Introducción al diseño de experimentos

Introducción al diseño de experimentos

Inscribirse Imprimir

El objetivo del curso es planificar la experimentación para aumentar la eficiencia. Conocer técnicas de diseño experimental, análisis de resultados y ajuste de funciones que permitan obtener modelos que expliquen la influencia de las variables experimentales sobre una o varias variables de respuesta. Optimización.

Número máximo de alumnos: 20

Nota: En cada sesión se incorporarán numerosos ejemplos prácticos con JMP de SAS para Windows e interpretación de resultados. Uso eficiente del software.

PROGRAMA

05/06/2019 -
09:30 - 14:30 Primera sesión
1.    Planificación de experiencias
       a.    Ciclo PDCA
       b.    Validación y buena práctica estadística
2.    Introducción al software estadístico JMP de SAS
3.    Medición y fuentes de variabilidad
       a.    Tipos y causas de variabilidad
       b.    Sesgos, variación sistemática y aleatoria
       c.    Procesamiento de los datos

- Maria José Bleda Hernández
06/06/2019 -
09:30 - 14:30 Segunda sesión
Método tradicional vs. Diseño de experimentos
5.    Diseños Factoriales
       a.    Factoriales con 2 factores a dos niveles (22)
          •    Tipos de efecto
          •    Matriz de Diseño
          •    Replicación
          •    Puntos centrales
          •    Interacción
          •    Bloques
        b.    Factoriales con 3 factores a dos niveles (23)
        c.    Diseños Compuestos Centrales: diseños factoriales + estrella axial
        d.    Factoriales con k factores a dos niveles (2k)
        e.    Optimización de varias variables de respuesta: función de deseabilidad


- Maria José Bleda Hernández
11/06/2019 -
09:30 - 14:30 Tercera sesión
Diseños Factoriales Fraccionales (MJB)
      a.    Confusión
      b.    Ecuación generatriz de la fracción
      c.    Resolución del diseño
      d.    Diseños 2k-1: medias fracciones
7.    Superficies de Respuesta (AMM)
      a.    Camino de mejora
      b.    Localización del óptimo

- Maria José Bleda Hernández
12/06/2019 -
09:30 - 14:30 Cuarta sesión
Diseños Factoriales a 3 niveles (3k)
9.    Diseños Factoriales Fraccionales a 3 niveles: Box-Benhken
10.  Diseños Factoriales con mezcla de factores a distintos niveles


- Albert Maria Manich i Bou
13/06/2019 -
09:30 - 14:30 Quinta sesión
Diseños Centrales Rotatorios con varias variables de respuesta a optimizar
12.     Diseño de Plackett-Burman

- Albert Maria Manich i Bou