DISEÑO Y EXPERIMENTACION, ENVASES PET

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS

Campus El Progreso

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DISEÑO Y EXPERIMENTACION

        Presentado por:        

KENIA JOHNSON

ENRIQUE PALMA

JOSUE MEJIA

JOAN DIAZ  

Catedrático

ING. NELSON ZEPEDA  

El Progreso, Yoro, 21 noviembre 2019

INDICE

OBJETIVO GENERAL        4

Objetivos específicos        4

LA METODOLOGÍA DE LA SUPERFICIE DE RESPUESTA (RSM)        5

INDUSTRIA 4.0        5

LÍNEA DE PRODUCCIÓN DE SOPLADO DE ENVASES PET        6

Factores controlados y sus niveles        6

Factores        6

Niveles:        6

Variable de respuesta        7

Hipótesis        7

INTRODUCCION

En el presente informe se realiza una aplicación de lo aprendido en la asignación de diseño de experimentos, muy útiles para mejorar productos y procesos. Estos conceptos corresponden a la Metodología de optimización de procesos con metodología de superficie de respuesta aplicada a la tecnología 4.0. En este estudio aplicado al proceso de embotellado de refresco desde su primera etapa del soplado de PET para el envasado en la empresa embotelladora EMSULA, se determinará cual es la presión correcta a la que se debe de someter el tubo PET, temperatura y tiempo a la que se somete para así obtener una variable de respuesta y por consiguiente el punto de equilibrio.

OBJETIVO GENERAL

 Definir los conceptos de optimización de procesos con metodología de superficie de respuesta e industria 4.0, para explicar la aplicación de estas en los procesos de la empresa Embotelladora EMSULA.

Objetivos específicos

• Definir cada uno de los conceptos en cuanto a
• Verificar la relación que tienen las dos metodologías que se están investigando.  
• Obtener los datos necesarios para ser analizados estadísticamente.

LA METODOLOGÍA DE LA SUPERFICIE DE RESPUESTA (RSM)

es un conjunto de técnicas matemáticas y estadísticas utilizadas para modelar y analizar problemas en los que una variable de interés es influenciada por otras.  El propósito inicial de estas técnicas es diseñar un experimento que proporcione valores razonables de la variable respuesta y, a continuación, determinar el modelo matemático que mejor se ajusta a los datos obtenidos. El objetivo final es establecer los valores de los factores que optimizan el valor de la variable respuesta. Esto se logra al determinar las condiciones óptimas de operación del sistema.

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