Diseño De Experimentos

Introducción

El diseño de experimentos es una forma de experimentación como parte del proceso científico, ayuda a averiguar como un sistema o proceso trabaja permitiéndonos así mejorar nuestros procesos en ingeniería en tiempo, rentabilidad, productos conformes etc. Así como también tiene una amplia aplicación en muchas otras disciplinas.

Por lo tanto la finalidad de este trabajo es conocer a fondo en que consiste el diseño de experimentos como lo son sus campos de aplicación, metodología de uso y tipos de experimentos para así tener una mejor idea a la hora que lo vayamos a aplicar como futuros profesionales de ingeniería.

Diseño de Experimentos

Es una técnica estadística que permite identificar y cuantificar las causas de un efecto dentro de un estudio experimental. En un diseño experimental se manipulan deliberadamente una o más variables, vinculadas a las causas, para medir el efecto que tienen en otra variable de interés. El diseño experimental prescribe una serie de pautas relativas qué variables hay que manipular, de qué manera, cuántas veces hay que repetir el experimento y en qué orden para poder establecer con un grado de confianza predefinido la necesidad de una presunta relación de causa-efecto. Diseñar un experimento significa planear un experimento de modo que reúna la información pertinente al problema bajo investigación.

El diseño de un experimento es la secuencia completa de pasos tomados de antemano para asegurar que los datos apropiados se obtendrán de modo de modo que permitan un análisis objetivo que conduzca a deducciones válidas con respecto al problema establecido. El diseño experimental encuentra aplicaciones en la industria, la agricultura, la mercadotecnia, la medicina, la ecología, las ciencias de la conducta, etc.

Objetivos del Diseño de Experimentos

 Proporcionar la máxima cantidad de información pertinente al problema bajo investigación.

 El diseño, plan o programa debe ser tan simple como sea posible.

 La investigación debe efectuarse lo más eficientemente posible; ahorrar tiempo, dinero, personal y material experimental. Proporcionar la máxima cantidad de información al mínimo costo.

Aplicaciones según la clasificación de la industria

Industrias pesadas o de base

• Química Pesada

Industrias de bienes de equipo

• Maquinaria

• Materiales de construcción

• Producción de vehículos industriales

• Industria aeronáutica

Industrias ligeras o de uso y consumo

• Farmacia y química ligera

• Informática y telecomunicaciones

• Biotecnología

Etapas de un Diseño de Experimentos

1) Enunciado o planteamiento del problema.

2) Formulación de hipótesis.

3) Proposición de la técnica experimental y el diseño.

4) Examen de sucesos posibles y referencias en que se basan las razones para la indagación que asegure que el experimento proporcionará la información requerida y en la extensión adecuada.

5) Consideración de los posibles resultados desde el punto de vista de los procedimientos estadísticos que se aplicarán y para asegurar que se satisfagan las condiciones necesarias para que sean válidos estos procedimientos.

6) Ejecución del experimento.

7) Aplicación de las técnicas estadísticas a los resultados experimentales.

8) Extracción de conclusiones con medidas de la confiabilidad de las estimaciones generadas. Deberá darse cuidadosa consideración a la validez de las conclusiones para la población de objetos o eventos a la cual se van a aplicar.

9) Valoración de la investigación completa y contrastación con otras investigaciones del mismo problema o similares.

Ventajas y Desventajas del Diseño de Experimentos

Ventajas

 Se requiere una estrecha colaboración entre los estadísticos y el investigador con las consiguientes ventajas en el análisis e interpretación de las etapas del programa.

 Se enfatiza respecto a las alternativas anticipadas y respecto a la pre-planeación sistemática, permitiendo aun la ejecución por etapas y la producción única de datos útiles para el análisis en combinaciones posteriores.

 Debe enfocarse la atención a las interrelaciones y a la estimación y cuantificación de fuentes de variabilidad en los resultados.

 El número de pruebas requerido puede determinarse con certeza y a menudo puede reducirse.

 La comparación de los efectos

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