A1_Introducciòn al diseño de experimentos

Páginas: 13 (3213 palabras) Publicado: 21 de septiembre de 2015
Introducción al diseño de experimentos
El diseño de experimentos es una ‘‘técnica estadística’’ que nos ayuda a identificar que factores o variables
afectan el comportamiento de un proceso productivo y de esta manera poder mejorarlo.
Cuando somos capaces de identificar que factores y como influyen éstos en un sistema productivo,
podemos tomar decisiones que efectivamente mejoren lascaracterísticas de calidad del producto o servicio. Podemos identificar también cuáles son realmente las fuentes de variación y poder reducir esta última
en la búsqueda de la mejora continua.
El diseño de experimentos pretende planear, ejecutar y analizar el experimento de manera que los
datos apropiados sean recolectados y que tengan validez estadística para poder obtener conclusiones
válidas y útiles. Seentiende por validez estadística el que los resultados se puedan repetir consistentemente
sobre todo en plena operación a gran escala.
El diseño de experimentos puede ser útil, tanto en la fase de diseño del producto o proceso como en
la fase de control de procesos y se puede combinar las técnicas de diseños de experimentos con las
técnicas básicas de control de calidad.
Cuando se usan experimentospretendemos analizar el efecto de cambios que nosotros inducimos,
más que analizar variaciones al azar y mediante un diagrama de causa-efecto, podemos identificar las
posibles causas o factores que inciden en un efecto o respuesta específica, tal y como se muestra en la
figura 1.

Figura 1. Diagrama Causa-Efecto

Mediante un experimento podemos inducir cambios en uno o varios factores (F22 F31 F311por ejemplo), y analizar estadísticamente si el cambio de estos factores afecta o no el resultado del proceso.
Un experimento es un conjunto de pruebas estructurado y coherente que se analizan a fin de ganar
entendimiento acerca del proceso y, no se debe confundir un experimento con una simple prueba o un
grupo de pruebas desorganizadas. En varias ocasiones se ejecutan, estas últimas, con la ideade que algún
método estadístico organice y/o interprete la información y al final nos encontramos con que estamos
‘‘igual que al principio’’.
Un experimento es eficiente cuando se obtiene la información requerida con el mínimo consumo de
recursos. Esto es, un experimento eficiente debe ser lo más simple y económico posible, pero efectivo.
Las técnicas del diseño de experimentos pretenden que losexperimentos sean eficientes.

Cuando se lleva a cabo una investigación para evaluar fenómenos y/o procesos, el investigador controla
determinadas variables independientes para determinar su efecto sobre una respuesta de interés, realizando mediciones. Sin embargo; esto no es sencillo debido a que existen fuentes de variación que pueden
influir en los resultados que se obtienen.
Cuando somoscapaces de identificar qué factores y cómo influyen éstos en un proceso [de manufactura, analítico o de servicios], se pueden tomar decisiones que mejoren las características de calidad del
producto o servicio; también identificar cuáles son las fuentes de variación presentes para reducir la
variación y lograr la mejora continua.
Las fuentes de variación comunes a todo proceso de manufactura son;metodología, mano de obra,
máquinas, materiales y medio ambiente, mismas que se han generalizado a otro tipo de procesos y han
dado origen a diversas metodologías, encaminadas a estudiarlas, entre ellas, el diagrama de causa efecto,
5M’s.
La suma del efecto de estos factores presentes se denomina variación y se considera un componente
inherente a toda medición comúnmente se le denomina error podemosrepresentarla como sigue:

Resultado de una medición = Valor " verdadero" + Variación o error
El objetivo del análisis estadístico es medir la variabilidad presente en el experimento y el de los investigadores debe ser realizar experimentos con una variabilidad mínima. Para aislar e identificar las causas de
variación se requiere de un diseño experimental específico para el problema y un análisis...
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