El documento describe la aplicación del diseño de experimentos (DOE) para optimizar procesos y productos industriales. El DOE permite identificar las variables clave que afectan la calidad de un producto y mejorar su manufactura. Como ejemplo, se presenta un estudio DOE sobre formulaciones de PVC donde se variaron tres factores (plastificante, % de insumo A, CaCO3) y se midió la resistencia a la tensión. El software estadístico generó un diseño factorial y mostró gráficos que permiten optimizar la fórmula
Este documento presenta varios ejemplos del uso de herramientas de evaluación de riesgos y modelado matemático para definir el espacio de diseño de un proceso farmacéutico. Incluye diagramas de Ishikawa, FMEA, diseños de experimentos y gráficas para identificar y evaluar las variables que afectan la calidad de un producto. También muestra cómo expresar el espacio de diseño a través de ecuaciones y regiones comunes de parámetros de proceso.
Este documento provee instrucciones para la configuración y uso del módulo de laboratorio en un sistema de gestión médica. Explica cómo configurar áreas de examen, unidades de medida, exámenes y la relación entre exámenes y productos, y luego cómo transcribir, autorizar, modificar y imprimir resultados de laboratorio.
Este documento describe el método de análisis de peligros y operabilidad (HAZOP), diseñado originalmente en la década de 1970 para analizar plantas de fabricación. El método HAZOP implica la identificación sistemática de desviaciones en las variables de proceso clave a través del uso de "palabras guía", y la evaluación de las causas y consecuencias potenciales de dichas desviaciones. El resultado final es un conjunto de medidas correctivas para reducir riesgos.
En toda planta industrial existen diversas variables que deben ser controladas y supervisadas, para esta tarea es necesario contar con los más diversos equipos de instrumentación especializados en esta tarea. Las variables a controlar son muchas, y dependen del tipo de producto final que obtiene una determinada planta, entre las variables más comunes que se controlan se tiene: la presión, la temperatura, el flujo, la velocidad, entre otros. La medición es un proceso básico de la ciencia que consiste en comparar un patrón seleccionado con el objeto o fenómeno cuya magnitud física se desea medir para ver cuántas veces el patrón está contenido en esa magnitud.
Este documento describe diferentes herramientas gráficas para gestionar la calidad como el diagrama de Ishikawa, diagrama de dispersión e histograma. Explica cómo usar estas herramientas para identificar causas de problemas, analizar la relación entre variables y verificar la distribución de resultados de un proceso.
Procesos de fabricación de nanocomposites poliméricos con fines estructuralesjendark
Los nanocomposites poliméricos son materiales de gran potencial estructural debido a sus elevadas propiedades mecánicas específicas. Sin embargo, los procesos de fabricación para su obtención conllevan muchas peculiaridades derivadas del trabajo con elementos nanométricos. Este trabajo detalla los avances logrados recientemente en la fabricación de nanocomposites poliméricos con finalidad estructural y evalúa las tecnologías actuales para determinar cuáles son los desafíos para el desarrollo de tecnologías industrialmente competitivas y el establecimiento de las líneas de investigación
necesarias para continuar su evolución.
Este documento discute a nanotecnologia, definindo-a como a manipulação de átomos e moléculas individuais para produzir materiais nanoestruturados e micro-objetos. Explora a evolução histórica da nanotecnologia e suas aplicações na indústria, medicina, eletrônica e informática. Também discute vantagens como maior eficiência energética, e desvantagens como riscos à saúde e meio ambiente se usada indevidamente.
La nanotecnología es el estudio y manipulación de la materia a escala nanométrica para crear nuevos materiales y sistemas. Tiene grandes beneficios como productos más pequeños y eficientes y avances médicos, pero también riesgos como la toxicidad y cambios sociales. En el futuro podría usarse para identificar y tratar el cáncer y mejorar la salud, la agricultura y los materiales de construcción, pero requiere un enfoque responsable.
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En toda planta industrial existen diversas variables que deben ser controladas y supervisadas, para esta tarea es necesario contar con los más diversos equipos de instrumentación especializados en esta tarea. Las variables a controlar son muchas, y dependen del tipo de producto final que obtiene una determinada planta, entre las variables más comunes que se controlan se tiene: la presión, la temperatura, el flujo, la velocidad, entre otros. La medición es un proceso básico de la ciencia que consiste en comparar un patrón seleccionado con el objeto o fenómeno cuya magnitud física se desea medir para ver cuántas veces el patrón está contenido en esa magnitud.
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El documento describe el diseño de experimentos ortogonales propuesto por Taguchi para optimizar procesos y asegurar productos de alta calidad y bajo costo. Explica los arreglos ortogonales, tablas de números usadas para diseñar experimentos donde los factores tienen dos niveles. Proporciona un ejemplo de uso de un arreglo L8 para analizar cinco factores que afectan la emisión de formaldehído en paneles, identificando los factores significativos (tipo de resina, tiempo de ciclo, humedad y pres
El documento presenta varios métodos de evaluación de riesgos, incluyendo HAZOP, Análisis de Riesgos, Análisis por Árboles de Fallos y "¿Qué pasaría si...?". HAZOP involucra la identificación sistemática de desviaciones en variables de proceso clave utilizando "palabras guía". El Análisis de Riesgos evalúa las probabilidades de accidentes y sus consecuencias. El Análisis por Árboles de Fallos determina las causas de accidentes a través de sucesos básicos
Este documento describe los diseños factoriales, que estudian el efecto de varios factores sobre una o más variables de respuesta. Explica que los factores pueden ser cualitativos o cuantitativos, y que es necesario elegir al menos dos niveles para cada factor. Define un diseño factorial como el conjunto de tratamientos que surgen de todas las combinaciones posibles de los niveles de los factores. Describe cómo calcular los efectos principales de cada factor y la interacción entre factores, así como el modelo estadístico y el análisis de varianza para probar hipó
Este documento presenta los resultados de simular una superestructura de cinco etapas para un proceso de flotación de minerales. Se analizaron tres modelos matemáticos diferentes variando parámetros como precios y leyes. Las tres primeras estructuras óptimas fueron similares en los tres casos, indicando que se deben considerar otros criterios como mantención y control para seleccionar la mejor. El flujo 10 entre el divisor 1 resultó ser el más crítico al mantenerse en las soluciones óptimas. El análisis de sensibilidad mo
Este documento describe diferentes herramientas para gestionar la calidad como el diagrama de Ishikawa, diagrama de dispersión e histograma. Explica cómo se utilizan estas herramientas para identificar causas de problemas, analizar la relación entre variables y verificar la distribución de resultados de un proceso, respectivamente. Además, incluye ejemplos prácticos de cada una de estas herramientas.
Este documento presenta información sobre la gestión energética y herramientas para su administración. Explica que la gestión energética busca optimizar el uso de recursos energéticos a través de 1) identificar oportunidades de mejora, 2) detectar pérdidas o ineficiencias, y 3) controlar la variabilidad operacional. También presenta el estándar ISO 50001 para establecer sistemas de gestión de energía y mejorar continuamente el desempeño energético. Finalmente, describe herramientas como diagramas de Sankey,
Este documento presenta información sobre un curso de gestión energética y producción sostenible. Explica conceptos clave como la gestión energética, el estándar ISO 50001, herramientas de administración energética como diagramas de Sankey y Pareto, e indicadores de desempeño energético. También describe programas y acciones relacionadas con el uso eficiente de la energía en Colombia.
Este documento presenta información sobre diferentes herramientas gráficas de calidad como diagramas de Ishikawa, diagramas de dispersión e histograma. Explica sus utilidades para identificar causas de problemas, analizar la relación entre variables y verificar la distribución de resultados de un proceso, respectivamente. Incluye ejemplos para ilustrar cómo aplicar cada una.
Este documento presenta las 7 herramientas básicas del control de calidad. Estas herramientas incluyen 1) hojas de verificación, 2) diagramas de Ishikawa, 3) diagramas de Pareto, 4) histogramas, 5) diagramas de dispersión, 6) cartas de control, y 7) diagramas de flujo. Cada herramienta se utiliza para un propósito específico como identificar causas de problemas, priorizar áreas de oportunidad y monitorear procesos. Juntas, estas 7 herramientas brindan una metod
Este documento presenta un ejemplo práctico de experimentación factorial para probar tres materiales de placa y tres niveles de temperatura en la fabricación de baterías. Se realizaron 36 pruebas combinando los factores de manera aleatoria y se analizaron los datos recolectados usando un análisis de varianza factorial en el software STATGRAPHICS. Los resultados mostraron una interacción significativa entre los factores de material y temperatura, así como también efectos principales significativos, lo que lleva a la conclusión de que ambos factores afectan el tiempo de vida
Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...aquper
A continuación se muestra un breve resumen del libro “Mechanical Tolerance-stackup and analysis” de los capítulos 8, 17, 18 y 19, además se describe el método Montecarlo que es un software de análisis de tolerancias.
Análisis estadístico de acumulación de tolerancias.bryansk7
Este documento resume diferentes métodos para el análisis de acumulación de tolerancias como el método Montecarlo y el método RSS. Explica cómo calcular las tolerancias de los componentes dados los requerimientos de tolerancia del ensamblaje final usando fórmulas como la fórmula RSS de asignación de parte. También describe el método Montecarlo y diferencia entre sujetadores flotantes y fijos.
Jesus te bendiga en tu vida diaria las siete herramientas basicas para la mej...reynita zaragoza
Este documento describe las siete herramientas básicas para el análisis y mejora de la calidad propuestas por Ishikawa y Pareto. Estas herramientas incluyen histogramas, diagramas causa-efecto, cartas de control, planillas de inspección, diagramas de dispersión, diagramas de Pareto y estratificación. Cada herramienta se explica detalladamente con ejemplos. El documento concluye que estas herramientas, aunque parecidas, son útiles para identificar problemas de calidad y sus causas raíz de
Este documento presenta un manual de Aspen Hysys aplicado a la cadena de valor del gas natural. El manual contiene simulaciones de los procesos de producción, compresión, tratamiento, extracción, fraccionamiento y transporte/distribución del gas natural realizadas en Aspen Hysys. El objetivo del manual es proporcionar conocimientos sobre el uso de Aspen Hysys para simular y analizar los procesos involucrados en la cadena de valor del gas natural.
El documento explica cómo crear y utilizar diagramas de causa-efecto (diagramas Ishikawa) y diagramas de Pareto. Los diagramas de causa-efecto identifican las posibles causas que contribuyen a un efecto observado, mientras que los diagramas de Pareto clasifican los problemas por frecuencia para identificar las causas principales.
Este documento presenta las 7 herramientas para el control de la calidad, que son: 1) Diagramas de causa y efecto, 2) Hojas de registro, 3) Gráficos de control, 4) Diagramas de flujo, 5) Histogramas, 6) Diagramas de Pareto y 7) Diagramas de dispersión. Explica los objetivos, características y ventajas de cada herramienta para mejorar procesos, identificar problemas y establecer controles. También incluye ejemplos y ejercicios prácticos para aplicar las herram
Stat-Ease » v13 » Tutoriales » Factorial de dos niveles.pdfFernando Huayta
Este documento presenta un tutorial sobre el uso de diseños factoriales de dos niveles en el software Design-Expert. Explica cómo diseñar un experimento factorial completo de cuatro factores y 16 ejecuciones para maximizar la tasa de filtración de un proceso. Luego muestra cómo ingresar datos de respuesta simulados, ordenar los datos y realizar un análisis preliminar gráfico para identificar los factores más influyentes.
Este documento describe la aplicación del diseño de experimentos para resolver un problema de calidad en el proceso de soldadura laser de una empresa automotriz. El problema era la aparición de poros en los cordones de soldadura de las laterales y el techo de los autos. Se analizaron diferentes estrategias y se eligió el diseño de experimentos. Se identificaron los factores clave (potencia, corriente, limpieza de laterales y techo), se planificaron los experimentos, se analizaron e interpretaron los resultados, y se concluyó que reduciendo la
Este documento presenta una introducción al diseño conceptual de procesos químicos. Explica que el diseño conceptual se basa en encontrar la mejor alternativa de proceso mediante el uso de procedimientos sistemáticos. Detalla los tipos de procesos (discontinuos, continuos y semicontinuos), y los enfoques para clasificar y desechar alternativas a diferentes niveles de complejidad. Además, identifica los factores clave a considerar en el diseño conceptual, como los datos de las reacciones, especificaciones del producto, y restricciones del
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Similar a Aplicación del diseño de experimentos (20)
1. DISEÑO DE EXPERIMENTOS II
APLICACIÓN DEL DISEÑO DE EXPERIMENTOS
En el escenario que rodea hoy en día a las empresas del mundo, la
experimentación en las industrias es uno de los elementos que más pueden
contribuir al aprendizaje y a la mejora de los productos y/o procesos. El Diseño
de Experimentos DOE se presenta como una herramienta estadística efectiva
para entender y optimizar los procesos y los productos, maximizando la
información obtenida a partir de los datos resultantes de la experimentación.
En la industria, el Diseño de Experimentos se pueden utilizar para investigar
sistemáticamente las variables del proceso o producto que afectan la calidad
del producto. Una vez que se identifiquen las condiciones del proceso y los
componentes del producto que afectan la calidad del mismo, se puede dirigir
los esfuerzos al mejoramiento y la optimización de la manufactura en
confiabilidad, calidad y el rendimiento del producto.
Como mencioné en una publicación anterior, el diseño de experimentos nos
permite encontrar también las variables más importantes de un proceso en
cuanto a la influencia que imparten sobre el producto así como también
descartar factores que son irrelevantes. Los programas desarrollados por
computadora para estos fines permiten el estudio de varios factores o variables
simultáneamente pudiendo enfrentar el estudio de una manera global y
obteniendo resultados y reportes increíblemente rápidos, siempre y cuando el
tratamiento de los datos de ingreso y salida sea cuidadosamente interpretados.
Por ejemplo, en un proceso de inyección de una pieza plástica, las variables
más importantes o factores de entrada podrían ser la velocidad de inyección, la
presión de inyección, la temperatura del molde, la presión de anclaje, la
temperatura de inyección, etc. Entonces las respuestas de estudio serian por
ejemplo el grado contracción de la pieza, la cantidad de rebaba, grado de
deformación, superficie no satisfactoria, variaciones en el peso de la pieza,
número de piezas por hora, etc.
Los compuestos de PVC presentan un amplio campo para la aplicación del
DOE, debido a la gran variabilidad de los factores que involucran su
manufactura. Podrían mencionase por ejemplo la cantidad de aditivos en las
formulaciones, las proporciones de cada uno de ellos (phr), las concentraciones
o pureza de los aditivos, cambio de proveedores, humedad, procesamiento de
mezclado como el dryblend time y procesamiento de extrusión. Las respuestas
podrían ser Resistencia a la tensión (como en este ejemplo), Resistividad
volumétrica, Elongación, Dureza Shore a bajas temperaturas, Resistencia a la
abrasión, Melt index flow, Migración, minimización de costos, etc. Obviamente
con el uso de los insumos que le son propios.
Forzando un resumen, mi objetivo es ofrecer una brevísima exposición al
diseño de experimentos, DOE, que puede parecer importante y oportuno para
los ingenieros o las gerencias que tienen bajo su cargo las áreas de desarrollo
de sus empresas.
2. El programa en que me he basado es un software estadístico, con una interfaz
para DOE de excelente resolución.
Los tres factores que ingresaron como variables independientes en una
formulación dada son:
.- Plastificante Nivel bajo: 20 Nivel alto: 60
.- % de insumo A en el plastificante Nivel bajo: 30 Nivel alto: 40
.- CaCO₃ como relleno Nivel bajo: 40 Nivel alto: 80
Nota: A podría ser un insumo añadido dentro del plastificante.
Con estos datos ingresados, el programa crea un Diseño factorial, que es
realmente la presentación de una plataforma con todas las combinaciones
posibles de los tres factores y los resultados obtenidos de Resistencia a la
tensión de modo experimental correspondiente a cada combinación. Ver la
siguiente plataforma de datos.
Plataforma de datos
Con estos datos presentados en la tabla anterior, el programa ya puede hacer
“su tarea” de manera automática y rápida. Dependiendo de qué es lo que
deseamos conocer el programa puede calcular y presentar innumerables
resultados. Para esta breve exposición sólo he seleccionado algunos
resultados interesantes.
Cuando se hizo un ensayo con 20 de
plastificante, 30 de % A, y 80 de
CaCO₃, el resultado fue 3105 resist.
tensión
3. Resultados numéricos:
En esta presentación la columna de Coeficiente permite construir la ecuación
general que interpreta el comportamiento de la fórmula total con respecto a la
Resistencia a la Tensión.
Respuesta de contornos
En el estudio de este gráfico de contornos exhibe los resultados de dos
factores frente a la Resistencia a la tensión. En la parte superior hay una escala
cuyos colores corresponden a un nivel de Resistencia a la tensión
representados en cada contorno.
4. Se observa que la Resistencia a la Tensión mejora notablemente conforme
disminuye el plastificante y/o la carga CaCO₃.
Gráficos de superficie
Este gráfico demuestra espacialmente lo mismo para las dos variables
seleccionadas. Se puede apreciar una notable caída en la Resist. a la Tensión
con un aumento del plastificante, aun con más pendiente que el Carbonato de
calcio.
Ventana gráfica de optimización
5. Esta ventana de apariencia un poco extraña, tal vez sea la más importante. Es
una gráfica dinámica cuyas líneas verticales rojas ubicadas para cada factor
(ver la barra superior de la ventana) es deslizable a ambos lados. Previamente
el programa me ha pedido qué Resistencia a la Tensión prefiero o estoy
buscando como meta, tal vez exigida por un cliente. En una pequeña ventana
pedí una Resistencia a la Tensión de 2600, (ver números azules). De manera
automática el programa, mediante esta ventana gráfica, me señala las
proporciones de cada uno de los insumos o factores que debo usar para
obtener este resultado. (Ver los datos rojos en paréntesis).
En la parte inferior de esta ventana gráfica están las curvas de regresión de
cada factor. Por ejemplo, la primera curva corresponde a la variación de
Resistencia a la tensión aumentando el plastificante (por eso la curva es
negativa). Lo mismo sucede con la carga Carbonato de calcio. Pero es útil ver
la curva positiva del % del aditivo A. El incremento de este factor si provoca un
ligero incremento de la Resistencia a la Tensión.
La parte superior de esta ventana gráfica va marcando el nivel de Deseabilidad,
(esta palabra no es mía, así le llama el programa al conjunto de variables que
optimizan la respuesta). Esta Deseabilidad varía de 0 a 1 (1 cuando se logra la
cúspide de cada factor). Una deseabilidad de 0.897 es mucho mejor que 0.264.
Si con el uso del mouse deslizamos la línea roja a la izquierda o derecha, el
nivel de deseabilidad se va alterar y en consecuencia los valores de los
factores.
El tiempo que comprende un estudio DOE es primero la ubicación de las
variables a estudiar del sistema, establecer el diseño apropiado, añadir los
datos- respuesta experimental y permitir que el programa ejecute el resto. Con
seguridad los resultados son sorprendendes.
Bien, espero que esta monografía que publico en mi blog cubra la inquietud de
entusiastas investigadores.
Ing. Néstor Alva