Diseño de Experimentos (DOE) es una técnica de mejora de la calidad fuera de línea que puede emplearse para mejorar drásticamente los productos y procesos industriales. Mediante su uso, es posible aislar los vínculos de causa y efecto entre las variables del producto/proceso y las medidas de salida resultantes de la función, la calidad, el coste y el rendimiento.Este curso proporciona a los participantes una comprensión profunda de los principios básicos de los diseños experimentales. A lo largo de la presentación se hace hincapié en ejemplos reales.    Se enseña a los participantes a utilizar diseños de cribado (factoriales fraccionados) para identificar factores importantes, junto con diseños de caracterización (factoriales generales y factoriales 2^k) para evaluar los efectos principales y la interacción. El uso de juegos, como los helicópteros, y de ejercicios de simulación únicos acelera el proceso de aprendizaje y lo hace divertido para el ingeniero.El conocimiento del DOE y la capacidad de utilizarlo eficazmente son requisitos básicos de la ingeniería moderna.    Este curso capacita al ingeniero para planificar, ejecutar, analizar e interpretar eficazmente las EOD. Se discuten los conceptos básicos que subyacen a cada herramienta antes de que se demuestre el uso del software.Quién debe asistir a Diseño de Experimentos con Minitab

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Ejemplo de diseño de experimentos

¿Cómo determinar la causa de un problema o identificar qué ajustes de las variables harán que el producto o el proceso sea más “robusto”? ¿Y si necesita comprender mejor un sistema complicado? ¿Puede identificar las variables que más afectan al rendimiento y obtener una ecuación de regresión bien relacionada que explique cómo afectan al rendimiento esas variables seleccionadas del sistema y sus interacciones?

El diseño de experimentos (DOE) es una excelente herramienta basada en la estadística que se utiliza para abordar y resolver estas cuestiones de la forma más rápida, menos costosa y más eficiente posible. Es una metodología que incluye pasos para identificar las variables del sistema que merecen ser estudiadas y el tipo de experimento ideal para ejecutar; para establecer una serie organizada y eficiente de pruebas que impliquen diversas combinaciones de las variables seleccionadas; y para analizar estadísticamente los datos recogidos para ayudar a obtener respuestas definitivas a estos retos de solución de problemas y optimización.

  Que es un patron de diseño

El DOE es una metodología que incluye pasos para identificar las variables del sistema que merecen ser estudiadas y el tipo de experimento ideal a ejecutar; para establecer una serie organizada y eficiente de pruebas que involucren varias combinaciones de variables seleccionadas; y para analizar estadísticamente los datos recolectados para ayudar a obtener respuestas definitivas a estos desafíos de solución de problemas y optimización.

Ejemplo de Taguchi en Minitab

Para cada combinación de tiempo, temperatura y operador, hay tres observaciones. Ahora tenemos un caso en el que hay tres factores y tres observaciones por celda. Vamos a ejecutar este modelo en Minitab.

La tabla ANOVA nos muestra que los efectos principales debidos al tiempo de ciclo, al operario y a la temperatura son todos significativos. Las interacciones de dos vías para el tiempo de ciclo por el operador y el tiempo de ciclo por la temperatura son significativas. Pero el operador por temperatura no es significativo, pero la temida interacción de tres vías sí lo es. ¿Qué significa que una interacción de tres vías sea significativa?

Estos gráficos de interacción nos muestran los tres conjuntos de medias de celdas de dos vías, cada uno de los tres se traza de dos maneras diferentes. Este es un gráfico útil para tratar de entender lo que está sucediendo. Estos son todos los gráficos de dos vías.

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Pensemos en cómo se hizo este experimento. Hay tres observaciones para cada combinación de factores. ¿Son realmente unidades experimentales separadas o son simplemente tres mediciones en la misma unidad experimental? Si son simplemente tres mediciones en el mismo trozo de tela que se hizo en el mismo lote, por ejemplo, entonces no son realmente independientes. Si este es el caso, otra forma de ver estos datos sería promediar esas réplicas. En este caso sólo hay una observación para cada tratamiento, por lo que no habría f.d. de error. Sin embargo, tal y como se presenta el problema en el texto, parece que se han tratado de forma independiente y, por tanto, son verdaderas réplicas, lo que da lugar a 36 f.d. de error.

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