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Diseño de experimentos minitab

Diseño de experimentos minitab

cómo analizar los datos del doe

El DOE (diseño de experimentos) le ayuda a investigar los efectos de las variables de entrada (factores) sobre una variable de salida (respuesta) al mismo tiempo. Estos experimentos consisten en una serie de ejecuciones, o pruebas, en las que se realizan cambios intencionados en las variables de entrada. Los datos se recogen en cada ejecución. Usted utiliza el DOE para identificar las condiciones del proceso y los componentes del producto que afectan la calidad, y luego determina los ajustes de los factores que optimizan los resultados.

Minitab ofrece cinco tipos de diseños: diseños de cribado, diseños factoriales, diseños de superficie de respuesta, diseños de mezcla y diseños de Taguchi (también llamados diseños robustos de Taguchi). Los pasos que sigue en Minitab para crear, analizar y visualizar un experimento diseñado son similares para todos los tipos. Después de realizar el experimento e ingresar los resultados, Minitab proporciona varias herramientas analíticas y gráficas para ayudarle a entender los resultados. Este capítulo demuestra los pasos típicos para crear y analizar un diseño factorial. Puede aplicar estos pasos a cualquier diseño que cree en Minitab.

diseño central compuesto, minitab

Utilice un DOE factorial 2K para proporcionar una metodología rentable para llevar a cabo experimentos controlados (DOE) en los que todos los factores (entradas del proceso) se mantienen en uno de los dos niveles (ajustes) durante cada ejecución del experimento (más puntos centrales opcionales).

->  Que es un modelo financiero

Las EOD fraccionales de 2K de baja resolución (III o IV) pueden utilizarse como herramienta de selección temprana para realizar una eliminación de primera pasada de las entradas no críticas, especialmente cuando se tienen muchas entradas (por ejemplo, más de cinco) y el coste o el tiempo son un problema importante.

Puede utilizar EODs factoriales completas de 2K (especialmente para 3 o 4 factores) y EODs factoriales de 2K de resolución V o superior (para 5 o más factores) para modelar las interacciones de 2 vías y determinar los ajustes de las variables clave que dan lugar al resultado óptimo del proceso.

Si todos los factores son numéricos y no hay curvatura significativa, estos diseños pueden utilizarse para determinar la dirección en la que seguir experimentando (para localizar una zona más cercana a la solución óptima).

Si todos los factores son continuos y se presenta una curvatura significativa, se puede ampliar el DOE factorial completo de 2K y el DOE factorial fraccionario de resolución V o superior de 2K para permitir el ajuste de un modelo cuadrático (modelización tridimensional mediante diseños compuestos centrales) para encontrar los ajustes óptimos.

diagramas de diseño de experimentos

Utilice un DOE factorial 2K para proporcionar una metodología rentable para realizar experimentos controlados (DOE) en los que todos los factores (entradas del proceso) se mantienen en uno de los dos niveles (ajustes) durante cada ejecución del experimento (más puntos centrales opcionales).

Las EOD fraccionales de 2K de baja resolución (III o IV) pueden utilizarse como herramienta de selección temprana para realizar una eliminación de primera pasada de las entradas no críticas, especialmente cuando se tienen muchas entradas (por ejemplo, más de cinco) y el coste o el tiempo son un problema importante.

->  Que es html 5

Puede utilizar EODs factoriales completas de 2K (especialmente para 3 o 4 factores) y EODs factoriales de 2K de resolución V o superior (para 5 o más factores) para modelar las interacciones de 2 vías y determinar los ajustes de las variables clave que dan lugar al resultado óptimo del proceso.

Si todos los factores son numéricos y no hay curvatura significativa, estos diseños pueden utilizarse para determinar la dirección en la que seguir experimentando (para localizar una zona más cercana a la solución óptima).

Si todos los factores son continuos y se presenta una curvatura significativa, se puede ampliar el DOE factorial completo de 2K y el DOE factorial fraccionario de resolución V o superior de 2K para permitir el ajuste de un modelo cuadrático (modelización tridimensional mediante diseños compuestos centrales) para encontrar los ajustes óptimos.

gráfico de interacción de minitab doe

El DOE (diseño de experimentos) le ayuda a investigar los efectos de las variables de entrada (factores) sobre una variable de salida (respuesta) al mismo tiempo. Estos experimentos consisten en una serie de ejecuciones, o pruebas, en las que se realizan cambios intencionados en las variables de entrada. Los datos se recogen en cada ejecución. Se utiliza el DOE para identificar las condiciones del proceso y los componentes del producto que afectan a la calidad y, a continuación, se determinan los ajustes de los factores que optimizan los resultados.

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El centro occidental tiene un nuevo sistema de procesamiento de pedidos. Usted quiere determinar si el nuevo sistema disminuye el tiempo necesario para preparar un pedido. El centro también tiene dos procedimientos de embalaje diferentes. Quiere determinar qué procedimiento es más eficiente. Decide realizar un experimento factorial para comprobar qué combinación de factores permite reducir el tiempo necesario para preparar un pedido para su envío. Cree un experimento diseñado

NotaPuede utilizar Stat > DOE > Diseño de pantalla para cambiar entre una pantalla aleatoria y una pantalla de orden estándar, y entre una pantalla codificada y una pantalla sin codificar. Para cambiar la configuración o los nombres de los factores, utilice Stat > DOE > Modificar diseño. Si sólo necesita cambiar los nombres de los factores, puede introducirlos directamente en la hoja de trabajo. Introducir datos en la hoja de trabajo