DEPARTAMENTO DE: INGENIERIA MECÁNICA, INDUSTRIAL Y MECATRONICA DISEÑO DE EXPERIMENTOS CÓDIGO: I ÁREA:

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1 Página de 9 FACULTAD: FACULTAD INGENIERIAS Y ARQUITECTURA PROGRAMA: INGENIERIA INDUSTRIAL DEPARTAMENTO DE: INGENIERIA MECÁNICA, INDUSTRIAL Y MECATRONICA CURSO: ÁREA: DISEÑO DE EXPERIMENTOS CÓDIGO: I 6800 PROFESIONAL REQUISITOS: 570 CORREQUISITO: CRÉDITOS: 3 TIPO DE CURSO: TEORICO - PRACTICO JUSTIFICACION: El diseño experimental esta orientado a las aplicaciones, usa los resultados de teorías establecidas y no incluye los desarrollos teóricos. Tiene una orientación de diseño clásico que intenta introducir al estudiante a los principios y diseños fundamentales, por lo tanto hoy en día se hace necesario la aplicación de dichas técnicas. OBJETIVO GENERAL: Completando esta unidad, los estudiantes serán capaces de: Entender los conceptos y las técnicas fundamentales que se necesitan para poner de relieve la importancia del diseño experimental como un instrumento que los ingenieros industriales pueden aplicar al diseño y desarrollo de productos, al diseño y mejoramiento de procesos y a la detección y eliminación de problemas en los procesos OBJETIVOS ESPECIFICOS: Calcular el guarismo de la nova para compararlo con otras empresas representativas del mercado y así diagnosticar si nuestro experimento es válido. Determinar los conglomerados que existen entre diversas variables aplicadas a un proyecto en consideración. COMPETENCIAS Al finalizar esta asignatura el estudiante de ingeniería industrial estará en capacidad de: Aplicar técnicas efectivas en el control de calidad de los productos. Hacer investigaciones experimentales. Emplear herramientas para evitar los cuellos de botella en los procesos productivos. Conocer los fundamentos de la metodología de Taguchi y aplicarla en la mejora de procesos y contrastar el método clásico con el de Taguchi.

2 Página de 9 UNIDAD : INTRODUCCIÓN. TEMA DE DE DEL ESTUDIANTE. Qué es el diseño de experimentos?. 3 6 Aplicaciones del diseño de experimentos. 3 6 Perspectiva histórica. 6 UNIDAD II: EXPERIMENTOS DE COMPARACIÓN SIMPLES Y CON UN SOLO FACTOR. TEMA DE DE DEL ESTUDIANTE. Conceptos estadísticos básicos. Muestreo y distribuciones muéstrales. Inferencias sobre la diferencia de medias, diseños aleatorios. Inferencias acerca de la diferencia de medias, diseño de comparación por pares. Inferencias sobre las variancias de distribuciones normales. Análisis de variancia. Análisis del modelo de efectos fijos. Comparación de medias de tratamientos individuales. Modelo de efectos aleatorios. Selección del tamaño muestral. Ajuste de superficies de respuesta en el modelo unifactorial. Enfoque de regresión para el análisis de variancia UNIDAD III: BLOQUES ALEATORIZADOS, CUADRADOS LATINOS Y DISEÑOS RELACIONADOS DE TEMA DE DEL ESTUDIANTE. Diseño aleatorizado por bloques completos. Diseño de cuadrado latino. Diseño de cuadrados Greco-Latinos. 4 Diseño por bloques incompletos balanceados. 3 4 Cuadros de Youden 3 4

3 Página 3 de 9 UNIDAD IV INTRODUCCIÓN A LOS DISEÑOS FACTORIALES. TEMA DE DE DEL ESTUDIANTE. Principios y definiciones básicas. Ventajas de los factoriales. Diseño factorial de dos factores. Modelos aleatorios y mixtos. Diseño factorial general. Ajuste de curvas y superficies de respuesta. Reglas para la suma de cuadrados. Reglas para las medias de cuadrados esperadas. Prueba F aproximadas. UNIDAD V: DISEÑO FACTORIAL K. TEMA DE DE DEL ESTUDIANTE. El diseño. El diseño 3. El diseño k. Algoritmo de yates para el diseño k. Diseño factorial k en dos bloques. Diseño factorial k en cuatro bloques UNIDAD VI: DISEÑOS FACTORIALES DE DOS NIVELES DE TEMA Fracción un medio del diseño k. Fracción un cuarto del diseño k. Diseño factorial 3 k. Factoriales con niveles mixtos. Contribuciones de TAGUCHI al diseño experimental y la ingeniería de la calidad DE DEL ESTUDIANTE.

4 Página 4 de 9 METODOLOGÍA El curso está organizado en diez y seis semanas distribuidas en 64 horas de trabajo para las cuales se han planeado actividades por instrucción directa actividades de aprendizaje individual y actividades de aprendizaje colaborativo.. Actividades por instrucción directa. Se abordaran los contenidos que corresponden a cada sesión de trabajo y durante ella se observará la exposición del profesor respecto de un tema y el testimonio en torno a la aplicación de los conceptos teóricos a la práctica profesional. Se favorecerá la solución de problemas en el sentido de que el alumno ya cuenta con algunas bases en relación con los conceptos fundamentales de cada tema en cada uno de los módulos del curso.. Actividades de aprendizaje individual. En general, las actividades consistirán en: a. Lecturas y ejercicios. b. Evaluaciones de Retroalimentación: Están diseñados de manera tal que no sea necesario contar los paquetes que sirven de soporte computacional al curso al momento de resolverlos. 3. Actividades de Aprendizaje Colaborativo: Este tipo de actividades fomenta valores de la misión del programa las cuales favorecen la cultura del trabajo en equipo. Dichas actividades son realizadas en grupo. Los grupos naturales de trabajo colaborativo serán creados por los mismos estudiantes, durante la primera sesión de clases. En general, las actividades consistirán en : a. Tareas y ejercicios de aplicación. b. Proyecto final. El proyecto debe contener la aplicación de una de las técnicas vistas en el curso. Para ello pueden trabajar con uno o varios conjuntos de datos; estos últimos deben ser reales. Si desean asegurar la confiabilidad de la información, pueden afectar esos datos sumándoles o multiplicándoles por una constante. Tienen libertad para trabajar con el paquete computacional que deseen, por ejemplo con SPSS, STORM, STATLES, Win QSB etcétera. La fecha estará de acuerdo a la programación de las actividades académicas del programa. El proyecto final mínimo deberá contener: Presentación. Antecedentes. Descripción del problema. Datos. Planteamiento. Metodología aplicada. Resultados. Interpretación de los resultados. Conclusiones. Recomendaciones.

5 Página 5 de 9 SISTEMA DE EVALUACIÓN: Según Reglamento Académico Estudiantil y según las fechas programadas en el Calendario Académico Estudiantil BIBLIOGRAFIA BASICA: MONTGOMERY, Douglas. Diseño y análisis de experimentos. Grupo Editorial Íbero Américas, p. JURAN, J.M. Manual de control de calidad. McGraw-Hill, p. LIBRO BASE Y SUGERIDO EN INGLES JOHNSON, Richard y WICHERN, Dean. Applied multivariante statistical analysis DIRECCIONES ELECTRONICAS DE APOYO AL CURSO NOTA: EN CADA UNA DE LAS UNIDADES EL DOCENTE DEBERA PROPONER MÍNIMO UNA LECTURA EN LENGUA INGLESA Y SU MECANISMO DE CONTROL.

6 Página 6 de 9 UNIDAD Nº: NOMBRE DE LA UNIDAD INTRODUCCIÓN. CONTENIDOS Qué es el diseño de experimentos?. COMPETENCIAS A : Interpretativa,argumentativa, propositiva, comunicativa y socializadora PROFESOR 3 ESTUDIANTE ACOMPAÑAMIENTO AL 6 ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN QUE INCLUYA LA EVALUACIÓN DEL Aplicaciones del diseño de experimentos. 3 6 Perspectiva histórica. 3 6

7 Página 7 de 9 UNIDAD Nº: NOMBRE DE LA UNIDAD: EXPERIMENTOS DE COMPARACIÓN SIMPLES Y CON UN SOLO FACTOR CONTENIDOS Conceptos estadísticos básicos. Muestreo y distribuciones muéstrales. Inferencias sobre la diferencia de medias, diseños aleatorios. COMPETENCIAS A : Interpretativa,argumentativa, propositiva, comunicativa y socializadora PROFESOR ESTUDIANTE ACOMPAÑAMIENTO AL ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN QUE INCLUYA LA EVALUACIÓN DEL

8 Página 8 de 9 Inferencias acerca de la diferencia de medias, diseño de comparación por pares. Inferencias sobre las variancias de distribuciones normales. Análisis de variancia. Análisis del modelo de efectos fijos.

9 Página 9 de 9 Comparación de medias de tratamientos individuales. Modelo de efectos aleatorios. Selección del tamaño muestral. Ajuste de superficies de respuesta en el modelo unifactorial. Enfoque de regresión para el análisis de variancia. La oferta en el estudio del proyecto. Precio del bien o servicio que se quiere producir. Comercialización del bien o servicio que se quiere producir

10 Página 0 de 9 UNIDAD Nº: 3 NOMBRE DE LA UNIDAD: BLOQUES ALEATORIZADOS, CUADRADOS LATINOS Y DISEÑOS RELACIONADOS CONTENIDOS Diseño aleatorizado por bloques completos. COMPETENCIAS A : Interpretativa,argumentativa, propositiva, comunicativa y socializadora PROFESOR ESTUDIANTE ACOMPAÑAMIENTO AL ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN QUE INCLUYA LA EVALUACIÓN DEL Diseño de cuadrado latino.

11 Página de 9 Diseño de cuadrados Greco-Latinos. 4 Diseño por bloques incompletos balanceados. 3 4 Cuadros de Youden 3 4

12 Página de 9 UNIDAD Nº: 4 NOMBRE DE LA UNIDAD: INTRODUCCIÓN A LOS DISEÑOS FACTORIALES CONTENIDOS Principios y definiciones básicas. Ventajas de los factoriales. COMPETENCIAS A : Interpretativa,argumentativa, propositiva, comunicativa y socializadora PROFESOR ESTUDIANTE ACOMPAÑAMIENTO AL ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN QUE INCLUYA LA EVALUACIÓN DEL Diseño factorial de dos factores.

13 Página 3 de 9 Modelos aleatorios y mixtos. Diseño factorial general. Ajuste de curvas y superficies de respuesta. Reglas para la suma de cuadrados.

14 Página 4 de 9 Reglas para las medias de cuadrados esperadas. Prueba F aproximadas.

15 Página 5 de 9 UNIDAD Nº: 5 NOMBRE DE LA UNIDAD: DISEÑO FACTORIAL K. CONTENIDOS COMPETENCIAS A : Interpretativa,argumentativa, propositiva, comunicativa y socializadora PROFESOR ESTUDIANTE ACOMPAÑAMIENTO AL ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN QUE INCLUYA LA EVALUACIÓN DEL

16 Página 6 de 9 El diseño. El diseño 3. El diseño k. Algoritmo de yates para el diseño k.

17 Página 7 de 9 Diseño factorial k en dos bloques. Diseño factorial k en cuatro bloques

18 Página 8 de 9 UNIDAD Nº: 6 NOMBRE DE LA UNIDAD: DISEÑOS FACTORIALES DE DOS NIVELES. CONTENIDOS Fracción un medio del diseño k. Fracción un cuarto del diseño k. COMPETENCIAS A : Interpretativa,argumentativa, propositiva, comunicativa y socializadora PROFESOR ESTUDIANTE ACOMPAÑAMIENTO AL ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN QUE INCLUYA LA EVALUACIÓN DEL

19 Página 9 de 9 Diseño factorial 3 k. Factoriales con niveles mixtos. Contribuciones de TAGUCHI al diseño experimental y la ingeniería de la calidad