El diseño de experimentos (DoE) es una herramienta fundamental en la optimización y mejora de procesos en diversos campos. Mediante la aplicación de técnicas estadísticas, el DoE permite analizar múltiples variables para comprender su influencia en los resultados y así mejorar la calidad, precisión y eficiencia de productos y procesos. Esta metodología no solo facilita la evaluación rigurosa de experimentos, sino que también apoya la toma de decisiones informadas.
A continuación, se explorarán los componentes clave del DoE, sus aplicaciones prácticas en diferentes industrias y los pasos necesarios para desarrollar un diseño experimental eficaz.
El diseño de experimentos (DoE) es una metodología que aplica la estadística para analizar y optimizar procesos asociados a la creación de objetos, diseños o proyectos de los que se espera un algo grado de calidad, precisión y eficiencia. Para esto, se utilizan variables de diverso tipo y se consideran las respuestas de estas para conocer, en detalle, los factores más influyentes en los resultados.
En este sentido, el DoE permite evaluar los experimentos con base en datos precisos, los cuales contribuyen a no solo estudiar en detalle un amplio número de procesos, sino también a tomar decisiones informadas en lo que concierne al diseño tanto de productos como de procesos. Los análisis son, en consecuencia, rigurosos, puesto que se requieren respuestas sobre aquello que se indaga.
Entonces, los objetivos del DoE se resumen de la siguiente manera:
Visto esto, el diseño experimental se aplica en una multitud de campos en los que se requiere un alto nivel de precisión. Entre ellos, destacan la industria farmacéutica, el diseño industrial, industria de bienes de consumo, entre otros.
Estos componentes son:
Las variables o parámetros de entrada son las condiciones que forman el experimento. Por lo tanto, se manipulan para obtener determinados resultados. Estas variables se clasifican en dos tipos. Por un lado, las variables controlables son aquellas que pueden cambiarse. Por otro lado, las variables incontrolables son aquellas que no pueden modificarse. El análisis de estas variables permite comprender en profundidad el nivel de impacto que tienen sobre el resultado final.
Estos niveles hacen referencia a los valores que se aplican a las variables de entrada durante el experimento. Estos niveles se modifican o manipulan para conocer los efectos de las modificaciones, lo que facilita la exploración de rangos en los que se podría cumplir con las especificaciones mínimas o exactas del experimento, como mejorar un producto u optimizar un proceso.
Las respuestas son los resultados obtenidos tras la manipulación de las variables, donde se incluyen los ajustes necesarios. Con estos, los ingenieros y especialistas encargados del experimento evalúan los resultados del estudio; es decir, indagan en el rendimiento de las variables. Este análisis se fundamenta en la objetividad de los datos recogidos; además, estos se procesan estadísticamente para lograr mediciones confiables.
Entre los usos más comunes se encuentran:
Una de las principales aplicaciones del DoE es la evaluación de múltiples alternativas con respecto a un diseño o proceso. En otras palabras, este tipo de metodología es muy útil para comprender cómo la combinación de determinadas variables deriva en un determinado resultado, sobre todo, en el desarrollo de procesos o productos, o en la optimización de condiciones operativas.
Como se vio, la respuesta es el resultado esperado. En este sentido, el diseño de experimentos contribuye a mejorar dicha respuesta. Pero ¿cuál es la utilidad de esto? Estos procedimientos de testeo y evaluación sirven para identificar los factores que permiten la mejor respuesta, esto es, mayor desempeño.
Un aspecto fundamental en el DoE es la minimización de los impactos sobre la calidad. ¿Cómo se alcanza esto? Una vez analizados, los datos obtenidos de los experimentos permiten conocer los puntos en los que se deben modificar o ajustar los factores. La calidad se entiende como la ausencia de residuos y el mejoramiento de la respuesta.
Pero no puede dejar de mencionarse la optimización de procesos como parte del DoE. Gracias a su procedimiento, se puede incrementar la eficiencia productiva, la reducción de costos y, en consecuencia, aumentar la productividad. Las variables aplicadas facilitan el reconocimiento de aspectos que impactan negativamente en el rendimiento total. Este reconocimiento permite la aplicación de medidas correctivas.
El diseño de experimentos (DoE), asimismo, es imprescindible para el control de calidad. En este punto, se asegura que los procesos se mantengan en línea estricta con los parámetros o condiciones establecidos para que se cumplan las especificaciones. Los ingenieros industriales y demás profesionales que participan están atentos a las variaciones para aplicar cambios cuando sean necesarios.
Estos pasos son:
Se inicia con la descripción del problema de experimentación y los objetivos, tanto generales como específicos. Así, se estiman las variables de entrada, así como la hipótesis que guía el experimento. Este primer paso es fundamental para una correcta planificación del procedimiento.
Luego, es imprescindible establecer las variables de entrada y sus niveles de ajuste. Es necesario establecer las condiciones sobre las que se aplicará el experimento.
El diseño consiste en especificar la metodología de trabajo. Partiendo de esto, la ejecución práctica requiere la consideración de materiales, recursos, actividades y trabajo de análisis.
En este punto, se despliega el experimento según lo establecido. Asimismo, se recogen dato sobre el proceso, de modo que haya un registro riguroso de las pruebas realizadas según las variables de entrada.
El ajuste se realiza cada vez que se busca corregir posibles ambigüedades o inconsistencias durante el experimento. Por su parte, cuando se realizan ajustes, es común que se repitan las pruebas del experimento para obtener nuevos resultados según lo esperado.
Este es el punto final del diseño de experimentos (DoE). Con el análisis estadístico adecuado, se puede conocer cuál de las variables, o conjunto de ellas, optimiza el proceso o mejora la respuesta. Esto ayuda a mejorar los diseños, procesos o técnicas futuras.
Ahora bien, ¿cómo seleccionar el diseño de experimentos (DoE) más adecuado? Se deben tomar en cuenta los siguientes aspectos: