Este ejemplo es un resumen de un DOE de Superficie de Respuesta, CCC, que Blackberry & Cross desarrolló como parte de sus servicios de mentoring, asesoría y capacitación especializada en análisis estadístico aplicado para ingeniería y solución de problemas.

Es un caso ideal para ingeniería de sostenimiento (sustaining), validaciones o CAPA en empresas que trabajan con tornos (torneado suizo, o similares)

Si le gustaría conocer más cómo desarrollar diseño experimental en su empresa, contáctenos: https://www.blackberrycross.com/contactenos

Para este DOE RSM CCC se consideran:

Variables de entrada: Velocidad, Avance y Profundidad

Variable de salida: Vida útil de la herramienta

Copy of Modern Landing Page for DOE in Ultra Precision Machining by BBCross Análisis Estadístico

FAQ: Preguntas frecuentes

¿Qué son los RSM?

¿Qué es un DOE RSM?

De acuerdo con Moresteam: Los diseños de Response Surface Methods (o RSM) se utilizan para modelar relaciones complejas entre un conjunto de variables independientes continuas y una variable de respuesta continua, con el fin de optimizar las condiciones operativas para producir resultados consistentes y óptimos. Este diseño avanzado crea modelos no lineales, proporcionando efectos de interacción detallados y gráficos de contorno. Además, los modelos se pueden enviar a un optimizador de respuestas para encontrar resultados objetivo, máximos y mínimos.

¿Cuándo usar DOE RSM?

Los DOE, diseños de experimentos, Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) suelen ser útiles cuando el objetivo sea modelar la curvatura en la superficie de respuesta y encontrar los picos (maximizar), valles (minimizar) o “planos” (áreas de robustez) de la superficie para optimizar la respuesta.

En general se usan tras haber pasado por etapas de DOE Cribado o Factorial, pero no necesariamente.

¿Por qué es importante aplicar un DOE en procesos de maquinado CNC?

Aplicar un DOE (Design of Experiments) permite entender cómo interactúan las variables de proceso (velocidad, avance, profundidad de corte) y cómo influyen en el rendimiento, calidad superficial y vida de la herramienta.
A diferencia de los métodos de prueba y error, el DOE ofrece resultados estadísticamente significativos y acelera la optimización de parámetros con menos ensayos y menor desperdicio de material. Un DOE de RSM CCC es un tipo posible de DOE. En este caso se usó dado que los experimentadores querían explorar la optimización en niveles generalmente no usados antes.