Diseño de experimentos en la industria

El diseño de experimentos es altamente efectivo para aquellos procesos, que su rendimiento se ve afectado por varios factores. Con esta técnica se puede conseguir entre otras cosas, mejorar el rendimiento de un proceso, reducir la variabilidad o los costos de producción, así como aumentar la calidad de los productos o servicios.

En general los experimentos se usan para estudiar el desempeño de procesos y sistemas. El proceso o sistema puede representarse como se muestra en la figura 1. El proceso puede por lo general visualizarse como una combinación de máquinas, métodos, personas u otros recursos que transforman cierta entrada (con frecuencia cierto material) en una salida que tiene una o más respuestas observables. Algunas variables del proceso x1, x2,..., xn son controlables, mientras que otras z1, z2,...,zm son no controlables. 

Figura 1. Modelo general de un proceso o sistema

Los objetivos del diseño de experimentos podrían comprender los siguientes puntos:

• Determinar cuáles son la variables que tiene mayor influencia sobre la respuesta y.
• Determinar cuál es el ajuste de las x que tiene mayor influencia para que y esté casi siempre cerca del valor nominal deseado.
• Determinar cuál es el ajuste de las x que tiene mayor influencia para que la variabilidad de y sea reducida.
• Determinar cuál es el ajuste de las x que tiene mayor influencia para que los efectos de las variables z1, z2,...,zmsean mínimos. 

El diseño experimental es una herramienta de importancia fundamental en el ámbito industrial (ingeniería) e incluso en las empresas de servicio para mejorar el desempeño de un proceso de manufactura o servicio. También tiene múltiples aplicaciones en el desarrollo de nuevos productos y procesos.

 El diseño de experimentos se puede utilizar en las industrias para:

• Mejorar los procesos, ya sea mejorando su eficiencia, su confiabilidad o su rendimiento.
• Asistir en la solución problemas.
• Aprender de los procesos y sus fallos.
• Establecer relaciones de causa-efecto entre las entradas (input) de un proceso y sus salidas (output).
• Identificar los factores que tiene el mayor impacto y el menor en los procesos y/o productos.
• Lograr una producción de productos que cumplan con las especificaciones que sean a su vez robustos a ruidos externos.
• Establecer una región (o ventana) del proceso donde unos factores pueden operar, averiguando la sensibilidad al cambio de algunos factores en la respuesta.
• Fijar especificaciones y tolerancias lógicas para productos y procesos.
• Obtener una ecuación polinómicas que modele el comportamiento de la respuesta de un proceso en una región de variación de los factores.
• Verificar si la solución adoptada apara mejorar un proceso, realmente obtiene los resultados esperados.

-Ejemplos en la industria:

  -En las empresas de fabricación de tintes y pinturas, estudian el tiempo de sacado, para ello el experimento factorial ofrece poder determinar un tiempo de secado fiable, para ello los factores de este experimento son el tipo de pintura-esmalte, método de secado y número de capas.

   -En la industria alimentaria, industria química y farmacéutica muchos procesos de mezclado de sustancias que utilizan no son robustos. Con el diseño de experimentos permite encontrar las soluciones a estos procesos debido a la localización de los parámetros óptimos de sus procesos, partiendo de la determinación de las proporciones de cada componentes de la mezcla y poder aumentar la calidad del producto. El uso de la herramienta diseño de experimentos por mezcla en un proceso productivo permite identificar los parámetros óptimos para disminuir la variación de la variable respuesta.

 En definitiva, se puede aplicar a cualquier industria, analizando las propiedades de los productos fabricados, donde se tenga una variable respuesta que esté influenciada por varios factores. 

-Bibliografía:

Pablo, T. R. Metodología para el Diseño de Experimentos(Doe) en la Industria. Tesis Doctoral. Universidad deNavarra. España. 2008.

Montgomery, D. C. Diseño y Análisis de Experimentos. 2nd ed. México,  Limusa. 2008.

Robert, O. K. Diseño de Experimentos: Principios estadísticos para el diseño y análisis de investigaciones. 2nd. ed. México, Thomson. 2001.

http://www.web.facpya.uanl.mx/rev_in/Revistas/10/A7.pdf