Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
DISEÑO ROBUSTO, restringir con seguridad el movimiento de pasajeros de…
DISEÑO ROBUSTO
-
-
-
Diseño de experimentos
En Japón, durante las décadas de 1950 y 1960, el doctor Genichi Taguchi desarrolló técnicas para aplicar el DOE en mejorar la calidad de productos y procesos de manufactura.Taguchi recibe crédito por promover varias ideas clave de diseño experimental para el desarrollo de productos y procesos robustos.
El DOE no es sustituto del conocimiento técnico del sistema bajo investigación. En realidad, el equipo debe usar su conocimiento del producto y forma de operación para escoger los parámetros correctos para investigar por experimento.
El método de diseño robusto está basado en un método llamado diseño de experimentos (DOE). En este método, el equipo identifica los parámetros que se pueden controlar y los factores de ruido que desea investigar.
Por ejemplo, los ingenieros de Ford tienen modelos matemáticos básicos del desempeño de cinturones de seguridad como una función de las dimensiones de un pasajero y tipos de colisión. Estos modelos permiten a la Ford dar dimensiones a elementos mecánicos y determinar la geometría del aditamento del cinturón.
-
Advertencias
Al interpretar un análisis de medias es que los efectos del factor son independientes, sin las interacciones en los factores, y casi todos los sistemas reales exhiben muchas interacciones, pero éstas suelen ser más pequeñas que los efectos principales.
La verificación de esta suposición es otro motivo para ejecutar experimentos de confirmación en los puntos de referencia seleccionados.
Los textos que se refieren al DOE por lo general dan varias formas para explorar interacciones en los factores, incluyendo lo siguiente.
-
-
Asignar interacciones específicas a explorar en ciertas columnas de la matriz ortogonal (en lugar de usar la columna para un factor de control).
El análisis de varianza (ANOVA) tiene una forma de evaluar la significación de los resultados de efectos del factor en vista del error experimental observado en los datos. ANOVA toma en cuenta el número de observaciones hechas en cada uno de los grados de libertad del experimento y la escala de los resultados para determinar si cada efecto es importante desde el punto de vista estadístico.
Paso 1: Identificar factores de control, factores de ruido y métricas de desempeño
Factores de control: Son las variables de diseño bajo control durante el experimento, se usan para explorar el desempeño del producto bajo las numerosas combinaciones de puntos de referencia de parámetro.
Factores de ruido: Son variables que no se pueden controlar de manera explícita durante la manufactura y operación del producto.
Métricas de desempeño: Son las especificaciones de interés del producto en el experimento. Por lo general, el experimento se analiza con una o dos especificaciones clave del producto, como métricas de desempeño, para hallar puntos de referencia de factor de control y optimizar este desempeño.
-
-
-
-
.
Prueba de factores de ruido
Se emplean varios métodos para explorar los efectos de
factores de ruido en experimentos.
Si los factores de ruido no se pueden controlar durante el experimento, permitimos que el ruido varíe de modo natural y simplemente evaluamos el rendimiento del producto en presencia de ruido. Algunas formas comunes para probar factores de ruido son:
-
Ejecutar réplicas de cada fila, permitiendo que el ruido varíe de un modo natural y no controlado en todo el experimento, resultando en varianza medible en desempeño para cada fila.
Asignar columnas adicionales en la matriz ortogonal o esquema factorial fraccional a los factores de ruido, tratando esencialmente el ruido como otra variable.
-
-
-
-
-
-
-
-
