Diseño de Taguchi

Dr. Raúl Benito Siche Jara

1

Curso: Métodos Estadísticos para la Investigación

ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL

UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

GENICHI TAGUCHI

• Nació en Japón, 1924 • Ingeniero Eléctrico

• Trabajó durante 1950’s en el mejoramiento de

sistemas de telecomunicaciones japoneses • Padre del “Método Taguchi” y la “Ingeniería Robusta”

INTRODUCCIÓN

Métodos estadísticos para la investigación 2 Dr. Raúl Siche UNT

El Método de Taguchi: Pasos

1. Identificar el problema

2. Brainstorm

3. Diseño del experimento

4. Corridas experimentales

5. Análisis de los resultados

6. Confirmación experimental

INTRODUCCIÓN

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El Método de Taguchi: Usos

Proporcionar una estrategia para hacer frente a problemas múltiples e interrelacionados

Una forma más eficiente de diseñar experimentos para la solución de problemas industriales

Técnicas para la toma racional de decisiones priorizando los problemas, lo que le permite enfocar mejor los recursos

Herramienta para la optimización de procesos de fabricación

INTRODUCCIÓN

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Se dice que el Diseño de Taguchi es ROBUSTO ¿Cómo se mide la robustez? Relación señal-ruido (S/N) Se obtienen estimaciones insensibles a las fuentes de variabilidad, y logrando que estén lo mas cerca posible al valor objetivo.

INTRODUCCIÓN

Métodos estadísticos para la investigación 5 Dr. Raúl Siche UNT

INTRODUCCIÓN

Métodos estadísticos para la investigación 6 Dr. Raúl Siche UNT

Relación señal-ruido (S/N)

Si se desea que la variable entre más pequeña mejor

Si se desea que la variable entre más grande mejor

Si se desea que la variable este en un valor nominal

Tipo I: Cuando los valores de la variable son solo positivos:

Tipo II: Cuando los valores de la variable pueden ser tanto

positivos como negativos:

Donde “S” es la desviación estándar, “n” es el número de datos por tratamiento,

“Y” es la media de todos los datos.

INTRODUCCIÓN

Métodos estadísticos para la investigación 7 Dr. Raúl Siche UNT

DISEÑO DE TAGUCHI Arreglo L4 Arreglo L8

Para factores con dos niveles cada factor se utilizan

L4, L8, L12 y L16 y para tres niveles cada factor se utilizan L9 y L18.

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EJEMPLOS

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EJEMPLOS F 1 F 2 F 3 F 4 F 5 F 6 F 7 F 8 F 9 F 10 F 11 F 12 F 13

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2

3 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3

4 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 3 3 3

5 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 1 1 1

6 1 2 2 2 3 3 3 1 1 1 2 2 2

7 1 3 3 3 1 1 1 3 3 3 2 2 2

8 1 3 3 3 2 2 2 1 1 1 3 3 3

9 1 3 3 3 3 3 3 2 2 2 1 1 1

10 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3

11 2 1 2 3 2 3 1 2 3 1 2 3 1

12 2 1 2 3 3 1 2 3 1 2 3 1 2

13 2 2 3 1 1 2 3 2 3 1 3 1 2

14 2 2 3 1 2 3 1 3 1 2 1 2 3

15 2 2 3 1 3 1 2 1 2 3 2 3 1

16 2 3 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1

17 2 3 1 2 2 3 1 1 2 3 3 1 2

18 2 3 1 2 3 1 2 2 3 1 1 2 3

19 3 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2

20 3 1 3 2 2 1 3 2 1 3 2 1 3

21 3 1 3 2 3 2 1 3 2 1 3 2 1

22 3 2 1 3 1 3 2 2 1 3 3 2 1

23 3 2 1 3 2 1 3 3 2 1 1 3 2

24 3 2 1 3 3 2 1 1 3 2 2 1 3

25 3 3 2 1 1 3 2 3 2 1 2 1 3

26 3 3 2 1 2 1 3 1 3 2 3 2 1

27 3 3 2 1 3 2 1 2 1 3 1 3 2

L27

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EJEMPLOS

Métodos estadísticos para la investigación 11 Dr. Raúl Siche UNT

EJEMPLOS

Métodos estadísticos para la investigación 12 Dr. Raúl Siche UNT

EJEMPLOS

Métodos estadísticos para la investigación 13 Dr. Raúl Siche UNT

EJEMPLOS

Métodos estadísticos para la investigación 14 Dr. Raúl Siche UNT

EJEMPLOS

Voltametría de pulso diferencial

(DPV)

HPLC

Acido Ascórbico

Diseño de Taguchi

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EJEMPLOS

N1 N2

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EJEMPLOS

F 1 F 2 F 3 F 4 N1 N2

1 1 1 1 1 10.20 10.80

2 1 2 2 2 11.50 11.50

3 1 3 3 3 11.20 11.40

4 2 1 2 3 8.44 8.71

5 2 2 3 1 8.60 9.48

6 2 3 1 2 8.34 8.07

7 3 1 3 2 7.43 7.13

8 3 2 1 3 6.60 7.33

9 3 3 2 1 6.62 6.98

10 1 1 1 1 10.00 10.70

11 1 2 2 2 11.40 11.60

12 1 3 3 3 11.90 12.30

13 2 1 2 3 8.40 8.48

14 2 2 3 1 8.92 10.00

15 2 3 1 2 8.84 8.84

16 3 1 3 2 6.99 7.37

17 3 2 1 3 7.03 7.31

18 3 3 2 1 6.59 7.21

Diseño L9 (x2)

Peak intensity (μA)

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EJEMPLOS

Para N1

Level Effect Size Standard Error

{1}t 1 2.08569 0.152391

{2}E 2 0.14568 0.152391

{3}V 3 0.33278 0.152391

{4}T 2 0.25142 0.152391

Expected S/N

21.56645

Métodos estadísticos para la investigación 18 Dr. Raúl Siche UNT

Para N2

Level Effect Size Standard Error

{1}t 1 2.02181 0.167005

{2}E 2 0.34252 0.167005

{3}V 3 0.38648 0.167005

{4}T 3 0.05338 0.167005

Expected S/N

21.8983

EJEMPLOS

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La mejor señal se obtuvieron a t1 = 0,01 s; ΔE2 = 140 mV; velocidad de barrido3 = 70 mV s-1 y T2 = 30 °C.

En ausencia de oxígeno.

EJEMPLOS

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Validación con óptimos Ap (μA): 12.052; 12.086; 11.657 y 11.256.

Promedio 11.763 ± 0.390 El valor de predicción estadístico: 11.698 ± 0.503

(95% de nivel de confianza).

EJEMPLOS

Métodos estadísticos para la investigación 21 Dr. Raúl Siche UNT

Curva de calibración

EJEMPLOS

Métodos estadísticos para la investigación 22 Dr. Raúl Siche UNT

texp<tcrit=2.306)

EJEMPLOS

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La técnica de DPV mostró una buena respuesta analítica, por lo que el electrodo de carbono se puede utilizar para la determinación simple y sensible de ácido ascórbico.

Además, la pasta de carbono se mantiene estable durante mucho tiempo y su preparación es simple y el procedimiento

implica menos gasto que el método de HPLC.

EJEMPLOS

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