Estas son algunas de las mejores prácticas que Blackberry&Cross ha utilizado para lograr diseños y análisis de experimentos con mejores resultados. La clave: darle al diseño la prioridad que merece.
No.1 Define el problema adecuadamente
La definición estructurada del problema es fundamental para el correcto diseño de un experimento.
Por ejemplo: algunos(as) ingenieros(as) proponen un DOE factorial con ocho (8) factores, pero en realidad no saben mucho, o nada, sobre esos 8 factores. Están explorando. Entonces, ¿para qué definir el problema como un DOE factorial completo desde el inicio? ¿Será mejor explorar con un factorial fraccionado?
Otro ejemplo: una ingeniera decide validar un nuevo producto con un diseño RSM (Superficie de Respuesta), pero no conoce el producto ni ha hecho pruebas anteriores.
Siempre consulte cuál es el objetivo del DOE:
- Cribado
- Explorar factores: efectos principales
- Explorar factores: efectos principales e interacciones
- Modelar superficie de respuesta
- Diseños robustos
Esto le ayudará a definir mejor.
No.2 Entienda sus variables de respuesta
Un experimento puede tener al menos una variable de respuesta. Cada variable de respuesta debe contar con evidencia de un sistema de medición asegurado. Además, es necesario entender el tipo de variable con el fin de seleccionar adecuadamente el tipo de DOE. No es lo mismo trabajar con una variable binomial, que con una continua.
¿De qué sirve una variable de respuesta mal medida? No de mucho.
Las variables de salida podrían tipificarse como:
- numéricas continuas
- numéricas de conteo
- binomiales
- ordinales (pseudo numéricas)
Y el tipo de diseño y así como análisis puede variar en consecuencia del tipo de variable de salida.
No. 3 Documento todos los factores de entrada, no solo los controlables.
Recuerde: ¡es un experimento! La documentación y control de la ejecución deben ser rigurosas. Por esto se sugiere usar las plantillas de diagrama de afinidad para documentar factores fijos, incontrolables, etc.
Encuente esta plantilla en www.blackberrycross.com o en BBCross Academy.
No.4 Enfoque Progresivo
Cuando no se tiene mucha experiencia con un proceso, o problema, aun cuando sea usted experto(a) en DOE, resulta sabio usar una estrategia de diseño experimental progresivo.
Más sobre esta técnica en BBCross Academy.
No. 5 La Trinidad Poderosa
En estadística aplicada se conoce a la Poderosa Trinidad del DOE. Son tres prácticas que suelen dar mejores resultados, a saber: aleatorizar las corridas, usar variables de bloque y replicar.
Más al respecto en BBCross Academy.
Para más información sobre servicios y capacitación en DOE, visite www.blackberrycross.com
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