“Hicimos un DOE de Superficie de Respuesta por que es el único que verifica interacciones”, dijo la ingeniera

“La verdad…nos parece que los diseños de experimentos factoriales no son útiles. Los RSM (Response Surface Methodology) DOE son los más potentes” – dijo el encargado de validaciones.

“¿Por qué vamos a hacer un RSM DOE si ni siquiera entendemos bien los efectos principales ni las interacciones?” – preguntó el ingeniero junior, y algunos se rieron de él.

Vamos a aclarar un poco cuando usar un Factorial DOE o un RSM DOE.

Cuando el objetivo del experimento es estudiar la interacción entre dos o más factores, un diseño de experimento factorial generalmente funciona mejor que un diseño de experimento por superficie de respuesta. 

Este artículo no trata de demostrar si un DOE Factorial es mejor, o peor, que un RSM. Se trata aquí de orientar a quien experimenta sobre cuándo o porqué es mejor usar un DOE Factorial, o usar un DOE RSM. Es un tema amplio, y aquí le damos algunos puntos a considerar.

Estos son algunos ejemplos de citas de fuentes que respaldan la idea de usar factorial DOE cuando se inicia el reconocimiento de factores sus efectos principales e interacciones:

1. “Los diseños factoriales son más eficientes que los diseños por superficie de respuesta para estimar efectos principales e interacciones.” (Montgomery, D.C., 2013. Diseño y análisis de experimentos. 8ª ed. Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons.)
2. “Los diseños factoriales son una herramienta valiosa para estudiar la interacción entre factores. Los diseños por superficie de respuesta son una extensión de los diseños factoriales que pueden ser útiles para estudiar la interacción con mayor detalle.” (Box, G.E.P., Hunter, J.S., y Hunter, W.G., 2005. Estadística para los ingenieros. 2ª ed. Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons.)
3. “Los diseños factoriales son una buena opción cuando el objetivo del experimento es estudiar la interacción entre factores. Los diseños por superficie de respuesta son una buena opción cuando se desea estimar los efectos principales y las interacciones entre factores con un alto grado de precisión.” (Montgomery, D.C., 2013. Diseño y análisis de experimentos. 8ª ed. Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons.)

En los siguientes casos, un diseño de experimento factorial es una buena opción:

En los siguientes casos, un diseño de experimento centrado en la superficie de respuesta es una buena opción:

– Cuando se busca estimar con precisión los efectos principales y las interacciones entre factores, después de haber depurado el caso con diseños experimentales previos.

– Cuando el presupuesto del es mayor, más generoso y se pueden realizar más corridas, más pruebas.

Estos son algunos ejemplos de cuándo se podría usar un diseño de experimento factorial en lugar de uno de superficie de respuesta:

Un ingeniero de alimentos está trabajando en una fórmula nueva para galletas. El ingeniero desea investigar cómo la cantidad de harina, azúcar y grasa afectan el sabor de la galleta. El ingeniero quiere estudiar cómo interactúan los tres factores en este caso, por lo que un diseño de experimentos factorial sería una buena opción.

Una ingeniera química está trabajando en la creación de un nuevo tipo de pintura. Ella desea investigar cómo la concentración de pigmento, el tipo de solvente y el tiempo de secado afectan el brillo de la pintura. El químico quiere estudiar cómo interactúan los tres factores, por lo que un diseño de experimentos factorial sería una buena opción.

En su campo, un agricultor está probando varios tipos de fertilizantes. El agricultor desea investigar cómo el tipo de fertilizante, la cantidad de fertilizante y el tiempo de aplicación influyen en el rendimiento de los cultivos. El agricultor quiere estudiar la interacción entre los tres factores en este caso, por lo que un diseño de experimentos factorial sería una buena opción.

Finalmente, los objetivos del experimento determinan si usar un diseño de experimento factorial o un diseño de experimento por superficie de respuesta.

Exploraremos más sobre los objetivos generales de cada tipo de DOE, pero no permita que alguien le diga que debe hacer un DOE factorial como la “única opción” o un DOE RSM cómo “la mejor opción”. Quien sabe sobre DOE, sabe que en la práctica el tiempo, los materiales, la complejidad de manejo del DOE y otros factores son clave, en función del objetivo.

Conozca más sobre DOE con estos recursos:

www.blackberrycross.com: explore nuestros cursos

www.blackberrycross.com/engineroom : un excelente software que le ayuda a hacer mejores DOE

---