Diseño de experimentos
Introducción
El diseño de experimentos (DOE) se refiere a un método estructurado y planificado, que se utiliza para encontrar la relación entre diferentes factores (digamos, X variables) que afectan un proyecto y los diferentes resultados de un proyecto (digamos, Y variables).
El método fue acuñado por Sir Ronald A. Fisher en las décadas de 1920 y 1930.
Se diseñan de diez a veinte experimentos en los que los factores aplicables varían metódicamente. Los resultados de los experimentos se analizan luego para clasificar las condiciones óptimas para encontrar los factores que tienen la mayor influencia en los resultados, así como los que no, y para identificar interfaces y sinergias entre los factores.
Las DOE se utilizan principalmente en el departamento de investigación y desarrollo de una organización donde la mayoría de los recursos se destinan a problemas de optimización.
Para minimizar los problemas de optimización, es importante mantener bajos los costos realizando pocos experimentos. El diseño de experimentos es útil en este caso, ya que solo requiere una pequeña cantidad de experimentos, lo que ayuda a reducir los costos.
Conceptos fundamentales de DoE
Para utilizar el diseño de experimentos con éxito, es importante adherirse a ocho conceptos fundamentales.
Una vez que se sigan secuencialmente los siguientes ocho pasos, podrá recibir un resultado exitoso del Diseño de experimentos.
Paso 1
Set Good Objectives:Antes de comenzar a diseñar un experimento, es importante establecer su objetivo. Con un objetivo definido, es fácil descartar factores que no sean relevantes para el experimento. De esta manera se optimizan los factores críticos clave.
En las etapas iniciales del desarrollo del proyecto, se recomienda utilizar un diseño de experimento, elección de un factorial fraccional de dos niveles. Este diseño de experimentos analiza una gran cantidad de factores en ejecuciones mínimas.
Sin embargo, cuando uno establece un conjunto de buenos objetivos, se eliminan muchos factores irrelevantes. Con objetivos bien definidos, los gerentes pueden utilizar un diseño de superficie de respuesta del experimento que explora pocos factores, aunque en muchos niveles.
Además, la elaboración de buenos objetivos al principio ayuda a desarrollar una comprensión sólida del proyecto, así como a crear expectativas realistas de su resultado.
Paso 2
Measure Responses Quantitatively: Muchos diseños de experimentos terminan en fracaso porque sus respuestas no pueden medirse cuantitativamente.
Por ejemplo, los inspectores de productos utilizan un método cualitativo para determinar si un producto pasa la garantía de calidad o no. Esto no es eficaz en los diseños de experimentos, ya que un pasa / no pasa no es lo suficientemente preciso.
Paso 3
Replicar para amortiguar la variación incontrolable: replicar un conjunto dado de condiciones muchas veces brinda más oportunidades para que uno calcule con precisión las respuestas.
La replicación también brinda la oportunidad de detectar efectos significativos, como señales, en medio del proceso natural, variaciones incontrolables, como el ruido.
Para algunos proyectos, variaciones como el ruido ahogan la señal, por lo que es útil encontrar la relación señal / ruido antes de hacer un diseño de experimento.
Etapa 4
Randomize the Run Order: Para evadir influencias incontrolables como cambios en la materia prima y el desgaste de las herramientas, es necesario realizar experimentos en un orden aleatorio.
Estas influencias variables pueden tener un efecto significativo sobre la variable seleccionada. Si un experimento no se ejecuta en un orden aleatorio, el diseño del experimento especificará los efectos de los factores que de hecho son de estas influencias variables.
Paso 5
Bloquear fuentes de variación conocidas: mediante el bloqueo, se pueden filtrar los efectos de variables conocidas, como cambios de turno o diferencias de máquina.
Se pueden dividir las corridas experimentales en bloques homogéneos y luego eliminar matemáticamente las diferencias. Esto aumenta la sensibilidad del diseño del experimento. Sin embargo, es importante no bloquear nada de lo que uno quiera estudiar.
Paso 6
Know Which Effects (if any) Will be Aliased: Un alias significa que uno ha cambiado una o más cosas de la misma manera al mismo tiempo.
Paso 7
Do a Sequential Series of Experiments: Cuando se realiza el diseño de un experimento, es importante realizarlo de manera cronológica, es decir, la información obtenida en un experimento debe poder aplicarse al siguiente.
Paso 8
Always Confirm Critical Findings: Al final del diseño de un experimento, es fácil asumir que los resultados son precisos.
Sin embargo, es importante confirmar los propios hallazgos y verificar los resultados. Esta validación se puede realizar utilizando muchas otras herramientas de gestión disponibles.
Conclusión
El diseño de experimentos es una herramienta importante que se puede utilizar en la mayoría de las industrias manufactureras. Los gerentes, que utilizan el método, no solo ahorrarán costos sino que también mejorarán la calidad de su producto y asegurarán la eficiencia del proceso.
Una vez que se completa el Diseño de Experimentos, los gerentes deben hacer un esfuerzo adicional para validar el resultado y llevar a cabo un análisis más detallado de los hallazgos.