Webinar: Identificación de las variables significativas: Diseño de experimentos (DoE)

INTRODUCCIÓN

La experimentación para la mejora de los productos, procesos y servicios es un punto clave para la estrategia empresarial. El problema está en que experimentar es caro, especialmente si se hace siguiendo estrategias intuitivas pero muy poco eficientes. Los diseños de experimentos plantean estrategias de selección de las condiciones de experimentación para obtener la máxima eficiencia con un número reducido de experimentos a realizar.

CASO PRÁCTICO: El departamento de R&D de la empresa Cava Copa está llevando a cabo dos proyectos de mejora en el marco de la aplicación de un programa Seis Sigma cuya característica crítica de calidad es el proceso de etiquetaje de sus botellas de cava. Tras la decisión de cambiar el diseño de las botellas para conseguir un producto más funcional y atractivo, se requiere modificar la impresión de las etiquetas y, por consiguiente, el proceso automatizado de etiquetado. El equipo de trabajo decide llevar a cabo dos Diseños de Experimentos (DoE) para detectar los factores que afectan y su influencia.

OBJETIVO

Este seminario intentará mostrar como la funcionalidad DoE de Minitab permite diseñar la hoja de cálculo para la recopilación de datos, indicar las combinaciones de factores a experimentar así como el orden aleatorio con el que se tienen que llevar a cabo los experimentos. Una vez introducidos los datos, se realizará énfasis en el análisis e interpretación de los resultados más relevantes.

Minitab ofrece una completa gama de diseños a elegir. En el seminario se presentarán los diseños de experimentos completos (2^k) y fraccionales (2^k-p). Se realizará una breve introducción de los conceptos relacionados con el Diseño de Experimentos (DoE), así como la interpretación de los gráficos de interacción y el estudio de la estructura de alias.

CONTENIDOS

• Recogida de datos para un diseño de experimentos
• Diseño y análisis de un diseño factorial completo 2^k
• Diseño y análisis de un diseño factorial fraccional 2^k-p
• Turno de preguntas: Se podrán realizar preguntas sobre cualquier duda de la presentación en directo que serán respuestas por el ponente.

PONENTES

Sara Fontdecaba Rigat es Licenciada en Ciencias y Técnicas Estadísticas, Máster en Estadística e Investigación Operativa y actualmente estudiante de doctorado de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Realiza su investigación en el Grupo de Investigación de Estadística Aplicada (GRESA) y colabora en los proyectos de consultoría del departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC).

Ignacio Puig de Dou es Ingeniero Industrial Mecánico (ETSEIB-UPC) y Máster en Industrial Engineering (Indiana, USA. Beca Fulbright-La Caixa). Actualmente es profesor de ESADE del Departamento de Operaciones e Innovación y emprendedor en el área de consultoría Estadística y de Investigación de Operaciones (Estadística Industrial, Simulación por Ordenador y Big Data). Ha trabajado durante los últimos años en Hewlett-Packard (Sant Cugat, Barcelona) en la dirección de las áreas de Supply Chain/Logística y Planificación de la Producción para impresoras de pequeño y gran formato. Previamente estuvo trabajando en Accenture como consultor senior de proyectos de Supply Chain para la industria del automóvil en México y España.

REQUISITOS Y CONFIGURACIÓN

El audio del seminario se ofrece por VoIP, por lo que será necesario que el equipo que utilice para participar en el seminario disponga de altavoces o auriculares.

Le recomendamos que compruebe la conectividad del equipo que utilizará para asistir al seminario y que lea las instrucciones para su óptimo seguimiento.