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ESTADISTICA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS GÜNTNER DE MÉXICO


Enviado por   •  26 de Noviembre de 2018  •  Trabajos  •  2.799 Palabras (12 Páginas)  •  302 Visitas

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[pic 1][pic 2]

Universidad Autónoma de Nuevo León

Facultad de Ciencias Químicas

Ingeniero Industrial Administrador

Producto Integrador de Aprendizaje

ESTADISTICA Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS

GÜNTNER DE MÉXICO

Flor Yanhira Rentería Baltierrez

1792460

Gomez Perez Elena Paola

1666325

Jimenez Rivera Hannia Nayelli

1678840

Lozano Padilla Gustavo Alexis

1680697

Martinez Palomo Carolina

1656518

Partida García Kathia Lucero

Equipo: #4

San Nicolás de los Garza a 21 de Noviembre de 2018

Índice

Introducción        1

Marco Conceptual        2

Metodología        4

Presentación de Datos        6

Resultados        8

Discusión y Conclusiones        14

Conclusiones        15

Bibliografía y Referencias Electrónicas        16

Anexos        17


Introducción

Aplicaremos los temas vistos en clase a la pintura utilizada en la empresa “Güntner de México”, en la cual realizan condensadores, y evaporadores en los cuales se utilizan piezas de lamina que antes del proceso final son sometidos a una cámara de pintura, esto debe de llevar un espesor especifico, por lo cual nosotros analizaremos los factores que afectan al espesor (viscosidad).

El propósito del proyecto es identificar aquellos factores que se veían involucrados en el resultado de las cualidades de la pintura. Ya que fueron identificados, se tomaran 80 muestras tomando en cuenta 3 factores y los niveles de cada uno de ellos, siendo estos niveles los rangos establecidos para cada variable, acomodando todos los datos de forma que sea posible su estudio.

Para ver cómo afecta esto al espesor de pintura, utilizaremos el diseño factorial , donde nos será posible visualizar los resultados correspondientes a cada variable expuesta en este trabajo, con el fin de saber si alguno o todos estos factores afectan en gran manera a la viscosidad de la pintura.[pic 3]

El tema que abordaremos será experimentos  cuando el objetivo es medir cómo influyen k factores en un proceso y descubrir si interaccionan entre ellos.[pic 4]

El ejemplo permitió introducir los conceptos de efecto principal y de interacción entre factores veremos cómo construirlos y cómo calcular e interpretar los efectos y las interacciones cuando se estudian tres factores a dos niveles.

De esta manera podemos aplicar los conocimientos que hemos adquirido a lo largo de toda la unidad de aprendizaje para poder tener una amplia gama de herramientas para resolver esta problemática localizando así las variables que deben tener preponderancia mayor en el interés.

Marco Conceptual

La terminología usada en este proyecto para la investigación de la empresa Güntner de México son:

  • Muestra: parte o cantidad pequeña de una cosa que se considera representativa del total y que se toma o se separa de ella con ciertos métodos para someterla a estudio, análisis o experimentación.
  • Diseño factorial: un diseño factorial es un tipo de experimento diseñado que permite estudiar los efectos que pueden tener varios factores sobre una respuesta. Al realizar un experimento, el hecho de variar los niveles de todos los factores al mismo tiempo en lugar de uno a la vez permite estudiar las interacciones entre los factores.
  • Diseño factorial modelo 23: es un diseño de tres factores, cada uno a 2 niveles y consta de 8 combinaciones. Geométricamente el diseño es un cubo, cuyas esquinas son las 8 combinaciones. Este diseño permite estimar los efectos principales (A, B y C), las tres interacciones de dos factores (AB, AC Y BC) y la interacción de los tres factores (ABC). 
  • Factores: son las variables a estudiar dentro de nuestro diseño de experimento.
  • Báscula: instrumento para medir pesos, generalmente grandes, que consiste en una plataforma donde se coloca lo que se quiere pesar, un sistema de palancas que transmite el peso a un brazo que se equilibra con una pesa, y un indicador que marca el peso.
  • Viscosidad: consistencia espesa y pegajosa de una cosa.
  • Densidad: relación entre la masa y el volumen de una sustancia, o entre la masa de una sustancia y la masa de un volumen igual de otra sustancia tomada como patrón.
  • Temperatura: es una magnitud referida a las nociones comunes de calor medible mediante un termómetro
  • Esmalte industrial: material utilizado en el recubrimiento de herramienta a altas temperaturas.
  • Engobe: es un aditivo agregado al esmaltado que ayuda a evitar ciertos defectos que se presentan en el proceso
  • Niveles: son los niveles bajo y alto de los factores del diseño de experimento factorial.
  • Replica: múltiples corridas experimentales con la misma configuración de factores.
  • Prueba de hipótesis: es una prueba estadística que se utiliza para determinar si existe suficiente evidencia en una muestra de datos para inferir que cierta condición es válida para toda la población.
  • Hipótesis nula: es el enunciado que se probará. Por lo general, la hipótesis nula es un enunciado de que "no hay efecto" o "no hay diferencia".
  • Hipótesis alternativa: la hipótesis alternativa es el enunciado que se desea poder concluir que es verdadero.
  • Prueba de Fisher: cualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribución F si la hipótesis nula no puede ser rechazada. El nombre fue acuñado en honor a Ronald Fisher.
  • Grado de confianza: indica qué tan probable es que el parámetro de población, como por ejemplo la media, esté dentro del intervalo de confianza. Un nivel de confianza de 95% por lo general es adecuado.
  • Gráfica de probabilidad normal: es una gráfica que puede utilizar para evaluar el ajuste de una distribución a sus datos, estimar percentiles y comparar diferentes distribuciones de muestras.
  • Histograma: Gráfico de la representación de distribuciones de frecuencias, en el que se emplean rectángulos dentro de unas coordenadas.
  • Gráfica de residuos vs ajustes: Utilice los residuos vs. los ajustes para verificar el supuesto de que los residuos tienen varianza constante.
  • Gráfica de residuos vs orden: Utilice la gráfica de residuos versus orden para verificar el supuesto de que los residuos no están correlacionados entre sí.
  • ANOVA: un análisis de varianza (ANOVA) prueba la hipótesis de que las medias de dos o más poblaciones son iguales. Los ANOVA evalúan la importancia de uno o más factores al comparar las medias de la variable de respuesta en los diferentes niveles de los factores.


Metodología

La pintura puede presentar varios defectos por un mal control de las variables que influyen en el proceso, por lo cual nos centramos en el análisis de estos factores, pero antes de comenzar con el desarrollo de todo el problema, es preciso definir la forma en que será elaborado. Para lo cual tenemos lo siguiente:

Investigación del proceso

Para dar inicio a nuestro experimento, es necesario saber el proceso del cual tomaremos aquello que queremos analizar, de tal forma que nos sea posible identificar de mejor manera lo que influye en los resultados del producto.

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