Evolución de la metodología de Taguchi

En esta parte hablaremos de los análisis y clasificación de los factores, estos se analizan por medio de tablas de análisis de varianzas, donde se acumulan los defectos que aportan un 5% a la variabilidad total. O también por un método secuencial como el siguiente.

1. Toma como primera estimación del error aleatorio la suma de cuadrados del efecto más pequeño MSE1
2. Comparar el MSE del segundo efecto más pequeño MS1 si son iguales se juntan y forman el MSE2
3. Todos los efectos que quedan son mayores a SME por lo tanto son significativos

Selección de las condiciones optimas

Para esto tenemos que en la mayoría de los casos las condiciones optimas para los factores de control se seleccionan en dos pasos.

1. Seleccionar los niveles de los factores Xd
2. Manteniendo los niveles de los factores Xd fijados como en el paso 1, seleccionar los factores Xa.

Antes de dar definitivamente por bueno el resultado que se obtiene Taguchi propone la relación de una serie de experimentos para confirmar que el comportamiento de Y sea el optimo en caso de que este no sea el correcto se regresa y se buscan los posibles errores de interpretación y de análisis.

Evolución de la metodología de Taguchi

Uno de los primeros artículos sobre esta metodología se debe a Kackar quien publica un articulo de gran valor intentando aclarar todos los aspectos oscuros de la metodología. Este articulo habla en general de la importancia de las aportaciones conceptuales y metodológicas de Taguchi para la mejora de calidad en la industria y una necesidad de mejorar muchos aspectos del método.

Unos años mas tarde en 1988 se publican dos artículos en torno a la métrica utilizada por Taguchi. Esta metodología ha evolucionado y da lugar a gran cantidad de publicaciones sobre varios aspectos a mejorar, aunque siguen existiendo temas críticos donde no tenemos una postura universal.

Objetivos

La investigación ha abarcado diferentes aspectos con tal de acercarnos a los objetivos principales de esta tesis que son los siguientes.

• Entender las diferencias entre modelar directamente la variabilidad o estudiarla a partir de modelos de localización
• Obtener pautas de actuación que ayuden a seleccionar diseños en cada caso
• Obtener pautas de actuación que ayuden a seleccionar condiciones robustas en cada caso

La tesis se a estructurado en 10 capítulos inicia en el capítulo 2 y termina en el capítulo 11, donde se presentan varios casos que desarrollan este mismo tema

El capitulo 2 presenta el estado del arte. En el capitulo 3 presentan 2 casos publicados en revistas científicas estos casos se analizan como anteriormente se explicó y se obtienen resultados totalmente diferentes. El capitulo 4 esta dedicado al estudio de la superficie cuando solo hay un único factor ruido afectando a la respuesta Y. En el capitulo 5 se realizan las comparaciones para las métricas. El capitulo 6 extiende el trabajo anterior a modelos para y conteniendo a 2 factores ruido. En el capitulo 7 se define la naturaleza de las superficies asociadas a la variabilidad y se est5ablecen pautas de cara a seleccionar diseños que permitan aproximarse a dichas superficies cuando se trabaja.

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