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Diseño de Experimentos (DOE) F, E, G, H, I, J, K, L, alimentos-industria…
Diseño de Experimentos
(DOE)
Métodología
matemática
Planificacion y realización de experimentos
Análisis e interpretación de datos
Control y manipulación de variables de entrada
y sus efectos en las variables de salida
Aplicaciones
Administración
Marketing
Industria alimenticia
Medicina
Ingeniería
Genética
Usos
Selección y comparación entre factores y variables
Identificación y optimización del sistema
Reducción de variabilidad (Sistema robusto)
Procedimiento
1.
Establecer objetivo
2.
Definir variables del problema
3.
Determinar factores y niveles
4.
Determinar el tipo de diseño experimental
5.
Realizar experimento
6.
Analizar datos
7.
Conclusiones y recomendaciones
Regresiones
Lineal
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ANOVA
Análisis de varianza
Ver diferencias significativas
entre las medias muestrales
Diagrama causa-efecto
Variables independientes que
inciden en la variable resultante
Problema
Diseño Factorial
Puede ser de uno o más factores
Complejidad proporcional al
número de factores
Dificultad de mantener las
mismas condiciones experimentales
Requiere gran cantidad de recursos
Diseño factorial 2^k
Conveniente para pocos de factores
si los recursos están disponibles
Diseño de 2 niveles con k factores
Procedimiento
1.
Estimar el efecto de los factores
2.
Formular modelo inicial
3.
Prueba estadística (ANOVA)
4.
Mejorar modelo
5.
Análisis residual
6.
Interpretación de resultados
Matriz de diseño factorial
Se construye una matriz de factores y sus combinaciones vs. tratamientos
Los tratamientos deben incluir la fila Identidad, que será siempre positiva para cualquier factor
Si el tratamiento y su factor coinciden, el signo entre estos es positivo, caso contrario es negativo
Los signos de la combinación de factores se obtiene del producto de los signos de los factores de un tratamiento
Contraste
Suma de productos de signos de un factor, correspondiente a la columna de la matriz de diseño
Efecto
Usualmente se usa dos niveles (Alto y Bajo)
Glosario
Número de Réplicas
Pruebas realizadas
por cada tratamiento
Tratamiento
Cada combinación
de factores
Diseño factorial fraccionado
Solo considera la mitad
del diseño factorial 2^k
Procedimiento
Definir el generador
Combinación de factores que se toma
como referencia a la igualdad
Establecer los alias
Combinación de factores que dan igualdad
en sus signos de la matriz de diseño
Realizar el diseño factorial con
los alias obtenidos
También denominado
Diseño de Resolución K
(K en números romanos)
Mayor significancia de los efectos
Antecedentes
Ronald Fisher
ANOVA
Primero en usar DOE
George Box
Metodología de Superficie de Respuesta (RSM)
William Deming
Genichi Taguchi
