Los métodos de Taguchi son técnicas estadísticas para realizar experimentos que pretenden determinar las mejores combinaciones de variables de producto y proceso para fabricar un producto utilizando 'matrices ortogonales' para indicar qué y cuántos experimentos deben realizarse para un número de factores y niveles determinado, permitiendo identificar un buen resultado con menos trabajo experimental. Se aplican comúnmente para problemas de selección de parámetros óptimos para ajustar procesos de producción.

1. MÉTODOS DE TAGUCHI PARA EL DISEÑO EXPERIMENTAL<br />Los métodos de Taguchi son técnicas estadísticas para realizar experimentos que pretenden determinar las mejores combinaciones de variables de producto y proceso para fabricar un producto.<br />Es frecuente que a la hora de diseñar un producto tengamos múltiples variables (FACTORES) que deban ser tenidas en cuenta. Cada uno de estos factores puede tomar distintos valores (NIVELES) y es necesario elegir el más conveniente. Sin embargo, cuando el número de factores y de niveles es elevado, las combinaciones posibles son muchas y el número de experimentos a realizar sería muy grande.<br />Por ejemplo, supongamos que una empresa desea lanzar al mercado un aliño para ensaladas. Para ello dispone de 7 ingredientes (7 FACTORES) que pueden ser incluidos o no incluidos en el aliño (2 NIVELES: INCLUIR o NO INCLUIR). El número de posibles aliños sería de 128 (27 ).<br />La mejor forma de identificar el mejor aliño sería probar cada una de las 128 posibilidades. Si para probar cada aliño la empresa considera necesario realizar un proceso de cata con 1000 personas, esto supondría realizar 128000 pruebas. Supondría un coste muy grande y sería útil disponer de un método que permitiera identificar un buen aliño con mucho menos trabajo experimenta.<br />El método que propone Taguchi se basa en la utilización de ‘matrices ortogonales’.<br />Estas matrices indican qué y cuántos experimentos deben realizarse para un número de factores y de niveles determinado. Para el ejemplo considerado habría que utilizar la matriz L8(27 ): El análisis de la tabla nos permite identificar qué nivel parece más conveniente para cada uno de los factores. En este caso, los ingredientes A, B y E obtienen un mayor porcentaje de satisfactorios en el nivel 1, es decir, parece conveniente su inclusión en el aliño. Sin embargo, los ingredientes C, D y F obtienen un mayor porcentaje de satisfactorios en el nivel 2, luego parece conveniente no incluirlos. En el caso del ingrediente G, parece existir una igualdad en los niveles. Lo razonable en este caso sería elegir el nivel más económico, es decir, no incluirlo (nivel 2).<br />No obstante, este análisis resulta un tanto ingenuo, siendo lo más razonable aplicar tests estadísticos que nos permitieran saber si las diferencias entre estos porcentajes son realmente significativas o si son fortuitas. Puede utilizarse un test ANOVA (Análisis de la Varianza) para dos criterios de clasificación y una observación en cada celda.<br />APLICACIÓN<br />A partir de las ideas básicas aquí incluidas, se han desarrollado numerosos métodos y procedimientos aplicables a los distintos problemas y situaciones particulares que pueden aparecer a la hora de elegir la configuración adecuada para diseñar o fabricar un producto.<br />Son frecuentes los problemas de selección de los parámetros más convenientes para ajustar un proceso de producción. Por ejemplo, una empresa fabricante de automóviles desea calibrar su túnel de pintura para conseguir en el mejor acabado en sus vehículos. Entonces tendrá qué manejar una serie de parámetros del túnel (ej. temperatura de la pintura, densidad de la pintura,…) y cada uno podrá alcanzar distintos niveles. Pueden aplicarse los métodos de Taguchi para determinar los niveles adecuados para cada parámetro.<br />