El diseño de experimentos (DOE) permite a un equipo de Lean Six Sigma probar conjuntamente las entradas del proceso y medir cómo dependen sus efectos entre sí. La ASQ ubica el DOE en la fase de Mejora (Improve) de DMAIC, donde los equipos evalúan soluciones y determinan qué entradas requieren control. Antes de comprometer tiempo de producción, el sponsor necesita saber si el experimento respaldará una decisión sobre los ajustes de operación.
Las pruebas de un solo factor a la vez dejan las interacciones sin resolver
Las pruebas de un solo factor a la vez (OFAT) cambian una entrada mientras mantienen las demás fijas, y luego repiten el proceso para otra entrada. Esto deja las interacciones sin resolver: el efecto de un factor depende del ajuste de otro factor. El manual de NIST/SEMATECH explica esta limitación en su guía, publicada por primera vez en 2003.
En un proyecto de Lean Six Sigma análisis de causa raíz, una interacción cambia lo que el equipo necesita establecer. Identificar una entrada que afecta la respuesta es solo una parte del trabajo. El equipo también necesita establecer cómo cambia ese efecto a través de combinaciones de ajustes. Un resultado OFAT se aplica a los valores mantenidos fijos durante la prueba; no establece lo que sucede en combinaciones no probadas.
Un experimento de tres factores requiere más de ocho turnos de producción
El ejemplo práctico de pulido del NIST examina la velocidad y el avance junto con la profundidad, cada uno a dos niveles. Su factorial completo contiene ocho combinaciones, lo que permite estimar los efectos principales y las interacciones. Repetir esas combinaciones y agregar tres corridas en el punto central lleva el diseño completo a 19 corridas. El NIST presenta esto como un ejemplo pedagógico y no afirma ahorros para ninguna empresa.
| Etapa del diseño | Corridas en esta etapa | Corridas acumuladas |
|---|---|---|
| Todas las combinaciones de tres factores de dos niveles | 8 | 8 |
| Repetir cada combinación | 8 | 16 |
| Agregar corridas en el punto central | 3 | 19 |
Aprobar ocho turnos de producción solo financiaría las combinaciones iniciales en este DMAIC experimento. Las corridas de repetición también necesitan capacidad de producción, al igual que la confirmación posterior. La revisión del sponsor debe separar el recuento de ajustes únicos del tiempo total de producción solicitado.
La medición y el orden de ejecución corresponden al plan de DOE
La guía de la ASQ para la fase de Medición incluye validar el sistema de medición antes de establecer el desempeño del proceso. En una propuesta de DOE, la variable de respuesta necesita un vínculo claro con los declaración del problemadel proyecto, con un procedimiento de medición definido. Para las mediciones afectadas por diferencias entre operadores o lecturas repetidas, esa preparación incluye el Gage R&R.
La programación de las corridas es parte del diseño experimental. La guía de terminología de DOE del NIST distingue tres disposiciones con diferentes propósitos:
- Aleatorización: asignar las combinaciones de tratamiento y el orden de ejecución mediante una programación aleatoria.
- Replicación: realizar nuevamente la misma combinación de tratamiento para estimar el error experimental.
- Bloqueo: agrupar corridas alrededor de variables perturbadoras conocidas, como los operadores o los cambios de materia prima, de modo que sus efectos puedan separarse de los efectos bajo investigación.
El Black Belt del proyecto debe evaluar si la programación de producción conserva el diseño previsto. En el ejemplo de pulido del NIST, ejecutar los ajustes en una secuencia fija puede confundir un efecto de profundidad con las condiciones de día versus noche. Un cambio de secuencia solicitado por operaciones exige una revisión del diseño antes de que comiencen las corridas.
Los diseños factoriales fraccionados intercambian corridas por supuestos
Un factorial fraccionado utiliza un subconjunto seleccionado de las combinaciones del factorial completo. Un menor número de corridas conlleva confusiones (aliasing): un efecto estimado puede incluir contribuciones de otros efectos. El NIST ilustra este problema con una media fracción en la que los efectos principales se confunden con interacciones de dos factores.
Para un proyecto de Lean Six Sigma la optimización de procesos , la revisión del diseño debe identificar qué efectos permanecen confundidos. Si la decisión operativa depende de separar el efecto de una entrada de una interacción, la propuesta debe explicar cómo los distinguirá el equipo. Un experimento inicial más pequeño es defendible cuando el sponsor ha presupuestado las corridas de seguimiento necesarias para resolver esos efectos.
Selección de recubrimiento y lubricante en un estudio de Lean Six Sigma
Un estudio de 2022 en Materials Science Forum aplicó DOE dentro de DMAIC para investigar el desgaste de matrices y punzones. El estudio informó una combinación preferida de un recubrimiento AlCrN-PVD con aceite de aloe vera. Ese hallazgo respalda la elección de recubrimiento y lubricante bajo las condiciones del estudio. Aplicar la misma combinación a otro proceso de producción requiere realizar pruebas bajo las condiciones de dicho proceso.
Las corridas de confirmación preceden a la entrega de la fase de Control
Un modelo de DOE ajustado necesita confirmación en los ajustes operativos propuestos. El NIST recomienda al menos tres corridas de confirmación en los mejores ajustes propuestos, incluso cuando dichos ajustes hayan aparecido en el experimento original. La guía también pide reproducir el entorno experimental e investigar las discrepancias entre las respuestas predichas y las observadas.
En el traspaso de DMAIC, el plan de control debe identificar los ajustes confirmados y su rango operativo probado. Esos ajustes pasan a formar parte del trabajo estandarizado, utilizando el gráficos de control para monitorear el proceso, en consonancia con la guía de la fase de Control de la ASQ. Los criterios de aceptación también deben especificar quién autoriza un cambio de ajuste fuera del rango probado y qué evidencia requiere dicho cambio.
Fuentes
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "One variable at a time": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section2/pri212.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "Full factorial example": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3332.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "A Glossary of DOE Terminology": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section7/pri7.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "Confounding (also called aliasing)": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3343.htm. (itl.nist.gov)
- Materials Science Forum (2022), “Die and Punch Wear Reduction in Stamping Process by Lean Six Sigma Approach”: https://www.scientific.net/MSF.1058.165. (scientific.net)
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "How to confirm DOE results (confirmatory runs)": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri46.htm. (itl.nist.gov)
