Errores en la búsqueda de condiciones robustas. Metodologías para evitarlos.

El problema de encontrar condiciones robustas al efecto de factores no controlados es un tema que interesa enormemente a las empresas ya que es una característica que demanda el mercado. Existen básicamente dos métodos para estudiar el problema: El que se basa en el método propuesto por G. Taguchi a...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Pozueta Fernández, Maria Lourdes
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2001
País:España
Institución:CBUC, CESCA
Repositorio:TDR. Tesis Doctorales en Red
OAI Identifier:oai:www.tdx.cat:10803/5833
Acceso en línea:http://www.tdx.cat/TDX-0325103-120312
http://hdl.handle.net/10803/5833
https://dx.doi.org/10.5821/dissertation-2117-93148
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:diseño robusto
Taguchi
diseño de experimentos
matriz producto
variabilidad
diseño de parámetros
robust design
robust conditions
Design of experiments
condiciones robustas
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inner array
outer array
variability
parameter design
1209. Estadística
311
51
62
65
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description El problema de encontrar condiciones robustas al efecto de factores no controlados es un tema que interesa enormemente a las empresas ya que es una característica que demanda el mercado. Existen básicamente dos métodos para estudiar el problema: El que se basa en el método propuesto por G. Taguchi a comienzos de los 80's con el que se aproxima la variabilidad a partir de matrices producto y se seleccionan las condiciones robustas minimizando la respuesta, o el que parte de una matriz más económica que permite estimar un modelo para la respuesta Y en función de los factores de control y ruido, y estudia las condiciones robustas a partir de las interacciones entre los factores ruido y los factores de control. Aunque en un principio cabrían esperar resultados muy similares analizando un mismo problema por las dos vías hemos encontrado ejemplos donde las conclusiones son muy dispares y por ello nos hemos planteado este trabajo de investigación para encontrar las causas de estas diferencias.<br/>El trabajo de investigación lo hemos iniciado estudiando la naturaleza de las superficies asociadas a la variabilidad provocada por factores ruido realizando el estudio de forma secuencial aumentando el número de factores ruido. Hemos demostrado que independientemente de que la métrica seleccionada sea s2(Y), s(Y) o lo(s(Y)) las superficies difícilmente podrán ser aproximadas por polinomios de primer orden en los factores de control llegando a la conclusión de que algunas de las estrategias habituales que los experimentadores utilizan en la práctica difícilmente llevan a un buen conocimiento de esta superficie. Por ejemplo no es adecuado colocar un diseño 2k-p de Resolución III en los factores de control en una matriz producto siendo recomendables diseños de Resolución IV con puntos centrales.<br/>A continuación se han supuesto dos fuentes de variación en la respuesta debidas a ruido, fuentes desconocidas para el experimentador, y se ha estudiado la sensibilidad de los dos métodos para recoger estas oportunidades de reducción de la variabilidad demostrándose que el modelo para métricas resumen está más preparado para recoger todas las fuentes de variación que el modelo a partir de métricas no-resumen, el cual es muy sensible a la estimación del modelo de Y.<br/>Por último se ha investigado sobre los errores más comunes a la hora de seleccionar las condiciones robustas a partir de gráficos.
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