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Introduccin al Diseo de experimentos

Estadstica IIIIng. Javier De la Hoz MaestreIng. Rick Kevin Acosta

Modulo 1.

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Objetivo del modulo y supuestosIntroduccin al Diseo de Experimentos (DOE) Principios bsicos del DOEAleatorizacinReplicaControl Local del error

DOE2016-IQu veremos en este modulo?

DOE2016-IObjetivo del curso y supuestos

Conocer el papel fundamental que juega el DOE en el mejoramiento de procesos y en la investigacin.Identificar los principios bsicos y la terminologa adecuada en el DOEClasificar adecuadamente los DOE

DOE2016-IObjetivos y supuestos

Se supone que usted:Ha visto dos cursos previos de estadsticaTiene claro los conceptos de media y varianzaManeja adecuadamente la distribucin normal,t-student, F-Fisher y Chi2Sabe algo del ANOVA o ha escuchado de l.Han utilizado equipos basados en Windows y conocen ExcelNo han odo hablar de los diseos factoriales , diseos factoriales fraccionados y regresin multiple.

DOE2016-IObjetivos y supuestos

DOE2016-IIntroduccin al Diseo de Experimentos

La agricultural origines, 1918 1940sR. A. Fisher & colaboradoresProfundo impacto en las ciencias agricolasDiseos factoriales, ANOVALa primera era industrial, 1951 finales 1970sBox & Wilson, superficie respuestaAplicacin en la quimica & procesos industrialesLa segunda era industrial, finales 1970s 1990Iniciativas de mejora de la calidad en muchas empresasMtodologia Taguchi, procesos ms robustosLa era moderna, inicios de 1990Amplio uso de la tecnologia informatica emn el DOE Mayor uso de DOE en Six- Sigma y en los negocios

DOE2016-ICuatro eras del DOE

Un experimento puede ser pensado como una prueba o serie de pruebas en las que hacemos cambios controlados en las variables de entrada de un proceso o un sistema, a fin de determinar cmo cambia la salida de inters

DOE2016-IQu es un experimento?

Caracterstica deseada

entradasalidaFigura 4 Tomado de : Vargas, Henrquez, L. V. (2014). Desarrollo de un Modelo Predictivo para la Calidad Superficial en un Proceso de Torneado sobre Aceros de Alta Resistencia. Prospectiva, 12(1), 55-63

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Qu es un experimento?

DOE2016-IPorqu diseamos experimentos en ingeniera?Maximizar:Probabilidad de realizar un experimento con xito.Informacion gaada: los resultados y conclusions derivadas del experiemneto dependen de la forma como fue colectada la informacin. MinimizarEfectos no deseado de otras Fuentes de variacin.Costos.

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Cuando se quiere mejorar un proceso existen dos maneras bsicas de obtener la informacin necesaria para ello: Una es observar o monitorear va herramientas estadsticas, hasta obtener seales tiles que permitan mejorarlo; se dice que sta es una estrategia pasiva. La otra manera consiste en experimentar, es decir, hacer cambios estratgicos y deliberados al proceso para provocar dichas seales tiles.

DOE2016-IQu estrategia utilizamos?

El saber diseo de experimentos y otras tcnicas estadsticas, en combinacin con conocimientos del proceso, sitan al responsable del mismo como un observador perceptivo y proactivo que es capaz de proponer mejoras y de observar algo interesante (oportunidades de mejora) en el proceso y en los datos donde otra persona no ve nada.

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DOE2016-IDiseo de experimentos en la investigacin

Gutirrez Pulido, H., & de la Vara Salazar, R. (2008). Anlisis y diseo de experimentos.Mxico: McGraw-Hill,1111130671, 9789701065266.

Este proceso interactivo de aprendizaje puede visualizarse como un ciclo deretroalimentacin (figura 1.2), en el cual las discrepancias entre los datos y las consecuenciasde la hiptesis H1, llevan a una hiptesis modificada H2, y de la verificacinde sta, adems de conocimiento, se produce una modificacin de la modificacin(hiptesis H3) y as sucesivamente

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Unidad experimentalVariable(s) de respuestaFactores controlablesFactores no controlables o de ruidoFactores estudiadosNiveles y tratamientosError aleatorio y error experimental

DOE2016-IDefiniciones bsicas en eldiseo de experimentos

Gutirrez Pulido, H., & de la Vara Salazar, R. (2008). Anlisis y diseo de experimentos.Mxico: McGraw-Hill,1111130671, 9789701065266.

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DOE2016-IPrincipios Bsicos del DOE

DOE2016-IAleatorizacinConsiste en hacer corridas experimentales en orden aleatorio, es decir se debe asignar al azar, los tratamientos experimentales a las unidades experimentales.

Propsito:A menudo asumimos independencia, distribucin aleatoria de observaciones y errores- la aleatorizacin valida este supuesto.Reducir el sesgo y causantes de sesgo

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DOE2016-IAleatorizacinLa forma de como aleatorizar depende del experimento, lo que es importante aqu es recordar que hay dos niveles de la aleatorizacin.

1. Asignacin de tratamientos a las unidades experimentales2. Orden de las corridas experimentales ( cuando es posible) .

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Repetir es volver a realizar un tratamiento, pero no inmediatamente despusde haber corrido el mismo tratamiento, sino cuando corresponda de acuerdo con la aleatorizacin

Propsito:Mejora la precisin de la estimacin del efecto .Disminuye la varianza .Permite la estimacin del error experimental . Este error ms tarde se convertir en una unidad de medida para determinar si las diferencias observadas son realmente estadsticamente significativas.

Nota : Trate de tener la misma cantidad de repeticiones para cada tratamiento asignado .

DOE2016-IRepeticin

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Es nulificar o tomar en cuenta en forma adecuada todos los factores que pueden afectar la respuesta observada.Propsito :Elimina o reduce al mnimo las fuentes de molestia.Mejora la precisin con la que se hacen comparaciones entre los factores.

Nota: Hay varias maneras de hacerlo. Se podra controlar tanto como sea posible todas las fuentes mencionadas anteriormente de variacin. A menudo esto se hace mediante el uso de bloquear o diseos ms avanzados, tales como ANCOVA.

DOE2016-IControl local del error

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DOE2016-IClasificacin y seleccin de los diseos experimentales

Los cinco aspectos que ms influyen en la seleccin de un diseo experimental, en el sentido de que cuando cambian por lo general nos llevan a cambiar de diseo,son:

El objetivo del experimento.El nmero de factores a estudiar.El nmero de niveles que se prueban en cada factor.Los efectos que interesa investigar (relacin factores-respuesta).El costo del experimento, tiempo y precisin deseada.

DOE2016-IClasificacin y seleccin de los DDE

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DOE2016-IClasificacin y seleccin de los DDE

Gutirrez Pulido, H., & de la Vara Salazar, R. (2008). Anlisis y diseo de experimentos.Mxico: McGraw-Hill,1111130671, 9789701065266.

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