Metodologías del Diseño Experimental en Procesos Industriales: Un análisis teórico

Resumen

La investigación resalta la importancia del diseño experimental en la industria para comparar tratamientos, estudiar factores y optimizar operaciones, mejorando la calidad y la toma de decisiones. Bajo un enfoque experimental el cual sigue principios como la aleatorización, repetición y bloqueo. El diseño completamente aleatorizado (DCA) asigna tratamientos aleatoriamente a unidades homogéneas, siendo básico, pero menos efectivo en entornos heterogéneos, mediante el análisis de la varianza (ANOVA), se puede analizar la variabilidad en un proceso e identifica los tratamientos que producen un efecto significativo en la variable respuesta; métodos como Fisher LSD y Tukey se aplican para comparaciones post-ANOVA. Herramientas avanzadas de DOE (Design of Experiments), como diseño de bloques completamente al azar, diseños de cuadro latino y grecolatino son sus respectivos modelos estadísticos y ANOVAS. Adicionalmente, presenta el análisis de los diseños factoriales, desde conceptos básicos hasta representaciones de modelos estadísticos, análisis de varianza, y comparaciones entre factores ya sean fijos o aleatorios, como sus modelos. En esta investigación destaca la relevancia del diseño experimental para la mejora continua en la industria, ofreciendo un marco sólido para la toma de decisiones y la optimización de procesos.