DISEÑO DE EXPERIMENTOS

• Esta técnica consiste en investigaciones que se llevan a cabo de manera planificada y depende de una evaluación estadística de los resultados para alcanzar conclusiones con un cierto nivel de confianza. • Normalmente involucra la inducción de cambios al sistema bajo investigación y la evaluación estadística del efecto de tal cambio sobre el sistema. • Pueden utilizarse para analizar los datos del experimento desde técnicas analíticas, tales como el "análisis de varianza“, hasta aquellas de naturaleza más grafica, como los "gráficos de probabilidad".

Algunos usos

• Evaluar alguna característica de un producto, proceso o sistema para validarla contra una determinada especificación, o para la evaluación comparativa de varios sistemas.

• Particularmente útil en la investigación de sistemas complejos cuyos resultados pueden ser influenciados por un número de factores potencialmente grandes.

• Identificar los factores de mayor influencia en un sistema, la magnitud de esta influencia y sus relaciones.

• Los hallazgos pueden utilizarse para facilitar el diseño y el desarrollo de un producto o proceso, o para controlar o mejorar un sistema existente.

Algunos beneficios

• Esta técnica permite hacer evaluaciones contra un estándar determinado con un nivel de confianza definido, con lo que al estimar o validar una característica de interés, puede asegurarse que los resultados obtenidos no son simplemente debidos a variaciones al azar.

• Una gran ventaja es su relativa eficiencia y economía al investigar los efectos de múltiples factores en un proceso, en comparación con una investigación de cada factor individualmente. También, su habilidad de identificar interacciones entre ciertos factores puede conducir a un profundo entendimiento del proceso.

Limitaciones y precauciones

• Cierto nivel de variación inherente (llamado frecuentemente “ruido”) está presente en todos los sistemas, y esto puede a veces confundir los resultados de las investigaciones y conducir a conclusiones incorrectas. Otra fuente potencial de error es el efecto ejercido por factores desconocidos (o simplemente no reconocidos) que pueden estar presentes, o el efecto no detectado de la interdependencia entre los diferentes factores de un sistema. El riesgo ocasionado por dichos errores puede ser reducido por un experimento bien diseñado.

• Estrictamente hablando, los hallazgos del experimento sólo son válidos para los factores y el rango de valores considerados en el experimento. .

• La teoría del diseño de experimentos hace ciertas suposiciones fundamentales (tal como la existencia de una relación canónica entre el modelo matemático y la realidad física que está siendo investigada) cuya validez o adecuación están aún sujetas a discusión.

Ejemplos de aplicación

• Evaluación de productos o procesos como, por ejemplo, la validación del efecto de un tratamiento médico, o en la evaluación de la eficacia relativa de diferentes tipos de tratamiento.

• Ensayos de validación de productos contra algunos estándares de desempeño especificados.

• Identificación de factores influyentes en procesos complejos y de este modo controlar o mejorar el valor medio o reducir la variabilidad, de alguna característica de interés (tal como el rendimiento del proceso, la resistencia o durabilidad de un producto o el nivel de ruido).

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