Diseño estadístico de experimentos

El diseño de experimentos es un método de planificación estructurado para analizar correlaciones. Se analizan las relaciones entre muchos factores que influyen en un resultado con el fin de obtener la mejor configuración de los insumos. En el diseño estadístico de experimentos, los resultados no se analizan simplemente, sino que se elabora un plan experimental que se lleva a cabo y se evalúa en la práctica. A continuación, el diseño experimental puede optimizarse en función de los resultados. Esto significa que, en comparación con otros métodos, a menudo sólo son necesarios unos pocos experimentos para obtener los mismos resultados o incluso más.

Información rápida

Contenido

  • Introducción al DOE
  • Valor objetivo, factor y niveles
  • Elaboración de un plan experimental
  • Interacciones
  • Análisis del diseño experimental
  • Significación, valor p
  • Optimización del tamaño objetivo
  • Problema Máx. y Min. problema
  • Factorial completo y factorial parcial
  • Resolución
  • Fusión de términos
  • Réplicas
  • Efecto, selectividad
  • Reducción del modelo
  • Diagramas residuales
  • Punto central
  • Comprobación de la linealidad
  • Formación de bloques
  • Sobreajuste
  • Aleatorización
Duración a consultar
Fechas a petición

Lo que hay que saber

El diseño de experimentos (DOE) es un método sistemático que se utiliza en diversos ámbitos, como la investigación, el desarrollo y la producción. Permite planificar, ejecutar y analizar experimentos para determinar simultáneamente los efectos de varios factores sobre una o varias variables objetivo. La aplicación del DOE permite comprender las relaciones complejas de un sistema mediante el análisis sistemático de distintos factores y sus interacciones. El principal objetivo del DOE es identificar los factores de influencia significativos y encontrar las condiciones óptimas para obtener los resultados deseados. Variando diferentes parámetros y analizando su impacto en el resultado, las organizaciones pueden tomar decisiones para mejorar los procesos.

Beneficios

  • Comprensión de las interacciones en el proceso
  • Aceleración del plazo de comercialización
  • Maximización de la calidad del producto
  • Minimización de riesgos e incertidumbres
  • Optimización más eficaz del proces

Riesgos

  • Distorsión de los datos debido a factores de confusión
  • Complejidad del diseño de los experimentos
  • Interpretación incorrecta de los resultados
  • Costes elevados de los experimentos
  • Falta de control sobre las influencias externas

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