Análisis y diseño de experimentos

Escrito por: Lisette Lagos A. Nataly Leal F. Paula León T. Francisco León V.

Profesor: José Navarrete A.

Asignatura: Análisis y diseño de experimentos.

Resumen

Las estrategias de experimentación son la herramienta de análisis que nos permite recopilar información acerca de la variables o factores que están influyendo en un experimento con el fin de poder optimizar el costo y la producción de un determinado producto. Generalmente se rescatan 3 estrategias las cuales son: enfoque con la mejor conjetura, enfoque de un factor a la vez y el diseño factorial, siendo esta ultima la mas utilizada puesto que nos entrega una mayor cantidad de información de las variables puesto que estudia a los factores como un conjunto y todas las posibles interacciones que existen entre ellas. Para llevar a cabo con éxito estas estrategias es fundamental considerar principios básicos como: aleatorización, repetición, formación de bloques y muestras paralelas.

Introducción

En todos los campos de estudio se llevan a cabo experimentos. Un experimento puede definirse como una prueba o una serie de pruebas para conocer, observar e identificar los cambios en las variables presentes en un proceso. El trabajo de ingeniería experimental consiste en la manipulación de una o más factores que están presente en un proceso con el fin de conocer los efectos de los factores, y segundo es que al ya conocer los efectos de los factores hay que definir cuál de estos es el más importante en el proceso o sistema y saber cuál es la influencia de un factor sobre otro y viceversa. De esta manera, para planear y llevar a cabo los experimentos se necesitan las llamadas estrategias de experimentación. 

Análisis

El diseño experimental tiene como objetivo mejorar el desempeño de un proceso de manufactura, esta es una herramienta muy importante en el ámbito de la ingeniería para: Mejorar el rendimiento de un proceso, Variabilidad reducida y conformidad con requerimientos proyectados, Reducción de los tiempos de producción, Reducción de costos.

Existen diversos tipos de análisis experimentales dentro de los cuales encontramos el enfoque de la mejor conjetura, en donde el experimentador selecciona por experiencia algunas combinaciones, funciona de buena forma cuando el experimentador tiene gran conocimiento con respecto al tema de investigación , sin embargo, esta técnica presenta algunas desventajas tales como: Si el experimento no arroja los resultados esperados, el experimentador puede hacer más conjeturas y aumentar los niveles de los factores, es decir, continuar de forma indefinida haciendo experimentos. Por otro lado, si el experimento arroja resultados favorables, el experimentador podría dar por terminado el experimento sin saber si el resultado que obtuvo fue el mejor. Otra estrategia es el enfoque de un factor a la vez, el cual como bien dice su nombre estudia el comportamiento de un factor. Es decir, de un conjunto de factores, el experimentador va variando un factor mientras los demás permanecen constantes. Una vez realizadas las pruebas, se procede a hacer gráficas del comportamiento y con esto, las gráficas de donde se obtengan resultados favorables se tendrán en consideración. Esta estrategia casi siempre presentará resultados deficientes. Esta estrategia presenta la gran desventaja en sus graficas no entregan información de las interacciones entre os otros factores provocando una gran pérdida de información. La estrategia más correcta al momento de trabajar sería el diseño factorial, debido a que estudian los factores en conjunto, en todas sus interacciones posibles. En primer lugar, la variación de los factores se hace mediante el aumento de los niveles de los factores, lo cual se representa mediante 2k, donde k es la cantidad de factores a estudiar y 2 es el nivel base de donde comienzan los experimentos, es decir, la condición inicial de un factor se aumenta de un nivel bajo a un nivel alto. Si queremos aumentar los niveles se escribiría así: 3k.  Hay que tener presente que, si existe un cambio y aumento el número de factores, se requerirá de más dinero lo cual no es recomendable puesto que el diseño experimental no debe ocupar más del 25% del presupuesto para el experimento, y también se necesitara más tiempo para hacer el experimento.