SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 11
Superficie de Respuesta
La Superficie de respuesta, MSR, es la estrategia experimental y de
análisis que permite resolver el problema de encontrar las condiciones de
operación óptimas de un proceso, es decir, aquellas que dan por resultado
“valores óptimos” de una o varias características de calidad del producto
Al realizar un diseño factorial, como los que hemos visto hasta ahora, se suele
obtener un resultado “óptimo”, que está en función del area experimental que
hemos elegido
Región de
operabilidad
Región
Experimental
El problema es cómo nos
movemos desde el mejor
tratamiento, encontrado con
el diseño de experimentos,
hasta el punto optimo real.
Es un asunto de buscar el
“camino” que nos lleve de
forma más segura al optimo.
La Superficie de respuesta
provee técnicas para lograrlo
Modelos de Primer Orden
 Los diseños que ese utilizan en el primer orden son los factoriales
completos y fraccionados, que si nos dan un valor de R ajustado mayor
de de 70%, podemos aceptar que representan adecuadamente un
modelo de tipo lineal
 Para hacer la optimización se utiliza el ESCALAMIENTO ASCENDENTE O
DESCENDENTE, DEPENDIENDO SI ES UN PROBLEMA DE MAXIMIZACION
O MINIZACION.
 Una vez corrido el factorial, se analiza que el Raj sea mayor de 70%, se
toma la ecuación de regresión y se determina la variable que mayor
afecta el resultado deseado y se formulan cinco nuevos experimentos
haciendo crecer (decrecer) esa variable, una unidad cada vez y a las
demas se reajustan de acuerdo a su relacion con la variable principal. El
punto optimo se obtiene cuando la función de salida, deja de crecer
(decrecer) según sea el caso
Ejemplo
 En una empresa dedicada a anodizar artículos de aluminio (bate rías de cocina), el
anodizado se logra en una solución a base de ácidos (sulfúrico, cítrico, bórico) y dicromato
de aluminio. Debido al poco grosor del anodizado, han aumentado las quejas por la escasa
resistencia y durabilidad del producto. Para resolver este problema se decide estudiar
mediante un experimento la relación del pH y la temperatura con el grosor del anodizado.
Los datos se muestran en la siguiente tabla
La temperatura va de -8 a
8 y el PH de 1.2 a 1.8; se
hicieron dos réplicas con
dos puntos al centro.
La solución en Minitab, se
muestra a continuación
Resultados en Minitab
Se puede observar que afectan los dos factores y la interacción del gráfico. El modelo es lineal
como se puede ver en la tabla de anova por el Pvalue. También se observa que no hay ninguna
curvatura pv=0.417. Es un modelo lineal. Ahora haremos la optimización
Optimización con escalamiento
ascendente
 El objetivo es aumentar el espesor, recuerde que las quejas vienen de que no es el adecuado,
por tanto queremos aumentar los resultados la ecuación obtenida es la siguiente
Espesor = -4.00 + 11.25 ph - 0.437 Temperatura
Para que el espesor crezca debe crecer el pH, pero la temperatura se debe disminuir, con el
fin de mantener el balance de la ecuación. La interacción no la incluimos porque depende de
los valores de las dos variables principales. La variable pH se hará crecer una unidad; que
equivale a (1.8-1.2)/2=0.3, este valor corresponde al valor de uno, en el sistema codificado (-
1, 1) y la temperatura deberá decrecer en (0.437/11.25) de una unidad de esta variable. La
unidad de la temperatura corresponde a 8. Por tanto la temperatura bajará en cada
Experimentos (0.437/11.25)*(8)=0.3107. En la tabla que viene se muestran los cinco
experimentos que se harán
Código Niveles Reales
Espesor
X1 X2 pH Temperatura
Centro 0 0 1.5 0
Long . Pasos 1 -0.0388 0.3 -0.311
Paso 1 1 -0.0388 1.8 -0.311 14.97
Paso 2 2 -0.0776 2.1 -0.622 17.46
Paso 3 3 -0.1134 2.4 -0.933 27.92
Paso 4 4 -0.1552 2.7 -1.244 21.95
Paso 5 5 -0.1940 3.0 -1.555 18.36
La realización de los cinco nuevos experimentos se realizan con los valores reales
que se marcan en el lado derecho de la tabla. Los valores obtenidos en el espesor
son los que se muestran en rojo
14.97
17.46
27.92
21.95
18.36
0
5
10
15
20
25
30
Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4 Paso 5
E
s
p
e
s
o
r
Resultados de los nuevos experimentos
Series1

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

10 Diseño de Experimentos
10 Diseño de Experimentos10 Diseño de Experimentos
10 Diseño de Experimentoslemalimentos
 
Explicacion cartas de_control
Explicacion cartas de_controlExplicacion cartas de_control
Explicacion cartas de_controlredbaron_mex
 
Diseño de experimentos
Diseño de experimentosDiseño de experimentos
Diseño de experimentosTEKBILEK
 
Manual para la elaboracion de cartas de control en minitab
Manual para la elaboracion de cartas de control en minitabManual para la elaboracion de cartas de control en minitab
Manual para la elaboracion de cartas de control en minitabJuan Hernandez Carrion
 
Graficas de control xr
Graficas de control xrGraficas de control xr
Graficas de control xrjjonsan
 
Gráficos de control y nelson rules
Gráficos de control y nelson rulesGráficos de control y nelson rules
Gráficos de control y nelson rulesAnahi Daza
 
Balances de energia
Balances de energiaBalances de energia
Balances de energiagerardito8
 

La actualidad más candente (20)

10 Diseño de Experimentos
10 Diseño de Experimentos10 Diseño de Experimentos
10 Diseño de Experimentos
 
Diseño taguchi power_point
Diseño taguchi power_pointDiseño taguchi power_point
Diseño taguchi power_point
 
Explicacion cartas de_control
Explicacion cartas de_controlExplicacion cartas de_control
Explicacion cartas de_control
 
Graficos de control
Graficos de controlGraficos de control
Graficos de control
 
Diseño de experimentos
Diseño de experimentosDiseño de experimentos
Diseño de experimentos
 
Manual para la elaboracion de cartas de control en minitab
Manual para la elaboracion de cartas de control en minitabManual para la elaboracion de cartas de control en minitab
Manual para la elaboracion de cartas de control en minitab
 
Graficas de control por atributo
Graficas de control por atributoGraficas de control por atributo
Graficas de control por atributo
 
Graficas de control xr
Graficas de control xrGraficas de control xr
Graficas de control xr
 
Gráficos de control y nelson rules
Gráficos de control y nelson rulesGráficos de control y nelson rules
Gráficos de control y nelson rules
 
Ejemplo de Aplicación Seis Sigma
Ejemplo de Aplicación Seis SigmaEjemplo de Aplicación Seis Sigma
Ejemplo de Aplicación Seis Sigma
 
Proteccion catodica y anodica
Proteccion catodica y anodicaProteccion catodica y anodica
Proteccion catodica y anodica
 
Prueba de hipótesis
Prueba de hipótesisPrueba de hipótesis
Prueba de hipótesis
 
Gráficos de control
Gráficos de controlGráficos de control
Gráficos de control
 
Estado estacionario ejemplos
Estado estacionario ejemplosEstado estacionario ejemplos
Estado estacionario ejemplos
 
Grafica de control
Grafica de controlGrafica de control
Grafica de control
 
Ejercicios de crecimiento celular apb
Ejercicios de crecimiento celular apbEjercicios de crecimiento celular apb
Ejercicios de crecimiento celular apb
 
Preguntas Diseno Factoriales
Preguntas Diseno FactorialesPreguntas Diseno Factoriales
Preguntas Diseno Factoriales
 
Ventajas y desventajas del cuadrado latino
Ventajas y desventajas del  cuadrado latinoVentajas y desventajas del  cuadrado latino
Ventajas y desventajas del cuadrado latino
 
Balances de energia
Balances de energiaBalances de energia
Balances de energia
 
Diseño factorial 2k...
Diseño factorial 2k...Diseño factorial 2k...
Diseño factorial 2k...
 

Similar a Superficie de respuesta

Presentacion diseño de experimentos
Presentacion diseño de experimentosPresentacion diseño de experimentos
Presentacion diseño de experimentoslogisticapedro
 
Presentacion diseño de experimentos
Presentacion diseño de experimentosPresentacion diseño de experimentos
Presentacion diseño de experimentoslogisticapedro
 
Quadratic applications 2020
Quadratic applications 2020Quadratic applications 2020
Quadratic applications 2020Edgar Mata
 
Actividad3.5 equipo4completa
Actividad3.5 equipo4completaActividad3.5 equipo4completa
Actividad3.5 equipo4completaviovazquez1780
 
Calibración y medición de pH
Calibración y medición de pHCalibración y medición de pH
Calibración y medición de pHMeasurement
 
Analisis de sinsibilidad en problemas de programacion linial
Analisis de sinsibilidad en problemas de programacion linialAnalisis de sinsibilidad en problemas de programacion linial
Analisis de sinsibilidad en problemas de programacion linialJAVIER CAJAHUAMAN MALLCCO
 
Algunas cuestionesbasicas de la simulacion de procesos
Algunas cuestionesbasicas de la simulacion de procesosAlgunas cuestionesbasicas de la simulacion de procesos
Algunas cuestionesbasicas de la simulacion de procesosAnthony Robert Rodriguez Diaz
 
Agrupamiento de variables continuas
Agrupamiento de variables continuasAgrupamiento de variables continuas
Agrupamiento de variables continuasSteve Rodriguez
 
Practica no. 6(modificar residuos)
Practica no. 6(modificar residuos)Practica no. 6(modificar residuos)
Practica no. 6(modificar residuos)Yerito García
 
Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2
Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2 Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2
Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2 MarketingAD
 
Reactivo limite y porcentaje de rendimiento
Reactivo limite y porcentaje de rendimientoReactivo limite y porcentaje de rendimiento
Reactivo limite y porcentaje de rendimiento7alexarp
 
Probabilidad y estadistica_U4_T1_s14.pdf
Probabilidad y estadistica_U4_T1_s14.pdfProbabilidad y estadistica_U4_T1_s14.pdf
Probabilidad y estadistica_U4_T1_s14.pdfMilenaShiaretBurgosP
 

Similar a Superficie de respuesta (20)

Diseño experimental ortogonal pdf
Diseño experimental ortogonal pdfDiseño experimental ortogonal pdf
Diseño experimental ortogonal pdf
 
Presentacion diseño de experimentos
Presentacion diseño de experimentosPresentacion diseño de experimentos
Presentacion diseño de experimentos
 
Presentacion diseño de experimentos
Presentacion diseño de experimentosPresentacion diseño de experimentos
Presentacion diseño de experimentos
 
PRESENTACION ORTOGONAL.pptx
PRESENTACION ORTOGONAL.pptxPRESENTACION ORTOGONAL.pptx
PRESENTACION ORTOGONAL.pptx
 
Quadratic applications 2020
Quadratic applications 2020Quadratic applications 2020
Quadratic applications 2020
 
Aplicación del diseño de experimentos
Aplicación del diseño de experimentosAplicación del diseño de experimentos
Aplicación del diseño de experimentos
 
Sen Met grafico
Sen Met graficoSen Met grafico
Sen Met grafico
 
Actividad3.5 equipo4completa
Actividad3.5 equipo4completaActividad3.5 equipo4completa
Actividad3.5 equipo4completa
 
Actividad 3.5 equipo 4 método simplex
Actividad 3.5 equipo 4 método simplexActividad 3.5 equipo 4 método simplex
Actividad 3.5 equipo 4 método simplex
 
Calibración y medición de pH
Calibración y medición de pHCalibración y medición de pH
Calibración y medición de pH
 
Modelamiento
ModelamientoModelamiento
Modelamiento
 
Analisis de sinsibilidad en problemas de programacion linial
Analisis de sinsibilidad en problemas de programacion linialAnalisis de sinsibilidad en problemas de programacion linial
Analisis de sinsibilidad en problemas de programacion linial
 
Algunas cuestionesbasicas de la simulacion de procesos
Algunas cuestionesbasicas de la simulacion de procesosAlgunas cuestionesbasicas de la simulacion de procesos
Algunas cuestionesbasicas de la simulacion de procesos
 
Agrupamiento de variables continuas
Agrupamiento de variables continuasAgrupamiento de variables continuas
Agrupamiento de variables continuas
 
Practica no. 6(modificar residuos)
Practica no. 6(modificar residuos)Practica no. 6(modificar residuos)
Practica no. 6(modificar residuos)
 
meto_super_respu.ppt
meto_super_respu.pptmeto_super_respu.ppt
meto_super_respu.ppt
 
Tema 4
Tema 4Tema 4
Tema 4
 
Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2
Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2 Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2
Método Simplex Mercadotecnia Análisis de Decisiones Equipo 2
 
Reactivo limite y porcentaje de rendimiento
Reactivo limite y porcentaje de rendimientoReactivo limite y porcentaje de rendimiento
Reactivo limite y porcentaje de rendimiento
 
Probabilidad y estadistica_U4_T1_s14.pdf
Probabilidad y estadistica_U4_T1_s14.pdfProbabilidad y estadistica_U4_T1_s14.pdf
Probabilidad y estadistica_U4_T1_s14.pdf
 

Más de IesatecVirtual

Más de IesatecVirtual (20)

La agenda
La agendaLa agenda
La agenda
 
Caso de liderazgo
Caso de liderazgoCaso de liderazgo
Caso de liderazgo
 
797 13907
797 13907797 13907
797 13907
 
Decima clase intec
Decima clase intecDecima clase intec
Decima clase intec
 
Cadenas de suministro
Cadenas de suministroCadenas de suministro
Cadenas de suministro
 
Clase semana 6
Clase semana 6Clase semana 6
Clase semana 6
 
Calidad.pptx clase 5
Calidad.pptx clase 5Calidad.pptx clase 5
Calidad.pptx clase 5
 
Prmera clase diplomado gerencia de producción1
Prmera clase diplomado gerencia de producción1Prmera clase diplomado gerencia de producción1
Prmera clase diplomado gerencia de producción1
 
Clase 3 intec 12014
Clase 3 intec 12014Clase 3 intec 12014
Clase 3 intec 12014
 
Presentación tercera semana transporte y compras
Presentación tercera semana transporte y comprasPresentación tercera semana transporte y compras
Presentación tercera semana transporte y compras
 
Semana1 material1
Semana1 material1Semana1 material1
Semana1 material1
 
Formato aud
Formato audFormato aud
Formato aud
 
Programa de auditoria
Programa de auditoriaPrograma de auditoria
Programa de auditoria
 
Definiciones ISO 19011
Definiciones ISO 19011Definiciones ISO 19011
Definiciones ISO 19011
 
Téminos y definiciones 19011
Téminos y definiciones 19011Téminos y definiciones 19011
Téminos y definiciones 19011
 
clase 7
clase 7clase 7
clase 7
 
Estanteres
EstanteresEstanteres
Estanteres
 
estanqueria
estanqueriaestanqueria
estanqueria
 
arpegio
arpegioarpegio
arpegio
 
Localización de almacenes
Localización de almacenesLocalización de almacenes
Localización de almacenes
 

Último

LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechoLA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechojuliosabino1
 
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdfCUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdfEDUARDO MAMANI MAMANI
 
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfPREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfluisccollana
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosssuser948499
 
tipos de organización y sus objetivos y aplicación
tipos de organización y sus objetivos y aplicacióntipos de organización y sus objetivos y aplicación
tipos de organización y sus objetivos y aplicaciónJonathanAntonioMaldo
 
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria debases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria deCalet Cáceres Vergara
 
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptxccordovato
 
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,juberrodasflores
 
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)estebancitoherrera
 
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior UniversitariaSUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitariachayananazcosimeon
 
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...jhoecabanillas12
 
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docxmarthaarroyo16
 
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfREPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfIrapuatoCmovamos
 
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresaLa importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresamerca6
 
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial  POP.pptxque son los planes de ordenamiento predial  POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptxSergiothaine2
 
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfREPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfIrapuatoCmovamos
 
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdfHABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdfGEINER22
 

Último (17)

LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derechoLA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
LA LEY DE LAS XII TABLAS en el curso de derecho
 
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdfCUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
CUESTIONARIO A ADICCION A REDES SOCIALES.pdf
 
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdfPREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
PREGRADO-PRESENCIAL-FASE-C-202401 (1).pdf
 
Data Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datosData Warehouse.gestion de bases de datos
Data Warehouse.gestion de bases de datos
 
tipos de organización y sus objetivos y aplicación
tipos de organización y sus objetivos y aplicacióntipos de organización y sus objetivos y aplicación
tipos de organización y sus objetivos y aplicación
 
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria debases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
bases-cye-2024(2) una sola descarga en base de feria de
 
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
2024 2024 202420242024PPT SESIÓN 03.pptx
 
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
Ivu- taller de diseño arquitectonico l , adicion y sustraccion de cubos,
 
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
El Teatro musical (qué es, cuál es su historia y trayectoria...)
 
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior UniversitariaSUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
SUNEDU - Superintendencia Nacional de Educación superior Universitaria
 
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
CAPACITACION_higiene_industrial (1).ppt...
 
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
 
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdfREPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
REPORTE DE INCIDENCIA DELICTIVA MARZO 2024.pdf
 
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresaLa importancia de las pruebas de producto para tu empresa
La importancia de las pruebas de producto para tu empresa
 
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial  POP.pptxque son los planes de ordenamiento predial  POP.pptx
que son los planes de ordenamiento predial POP.pptx
 
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdfREPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
REPORTE-HEMEROGRÁFICO-MARZO-2024-IRAPUATO-¿CÓMO VAMOS?.pdf
 
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdfHABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
HABILESASAMBLEA Para negocios independientes.pdf
 

Superficie de respuesta

  • 2. La Superficie de respuesta, MSR, es la estrategia experimental y de análisis que permite resolver el problema de encontrar las condiciones de operación óptimas de un proceso, es decir, aquellas que dan por resultado “valores óptimos” de una o varias características de calidad del producto Al realizar un diseño factorial, como los que hemos visto hasta ahora, se suele obtener un resultado “óptimo”, que está en función del area experimental que hemos elegido Región de operabilidad Región Experimental
  • 3. El problema es cómo nos movemos desde el mejor tratamiento, encontrado con el diseño de experimentos, hasta el punto optimo real. Es un asunto de buscar el “camino” que nos lleve de forma más segura al optimo. La Superficie de respuesta provee técnicas para lograrlo
  • 4.
  • 5.
  • 6. Modelos de Primer Orden  Los diseños que ese utilizan en el primer orden son los factoriales completos y fraccionados, que si nos dan un valor de R ajustado mayor de de 70%, podemos aceptar que representan adecuadamente un modelo de tipo lineal  Para hacer la optimización se utiliza el ESCALAMIENTO ASCENDENTE O DESCENDENTE, DEPENDIENDO SI ES UN PROBLEMA DE MAXIMIZACION O MINIZACION.  Una vez corrido el factorial, se analiza que el Raj sea mayor de 70%, se toma la ecuación de regresión y se determina la variable que mayor afecta el resultado deseado y se formulan cinco nuevos experimentos haciendo crecer (decrecer) esa variable, una unidad cada vez y a las demas se reajustan de acuerdo a su relacion con la variable principal. El punto optimo se obtiene cuando la función de salida, deja de crecer (decrecer) según sea el caso
  • 7. Ejemplo  En una empresa dedicada a anodizar artículos de aluminio (bate rías de cocina), el anodizado se logra en una solución a base de ácidos (sulfúrico, cítrico, bórico) y dicromato de aluminio. Debido al poco grosor del anodizado, han aumentado las quejas por la escasa resistencia y durabilidad del producto. Para resolver este problema se decide estudiar mediante un experimento la relación del pH y la temperatura con el grosor del anodizado. Los datos se muestran en la siguiente tabla La temperatura va de -8 a 8 y el PH de 1.2 a 1.8; se hicieron dos réplicas con dos puntos al centro. La solución en Minitab, se muestra a continuación
  • 8. Resultados en Minitab Se puede observar que afectan los dos factores y la interacción del gráfico. El modelo es lineal como se puede ver en la tabla de anova por el Pvalue. También se observa que no hay ninguna curvatura pv=0.417. Es un modelo lineal. Ahora haremos la optimización
  • 9. Optimización con escalamiento ascendente  El objetivo es aumentar el espesor, recuerde que las quejas vienen de que no es el adecuado, por tanto queremos aumentar los resultados la ecuación obtenida es la siguiente Espesor = -4.00 + 11.25 ph - 0.437 Temperatura Para que el espesor crezca debe crecer el pH, pero la temperatura se debe disminuir, con el fin de mantener el balance de la ecuación. La interacción no la incluimos porque depende de los valores de las dos variables principales. La variable pH se hará crecer una unidad; que equivale a (1.8-1.2)/2=0.3, este valor corresponde al valor de uno, en el sistema codificado (- 1, 1) y la temperatura deberá decrecer en (0.437/11.25) de una unidad de esta variable. La unidad de la temperatura corresponde a 8. Por tanto la temperatura bajará en cada Experimentos (0.437/11.25)*(8)=0.3107. En la tabla que viene se muestran los cinco experimentos que se harán
  • 10. Código Niveles Reales Espesor X1 X2 pH Temperatura Centro 0 0 1.5 0 Long . Pasos 1 -0.0388 0.3 -0.311 Paso 1 1 -0.0388 1.8 -0.311 14.97 Paso 2 2 -0.0776 2.1 -0.622 17.46 Paso 3 3 -0.1134 2.4 -0.933 27.92 Paso 4 4 -0.1552 2.7 -1.244 21.95 Paso 5 5 -0.1940 3.0 -1.555 18.36 La realización de los cinco nuevos experimentos se realizan con los valores reales que se marcan en el lado derecho de la tabla. Los valores obtenidos en el espesor son los que se muestran en rojo
  • 11. 14.97 17.46 27.92 21.95 18.36 0 5 10 15 20 25 30 Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4 Paso 5 E s p e s o r Resultados de los nuevos experimentos Series1