Si usted juega al Golf, hace aviones de papel, o decide cuáles fertilizantes usará en sus campos de maíz, el diseño de experimentos puede ayudarle. Tomar decisiones sobre un proceso no está restringido a una fábrica, dicen los usuarios de las técnicas del diseño de experimentos. De hecho, la tecnología tiene también lugar en actividades de diversión.
El diseño de experimentos originado en la agricultura, donde ayudó a los granjeros a optimizar sus mezclas de los tipos de semilla, fertilizantes, y otras variables que tienen un impacto final en las cosechas. Analizando la mezcla óptima de esas variables, el diseño de experimentos previene errores en los costos y asegura la calidad del resultado de la cosecha.
Es por esto que no es una sorpresa que los fabricantes, como lo hicieron los granjeros, se beneficien con ésta tecnología, y con la creciente atención a los estándares y la demanda por el cumplimiento de ésos estándares, el diseño de experimentos se ha convertido en una técnica constantemente más crítica.
Pero ¿ qué tal con esas complejas decisiones que usted hace en sus actividades de entretenimiento ?
Por ejemplo, haciendo aviones de papel, algo que todos hemos hecho alguna vez, requiere considerar algunos factores del diseño. La consideración de esos factores se beneficiaría con las técnicas del diseño experimental; especialmente si los datos deberían ser analizados rápidamente, con una aplicación precisa como DOEpack 2000 de PQ Systems.
Hipotéticamente, un diseñador de aviones de papel puede utilizar las mismas estrategias del diseño de experimentos que proporcionan los diseñadores de manufactura como planeación del diseño. Tal estudio inicia, en el siguiente ejemplo, seleccionando los factores del diseño que son más convenientes de elegir (como un diseño de nariz más agudo, o un diseño mas robusto), antes que aquellos que están más allá del control del diseño ( condiciones ambientales, empuje y obstáculos, etc.). Obviamente, en una situación real, desearíamos determinar los efectos de los factores controlables y los incontrolables también.
De hecho, en el diseño de experimentos, las entradas o factores caen en cuatro categorías:
Los experimentos planeados pueden ser conducidos sobre cualquier proceso que pueda ser medido, Los resultados pueden ser el rendimiento de un campo de trigo, la fuerza de una cuerda, un margen de ganancia, la acidez de una solución, o la emisión de un motor, por ejemplo.
Se involucran cuatro pasos en la creación de un diseño de experimentos. Estos incluyen:
Todos y cada uno de los cuatro pasos involucrados en el diseño de experimentos es esencial. La planeación del proceso, por ejemplo es crítica para los resultados. En el paso 2, la determinación de los experimentos que requieren ser ejecutados, una teoría es propuesta, y en efecto, el experimento puede empezar con la teoría y conocimiento del diseñador. El diseñador de aviones de papel por sus experiencias pasadas, así como por sentido común podría saber que el ángulo de lanzamiento producirá un deslizamiento más grande. El experimento interpretará los datos confirmarán (o cambiaran) ésta teoría.
En el paso 3, ejecutando el experimento y obteniendo los datos, la precisión de los datos es esencial para la integridad del proceso analítico.Ejecutar la prueba puede ser dirigida y las pruebas pueden ser conducidas de acuerdo a los diseños seleccionados.
Finalmente, el uso de las estadísticas para analizar los datos, representa la fase final y más importante del diseño. Si los datos están sujetos a un análisis estadístico, no sujetarlos a éste está implícito . Los datos generarán los mismos resultados a pesar del ingeniero ( a menos que el error esté implícito )
Si cada combinación posible de factores y niveles es considerado, cada una de las combinaciones del tratamiento se realiza una vez. Para siete factores ( como en el caso del ejemplo del avión a continuación ), con dos niveles cada uno, un diseño completamente cruzado requeriría un estudio de 2niveles x 2 niveles x 2 niveles x 2 niveles x 2 niveles x 2 niveles x 2 niveles, o 128 ejecuciones complejas ( y potencialmente costosas). Esto es esencial para analizar los datos desde esas ejecuciones completas y con precisión y aquí es donde entra en acción DOEpack 2000.
Los factores que quizás sean considerados en el ejemplo del avión incluyen:
Los datos para éstos factores se encuentran en un conjunto de datos de ejemplo que se incluye en el DOEpack 2000. Para continuar con el análisis y ver un diseño tan grande como lo es éste, estos datos así como las gráficas que resultan pueden ser examinados. DOEpack 2000 no solamente descifrará los números de cada diseño, también producirá poderosas imágenes visuales y gráficas para mostrar los resultados en vivos colores.
Los datos sólo muestran un poco la relación entre los factores, pero cuando éstos datos son analizados en el DOEpack, los siguientes trazos surgen. Es claro que en éstos trazos que hay un ángulo óptimo en los alerones que es de 10 para un mejor rendimiento, y el ángulo de lanzamiento debe ser 0.
Este ejemplo hipotético muestra el poder de ésta herramienta, especialmente cuando uno considera la alternativa de modificar un nivel de colocación de un alerón. haciendo un avión con ese nivel, volarlo, compararlo con otro nivel, entonces alternar ángulos de lanzamiento uno cada vez para cada nivel del alerón. Los datos de cada una de éstas pruebas pueden llegar a ser inmanejables en un proceso manual. ( Imagine las comparaciones que resultarían de realizar 128 ejecuciones, por ejemplo, con el avión de papel).
DOEpack 2000 representa no solamente una manera de diseñar la planeación del diseño de un proceso y asegurar la seguridad en la consideración de factores, sino también un enfoque para apoyar a las organizaciones en la búsqueda de la certificación en los estándares como ISO9000 y sus esfuerzos de Six Sigma. Buscamos sus ideas sobre otras maneras para usar las técnicas del diseño de experimentos para optimizar las actividades de diversion también.
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Actualización 26 de Julio del 2000
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