Diseño de Experimentos (DOE)
El VALOR que aporta esta herramienta es que aumenta la probabilidad de éxito entre aquellos que desean identificar los factores que afectan a una respuesta de interés. Además la estrategia experimental tiende a ser más económica y dura menos tiempo.
Se aplica tanto para mejorar procesos/productos existentes como para el diseño de nuevos productos, tecnologías, procesos, etc.
El conocimiento del experto es fundamental para el logro del éxito. La herramienta proporciona al experto habilidad para aprender rápido y de forma económica.
La herramienta proporciona:
- Batería de pruebas a realizar
- Número de réplicas en cada prueba
- Operativa de cómo ejecutar los experimentos para protegerse del ruido
- Operativa de cómo analizar e interpretar los resultados
Las malas prácticas que tratamos de evitar es la de
- Experimentar sin plan, cambiando las condiciones al libre albedrío
- Experimentar sin eficiencia: «mover un factor cada vez» o «prueba-error»
- Tomar decisiones sólo comparando datos agregados sin tener en cuenta la variabilidad experimental u otras relaciones existentes (interacciones)
Fases:
- Conocimiento del reto y presupuesto
- Selección de factores y niveles
- Selección del diseño de pruebas,
- Diseño de operativa de experimentación,
- Realización de experimentos y captura de datos,
- Análisis de resultados e interpretación
- Selección de modelo matemático predictivo y causal,
- Selección de soluciones y pruebas confirmatorias
Herramientas en las que formamos:- Intervalos de confianza y t-test: Estudios con 1 o 2 tratamientos
- ANOVA y otras técnicas para comparar más de 2 tratamientos
- Diseño de experimentos factoriales con varios factores a 2 niveles: completos, 2k, y fraccionados, 2k-p
- Diseños de experimentos con varios factores y más de 2 niveles: 3k , Box-Behnken, «Central Composite»
- Diseños de experimentos para el diseño de producto o proceso robusto a variabilidad
- Diseños para mezclas
- Metodología de Superficie de Respuesta
