Análisis de datos y administración de procesos de calidad para las organizaciones del sector de energía y recursos

Intuitivamente, cuando nos enfrentamos a un problema complejo, tendemos a probar diferentes soluciones tan pronto como se nos ocurren. Cuando nos damos cuenta de que una solución no funcionará, buscamos la próxima solución potencial para probar y así sucesivamente. Esto es lo que se conoce como el enfoque de “un factor a la vez”. ¿Entonces, por qué siempre es mejor realizar un diseño de experimentos (DOE) que cambiar un factor a la vez? ¿Y cuáles son los múltiples beneficios de un diseño experimental?

Si su trabajo tiene que ver con mejorar la calidad, al menos debe haber oído hablar del diseño de experimentos (DOE). Probablemente sepa que es la manera más eficiente de optimizar y mejorar su proceso. Sin embargo, a muchos de nosotros nos parece intimidante la técnica de DOE, especialmente si no es una herramienta que usamos con frecuencia. ¿Cómo seleccionar un diseño apropiado y asegurarse de tener el número correcto de factores y niveles? Y después de haber recopilado los datos, ¿cómo escoger el modelo adecuado para el análisis?