El diseño de experimentos (DOE) permite que un equipo de Lean Six Sigma pruebe las entradas del proceso de manera conjunta y mida cómo dependen sus efectos entre sí. El DOE pertenece a la fase de Mejorar de DMAIC, donde los equipos evalúan soluciones y determinan qué entradas requieren control. Antes de comprometer tiempo de producción, el patrocinador necesita saber si el experimento respaldará una decisión sobre los parámetros 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 análisis de causa raíz de Lean Six Sigma, una interacción cambia lo que el equipo necesita determinar. Identificar una entrada que afecta la respuesta es solo una parte del trabajo. El equipo también necesita determinar cómo cambia ese efecto a través de las combinaciones de ajustes. Un resultado de OFAT se aplica a los valores que se mantuvieron fijos durante la prueba; no determina 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 financiaría únicamente las combinaciones iniciales de este experimento de DMAIC. Las corridas repetidas también requieren 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 fase de Medir incluye validar el sistema de medición antes de establecer el desempeño del proceso. En una propuesta de DOE, la variable de respuesta requiere un vínculo claro con la declaración del problema del 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 un programa aleatorio.
- Replicación: realizar nuevamente la misma combinación de tratamiento para estimar el error experimental.
- Bloqueo: agrupar las corridas en torno a variables de confusión conocidas, como operadores o cambios de materia prima, de modo que sus efectos puedan separarse de los efectos investigados.
El Black Belt del proyecto necesita evaluar si el programa 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 frente a noche. Un cambio de secuencia solicitado por operaciones requiere 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 optimización de procesos de Lean Six Sigma, 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 justificable 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 publicado en Materials Science Forum aplicó el DOE dentro del marco DMAIC para investigar el desgaste de troqueles y punzones. El estudio determinó una combinación preferida de revestimiento de AlCrN-PVD con aceite de aloe vera. Dicho hallazgo respalda la elección del revestimiento y el lubricante bajo las condiciones específicas del estudio. La aplicación de esta misma combinación a otro proceso de producción requiere realizar pruebas bajo las condiciones particulares 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 parámetros confirmados y su rango operativo probado. Esos parámetros se convierten luego en parte del trabajo estandarizado, utilizando gráficos de control para monitorear el proceso. Los criterios de aceptación también deben especificar quién autoriza un cambio de parámetro fuera del rango probado y qué evidencia requiere dicho cambio.
Fuentes
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "Una variable a la vez": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section2/pri212.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "Ejemplo de factorial completo": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3332.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "Glosario de terminología de DOE": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section7/pri7.htm. (itl.nist.gov)
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "Confusión (también llamada solapamiento o alias)": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3343.htm. (itl.nist.gov)
- Materials Science Forum (2022), "Reducción del desgaste de troquel y punzón en el proceso de estampado mediante el enfoque Lean Six Sigma": https://www.scientific.net/MSF.1058.165. (scientific.net)
- NIST/SEMATECH (manual de 2003, edición en línea), "Cómo confirmar los resultados del DOE (corridas de confirmación)": https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section4/pri46.htm. (itl.nist.gov)
