Summary: | En el escenario que rodea hoy en día a las empresas del entorno, la
experimentación en las industrias es uno de los elementos que más pueden
contribuir al aprendizaje y a la mejora de los productos y/o procesos.
El Diseño de Experimentos (DoE) se presenta como una herramienta
estadística efectiva para entender y optimizar los procesos y productos,
maximizando la información obtenida a partir de los datos resultantes de la
experimentación. A pesar de que dichas características del DoE su aplicación
no es habitual en las empresas. Existen muchas razones o barreras para la
aplicación del DoE en las industrias, entre las cuales se cree que es muy
importante la falta de guías para la planificación de experimentos. Por ello,
esta tesis presenta una metodología sencilla para la aplicación del Diseño de
Experimentos en las industrias.
Basados en la estructura de la metodología DMAIC de Seis Sigma, se
presenta una metodología desde el punto de vista de la ingeniería, que
intenta simplificar la aplicación del DoE, manteniendo el rigor estadístico
necesario que conlleva su aplicación. Dicha metodología se presenta como
alternativa a las existentes, ya que la mayoría de ellas son poco claras,
escuetas y con poca profundidad en la planificación del experimento. Estas
características dificultan la aplicación del DoE en aquellos que deben llevar a
cabo experimentos y que no son expertos estadísticos del tema. Por ello, la
metodología incluye guías y plantillas que ayudan y soportan la aplicación del
DoE en cada paso necesario.
La tesis incluye, en primer lugar, dos estudios empíricos que caracterizan
la experimentación en las industrias, y presentan un análisis de las barreras
existentes en las industrias para la aplicación del DoE. Dichos estudios
permitieron corroborar el uso poco habitual del DoE en las industrias, y
constatan la idea de que las empresas creen necesario una metodología que
los ayude en la experimentación.
La tesis también incluye varias experiencias realizadas en empresas, así
como también dos aplicaciones completas con la nueva metodología
desarrollada. Dichas aplicaciones fueron de gran utilidad para recibir
retroalimentación de las industrias y mejorar la calidad de la metodología desarrollada.
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