Para crear un experimento con todos los factores categóricos, Quick Designs pregunta sobre las características de los factores a estudiar. A menudo, se selecciona una respuesta para el número máximo de niveles de un factor en el experimento.
- Cuando todos los factores tengan 2 niveles, seleccione Estimar los efectos
principales y de interacción cuando todos los factores tienen dos
niveles.
- Cuando al menos un factor tenga 3 o más niveles, seleccione Estimar los
efectos principales y de interacción cuando al menos un factor tiene
más de dos niveles.
Considere si necesita 1 o 2 tipos de diseños para casos más específicos. Un caso es un factor difícil de cambiar. Si tiene un factor difícil de cambiar, seleccione Estime los
efectos principales y de interacción cuando todos los factores
tienen dos niveles y uno es difícil de cambiar.
El otro caso es un experimento que incluye factores de ruido que se pueden controlar en el experimento, pero no en el entorno de producción. En este caso, el objetivo del experimento es determinar los mejores ajustes para los factores controlables a medida que varían los factores incontrolables. Si tiene este objetivo específico, seleccione Encuentre
los ajustes de factor óptimos para lograr robustez frente al ruido
incontrolable.
Detalles de la decisión
La siguiente información define los niveles de las variables categóricas, define los efectos principales, define los efectos de interacción, define un factor difícil de cambiar y describe un diseño para encontrar la configuración óptima de los factores para lograr la solidez frente al ruido incontrolable.
- ¿Qué son los niveles de factores para las variables categóricas?
- Para las variables categóricas, los niveles de los factores son los valores del factor que se va a estudiar en el experimento. Por ejemplo, en un experimento sobre la resistencia del plástico, decide incluir el tipo de aditivo de endurecimiento como factor. Tiene 3 tipos de aditivos que etiqueta como A, B y C. El factor tiene 3 niveles.
- ¿Cuál es el efecto principal?
- Un efecto principal es una estimación del efecto de un solo factor. Por ejemplo, la empresa de fertilizantes B compara la tasa de crecimiento de las plantas en plantas tratadas con su producto en comparación con plantas tratadas con el fertilizante de la empresa A. En el experimento, el fertilizante B tiene una tasa media de crecimiento de plantas más alta que el fertilizante A. La diferencia en las medias es el principal efecto del factor fertilizante.
- ¿Qué es un efecto de interacción?
- Un efecto de interacción es una estimación de la forma en que el efecto de un factor depende del valor de uno o más factores. Por ejemplo, si los niveles son lo suficientemente amplios, el efecto del tiempo en la calidad de un producto horneado depende de la temperatura. Cuando la temperatura es tan baja que el producto está poco cocido, entonces un aumento en el tiempo aumenta la calidad. Cuando la temperatura está en un rango aceptable, un aumento en el tiempo disminuye la calidad porque el producto se quema. El efecto del tiempo depende del valor de la temperatura.
- ¿Qué es un factor difícil de cambiar?
- Un factor difícil de cambiar es un factor que es difícil de aleatorizar completamente debido a limitaciones de tiempo o costo. Por ejemplo, la temperatura es un factor difícil de cambiar común, porque al ajustar la temperatura, por lo general se requiere un tiempo significativo para que se estabilice. Un diseño de parcela dividida es un experimento diseñado que incluye al menos un factor difícil de cambiar. En un experimento de parcelas divididas, los niveles del factor difícil de cambiar se mantienen constantes durante varias ejecuciones experimentales.
- ¿Cuándo encontraría los ajustes de factor óptimos para lograr resistencia al ruido incontrolable?
- Un diseño de Taguchi es un experimento diseñado que permite elegir un producto o proceso que funciona con mayor consistencia en el entorno operativo. Los diseños de Taguchi reconocen que no todos los factores que causan variabilidad pueden ser controlados. Estos factores que no se pueden controlar se denominan factores de ruido. Los diseños de Taguchi intentan identificar factores controlables (factores de control) que minimicen el efecto de los factores de ruido. Durante el experimento, usted manipula los factores de ruido para hacer que haya variabilidad y luego determina la configuración óptima de los factores de control para que el proceso o producto sea robusto o resistente ante la variación causada por los factores de ruido. Un proceso diseñado con esta meta producirá una salida más consistente. Un producto diseñado con esta meta tendrá un rendimiento más consistente, independientemente del entorno en el que se utilice.
- Un ejemplo bien conocido de los diseños de Taguchi es el de la empresa japonesa de losetas Ina Tile Company en la década de 1950. La empresa estaba produciendo demasiadas losetas fuera de las dimensiones especificadas. Un equipo de calidad descubrió que la temperatura del horno utilizado para cocer las losetas variaba, causando falta de uniformidad en la dimensión de las losetas. Ellos no podían eliminar la variación de temperatura, porque construir un nuevo horno era demasiado costoso. Por lo tanto, la temperatura era un factor de ruido. Usando experimentos diseñados de Taguchi, el equipo descubrió que al aumentar el contenido de cal de la arcilla, un factor de control, las losetas se volvían más resistentes o robustas ante la variación de temperatura en el horno, lo cual permitía producir losetas más uniformes.
