Diseño de experimentos ejemplos resueltos minitab

Diseño de experimentos ejemplos resueltos minitab

Ejemplos de proyectos de diseño de experimentos

Para cada combinación de tiempo, temperatura y operador, hay tres observaciones. Ahora tenemos un caso en el que hay tres factores y tres observaciones por celda. Vamos a ejecutar este modelo en Minitab.

La tabla ANOVA nos muestra que los efectos principales debidos al tiempo de ciclo, al operario y a la temperatura son todos significativos. Las interacciones de dos vías para el tiempo de ciclo por el operador y el tiempo de ciclo por la temperatura son significativas. Pero el operador por temperatura no es significativo, pero la temida interacción de tres vías sí lo es. ¿Qué significa que una interacción de tres vías sea significativa?

Estos gráficos de interacción nos muestran los tres conjuntos de medias de celdas de dos vías, cada uno de los tres se traza de dos maneras diferentes. Este es un gráfico útil para tratar de entender lo que está sucediendo. Estos son todos los gráficos de dos vías.

Pensemos en cómo se hizo este experimento. Hay tres observaciones para cada combinación de factores. ¿Son realmente unidades experimentales separadas o son simplemente tres mediciones en la misma unidad experimental? Si son simplemente tres mediciones en el mismo trozo de tela que se hizo en el mismo lote, por ejemplo, entonces no son realmente independientes. Si este es el caso, otra forma de ver estos datos sería promediar esas réplicas. En este caso sólo hay una observación para cada tratamiento, por lo que no habría f.d. de error. Sin embargo, tal y como se presenta el problema en el texto, parece que se han tratado de forma independiente y, por tanto, son verdaderas réplicas, lo que da lugar a 36 f.d. de error.

Minitab doe respuestas múltiples

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.

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

Diseño de experimentos software minitab download

Este taller práctico se centra en la comprensión de los elementos fundamentales del diseño experimental y en cómo aplicar el diseño experimental para resolver problemas reales.    Se utiliza un paquete de software estadístico, Minitab®, para ayudar a crear diseños, analizar datos e interpretar los resultados de forma más eficiente y eficaz. Examinaremos cómo utilizar métodos estadísticos probados para diseñar, recoger y analizar adecuadamente los datos experimentales.

El taller en el campus se ofrece durante un período de 3 días.    Cada tema se refuerza mediante discusiones, estudios de casos, ejercicios y simulaciones.    Los ejercicios y las simulaciones se realizan en nuestro laboratorio de informática utilizando el software estadístico Minitab.    Fuera de las clases, los participantes pueden participar en debates en línea con el instructor y otros estudiantes.

El taller en línea dirigido por un instructor cubre el mismo material que el programa de 3 días en el campus, pero está disponible durante un período de 2 semanas a través de nuestro Sistema de Gestión de Aprendizaje en línea, proporcionando flexibilidad a su horario.    Los materiales de aprendizaje incluyen conferencias pregrabadas, estudios de casos, ejercicios y simulaciones.    Le mantenemos activamente involucrado a través de discusiones en línea con el instructor y otros estudiantes. (Si no tiene acceso al software Minitab, vaya a www.Minitab.com para descargar una copia de prueba gratuita).

Diseño de experimentos para principiantes

Utilizar un DOE factorial 2K proporciona 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 los 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.

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.

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