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“La Ingeniería de Calidad y el Diseño de Experimentos, DOE”

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natge obregon

on 17 February 2014

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“La Ingeniería de Calidad y el Diseño de Experimentos, DOE”
Conclusion
La necesidad de un diseño de experimentos surge de la necesidad de responder a preguntas como:

 ¿Cómo se va a medir el efecto? Ó ¿Cuáles son las características a analizar?
 ¿Qué factores afectan las características que se van a analizar?
 ¿Cuáles son los factores que se estudian es esta investigación?
 ¿Cuántas veces deberá ejecutarse el experimento?
 ¿Cuál será la forma de análisis?
 ¿A partir de que valores se considera importante el efecto?

¿Cuáles son los beneficios?
+ Proporcionar la máxima cantidad de información pertinente del problema bajo investigación.
+ El diseño, plan o programa debe ser tan simple como posible.
+ La investigación debe efectuarse lo más eficientemente posible; ahorra tiempo, dinero, personal y material experimental.

“Proporciona la máxima cantidad de información al mínimo costo”

VENTAJAS

 Se requiere una estrecha colaboración entre los estadísticos y el investigador o científicos con las consiguientes ventajas en el análisis e interpretación de las etapas del programa.

 Se enfatiza respecto a las alternativas anticipadas y respecto a la pre-planeación sistemática, permitiendo aun la ejecución por etapas y la producción única de datos útiles para el análisis en combinaciones posteriores.

 Debe enfocarse la atención a las interrelaciones y a la estimación y cuantificación de fuentes de variabilidad en los resultados.

 El número de pruebas requerido puede determinarse con certeza y a menudo puede reducirse.

 La comparación de los efectos de los cambios es más precisa debido a la agrupación de resultados.

 La exactitud de las conclusiones se conoce con una precisión matemáticamente definida.

¿Para qué sirve y cómo realizarlo?

La metodología de diseño de experimentos (DOE) es una herramienta estadística para la mejora de la calidad usada frecuentemente en proyectos Seis Sigma. Esta metodología sirve para diseñar las condiciones ideales de un producto, proceso o servicio para que cumpla con nuestras expectativas usando el mínimo número de experimentos o pruebas. DOE es muy útil cuando tenemos entre manos un producto complicado cuyo resultado puede depender de una gran cantidad de variables que no controlamos y que debemos ajustar para optimizarlo.

QFD (Quality Function Deployment)
QFD (Quality Function Deployment) significa Despliegue de la Función de Calidad. Esto es, "transmitir" los atributos de calidad que el cliente demanda a través de los procesos organizacionales, para que cada proceso pueda contribuir al aseguramiento de estas características. A través del QFD, todo el personal de una organización puede entender lo que es realmente importante para los clientes y trabajar para cumplirlo.

El QFD es un sistema que busca focalizar el diseño de los productos y servicios en dar respuesta a las necesidades de los clientes. Esto significa alinear lo que el cliente requiere con lo que la organización produce.

El QFD permite a una organización entender la prioridad
de las necesidades de sus clientes y encontrar respuestas innovadoras a esas necesidades, a través de la mejora continua de los productos y servicios en búsqueda de maximizar la oferta de valor.

¿En que se aplica?

Podemos aplicar el diseño de experimentos para:

 Determinar que variables tienen mayor influencia en los valores de respuesta.
 Determinar el mejor valor de las variables x para tener un valor cercano al valor de respuesta deseado.
 Determina el mejor valor de las variables para que el valor de la respuesta tenga la menor variabilidad.

El diseño experimental es utilizado ampliamente para la mejora de rendimiento de los procesos industriales como para el desarrollo de nuevos procesos, ahorrando tiempos y costos de desarrollo.
Aporta además el conocimiento profundo de los procesos, generando herramientas eficaces de manejo de los mismos.


El diseño de un experimento es la secuencia completa de pasos tomados de antemano para asegurar que los datos apropiados se obtendrán de modo que permita un análisis objetivo que conduzca a deducciones validas con respecto al problema establecido.
Diseñar un experimento significa planear un experimento de modo que reúna la información pertinente al problema bajo investigación.

¿Qué es el diseño experimental?
Los investigadores realizan experimentos virtualmente en todos los campos del saber, por lo general descubrir algo acerca de un proceso o sistema en particular.

Literalmente un experimento es una prueba o ensayo. Un experimento diseñado es una prueba o serie de pruebas en las cuales se inducen cambios deliberados en las variables de entrada de un proceso o sistema, de manera que sea posible observar e identificar las causas de los cambios en la respuesta de salida.

Los métodos de diseño experimental tienen un cometido importante en el desarrollo de procesos y en la depuración de procesos para mejorar el rendimiento. En muchos casos, el objetivo puede ser desarrollar un proceso consistente o robusto; esto es, un proceso afectado mínimamente por fuentes de variabilidad externas.

La ingeniería de calidad y el diseño de experimentos, DOE.

Ingeniería de calidad

La Ingeniería de Calidad es un conjunto de herramientas que se integran dentro de un proceso metodológico para incorporar la calidad en todas las fases de elaboración incluyendo diseño de producto, fabricación y control de proceso. Se utiliza la tecnología estadística para el diseño de productos y mejora de calidad de procesos.

Además está formada por principios, técnicas y herramientas que se aplican para el estudio de proyectos de mejora y optimización de la calidad, tanto de productos como de procesos. La base metodológica de la Ingeniería de Calidad es el uso intenso del Diseño de Experimentos, cualquiera que sea su forma y métodos de análisis de información como el QFD (Quality Function Deployment).

 Factor: variables independientes que pueden influir en la variable de interés. Pueden ser tratamiento (interesa) o bloque (no interesa)

 Niveles: cada uno de los resultados o valores de un factor.

 Tratamiento: combinación específica de distintos niveles de los distintos factores

 Unidades Experimentales: objetos, individuos, intervalos de espacio o tiempo sobre los que se experimenta. Deben ser representativas de la población sobre la que se han fijado los objetivos de estudio.

 Observación: valor (nivel) tomado de una unidad experimental en un experimento.


Conceptos Básicos


Principios básicos en el DOE
Al planificar un DOE, hay tres principios básicos a tener en cuenta:

1) Principio de aleatorización
Consiste en dejar al azar ciertos factores, no observándolos por alguna razón, y asumiéndolos como si fueran “ruidos”
Evita la dependencia entre observaciones
2) El bloqueo
Consiste en particionar unidades experimentales en grupos o bloques tal que las observaciones realizadas se realicen bajo condiciones experimentales lo más parecidas posibles.
3) La factorización del diseño
Estrategia experimental que consiste en cruzar todos los niveles de todos los factores tratamientos en todas las combinaciones posibles, para detectar interacción entre los factores.



Etapas DOE
1. Definir los objetivos del experimento
2. Identificar las posibles causas de variación
3. Elegir el tratamiento adecuado.
4. Especificar las medidas con las que se trabajará, el procedimiento experimental y anticiparse a las dificultades.
5. Ejecutar un experimento piloto
6. Especificar el modelo
7. Esquematizar los pasos del análisis
8. Determinar el tamaño muestral
9. Revisar las decisiones anteriores.

1. Definir los objetivos del experimento.
 Se debe hacer una lista completa de las preguntas a las que debe dar respuesta el experimento
 La lista de objetivo se va refinando a medida que se van ejecutando las etapas del experimento.

2. Identificar las causas posibles de variación.
Se distinguen dos tipos de fuentes o causas de variación:
 Factores Tratamiento
Su efecto sobre la respuesta es importante para el investigador
Los niveles de un factor son los tipos o grados específicos del factor que se tendrán en cuenta. Pueden ser cuantitativos y cualitativos.
 Cualitativos: proveedor de datos, tipo de máquina utilizada, trabajadores, tipo de procesador, etc.
 Cuantitativos: tamaño de memoria, exactitud de los datos.
Para hacer el DOE, los factores cuantitativos son tratados como cualitativos y se codifican.

 *Factores Nuisance
Su efecto sobre la respuesta no es de interés directo pero hay que contemplarlas para reducir la variabilidad no planificada. Se suelen agrupar en un único factor bloque.


3. Elegir un Diseño Experimental.

Una Regla de asignación o diseño experimental especifica qué unidades experimentales se observarán bajo cada tratamiento.
Pueden ser:
Unifactorial, cuando se va a estudiar la influencia de un único factor. En un diseño unifactorial se está interesado en determinar si un único factor controlable influye en la variable respuesta. Estos se suelen resolver mediante un contraste de igualdad de medias.
Multifactorial, cuando se van a estudiar la influencia de varios factores en la variable independiente y en ellos mismos.
Pueden ser:
Diseño factorial
Se van a hacer combinaciones de todos los niveles de todos los factores.
En ocasiones resulta interesante estudiar si dos o más factores pueden afectar a una variable y si entre ellos tal vez haya interacción. Se dice que dos factores interactúan cuando el efecto de uno de ellos sobre la variable respuesta es diferente según el nivel en el que se encuentre el otro factor.
El diseño factorial consiste en experimentar todas las posibles combinaciones de los niveles de todos los niveles de todos los factores en cada experimento.

Asignación al azar
Se tomarán al azar distintas observaciones para realizar el estudio.

4. Especificar medidas.

Variable respuesta o variable de interés
Los datos recogidos de un experimento son medidas de una variable denominada variable respuesta o de interés
La escala de las medidas debe ser adecuada para que los resultados sean representativos y debe especificarse con claridad la forma en la que se realizarán las medidas, momento de las mediciones, herramientas que se utilizarán para las mediciones.

5. Ejecutar un experimento piloto.

Es un experimento que utiliza un número pequeño de observaciones, cuyo objetivo es ayudar a completar y chequear la lista de acciones a realizar.
Alguna de las ventajas son las siguientes:
 Permite practicar la técnica experimental elegida e identificar problemas no esperados.
 Si el experimento piloto tiene un tamaño suficientemente grade puede ayudar a seleccionar un modelo adecuado al experimento principal.
 Los errores experimentales observados en el experimento piloto pueden ayudar a calcular el número de observaciones que se necesitan en el experimento principal.

6. Especificar el Modelo.
El modelo matemático debe especificar la relación existente entre la variable respuesta y los principales factores identificados en el paso 2.

Algunos modelos son:
 Lineal
 Factor de efectos fijos
 Factor de efectos aleatorios.
 Modelo de efecto fijos
 Modelo de efectos aleatorios.
 Modelo Mixto

7. Esquematizar los pasos del análisis estadístico.

*El análisis estadístico depende de:
Los objetivos indicados en el paso 1
El diseño seleccionado en el paso 3
El modelo asociado que se especificó en el paso 5

*Se deben esquematizar los pasos:
Estimaciones que hay que calcular
Contrastes a realizar
Intervalos de confianza
Diagnosis y crítica del grado de ajuste del modelo

8. Determinar el tamaño muestral.

Consiste en calcular el número de observaciones que se deben tomar para alcanzar los objetivos del diseño. Es importante cuantificar o al menos estimar la variabilidad no planificada para ver cómo incide en el experimento.

Nota: Suele tomarse como punto de partida los resultados del experimento piloto.

9. Revisar las decisiones anteriores.

Ningún método de análisis estadístico, por sofisticado que sea, permite extraer conclusiones correctas en un diseño de experimentos mal planificado.

El análisis estadístico no es un segundo paso independiente de la tarea de planificación. Es necesario comprender la totalidad de objetivos propuestos antes de comenzar con el análisis.


Como hemos observado la aplicación e integración de la ingeniería de calidad en los procesos productivos es muy importante, ya que, mediante tecnología estadística y el diseño de experimentos, se logra el aseguramiento de la calidad en todas las etapas. Es por esto que se utilizan métodos como el QFD, pues se basa en observar lo que el cliente te está demandando, y enfocarte en esas características, siempre y cuando no descuides las demás partes de tu proceso. Pero el Diseño de Experimentos en sí no es más que una serie de pasos que se realizan previamente para reafirmar los resultados que se obtendrán y poder tomar decisiones respecto a dichos resultados. Para el diseño de un experimento debemos tener en cuenta los efectos y las características de nuestro problema a resolver. Como se puede apreciar un diseño debe de ser lo más sencillo posible y así poder ahorrar tiempo, inversión y personal, pero no por eso se deben de olvidar considerar los principios básicos en el diseño. El cliente es una pieza importante ya que sin conocer sus necesidades no logramos una satisfacción en el producto que compra, consumen así mismo llegar a un procedimiento exitoso en la calidad total y por tanto la demanda del consumidor crece a medida que la calidad no es la adecuada, es de gran importancia que exista una mejora de calidad para satisfacer las necesidades del cliente. Y mejorar la calidad de la empresa así como su prestigio.

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