Diseño Experimental

Desde siempre el hombre ha realizado experimentos. El hombre primitivo probaba frutos silvestres para ver si tenían un sabor agradable; alguna vez intentaba un nuevo método de caza, y si daba resultado, era adoptado por la tribu. Los resultados de los experimentos del hombre primitivo eran muy aleatorios, ya que dependían en gran medida de la naturaleza. El mejor método de caza seguramente no daba siempre los mismos resultados, debido a los muchos factores que cambiaban de una ocasión a otra.

Los experimentos en la industria moderna son más complicados que el experimento antiguo descrito arriba, porque son muchos los factores que son susceptibles de controlarse y que afectan a la calidad de los productos, de aquí que son muchas las combinaciones de dichos factores que se deben probar para obtener resultados válidos y consistentes.

El diseño estadístico de experimentos permite optimizar la información generada acerca del sistema, en relación a los objetivos planteados. En otras palabras, el diseño de experimentos es la aplicación del método científico para generar conocimiento acerca de un sistema o proceso.

El diseño de experimentos ha sido consolidado poco a poco en la industria actual como un conjunto de herramientas estadísticas y de ingeniería, que permiten lograr la máxima eficiencia de los procesos con el mínimo costo.

Más concretamente, con diseño de experimentos se pueden resolver problemas como los siguientes:

• Desarrollar productos que sean resistentes a diferentes condiciones de uso.

• Encontrar las condiciones de proceso que dan por resultado valores óptimos de las características de calidad del producto.

• Elegir entre diferentes materiales, métodos de producción o proveedores, con el fin de mejorar la calidad y reducir costos.

• Hacer el proceso insensitivo a la variabilidad transmitida por sus componentes.

• Estudiar la relación que existe entre los diferentes factores que intervienen en un proceso y las características de calidad del producto. Este es el problema general que resuelve el diseño de experimentos, ya que los puntos anteriores se pueden ver como casos particulares de éste.

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