Diseño de experimento “Caso de las llantas” - Adaptado por el docente

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BOLÍVAR

María José Olano Abello, Paula Andrea Alvear Villadiego, Isabella Buelvas, Cristian Gonzalez y Dylan Chalabe.

Profesor: Enrique José de la Hoz Dominguez

           Docente de Control de Calidad, Universidad Tecnológica de Bolívar, Cartagena Colombia.

Diseño de experimento “Caso de las llantas” - Adaptado por el docente.  

Año 2022

Introducción.

En este diseño de experimento “El caso de las llantas”, se evidenciará el procedimiento realizado para obtener un costo óptimo al minimizar su valor.  Dentro del informe, encontrarás gráficos y datos utilizados para  hallar los valores óptimos específicos que aquí se evidencian.

Procedimiento.

Los valores de los dos tipos de llantas (A y B) dados por el instructivo para el desarrollo del diseño de experimento, se introdujeron en el simulador, el cual nos arrojó los datos necesarios para proceder a la realización del estudio enunciado.

El valor de la porosidad, teniendo en cuenta factores dados (Tipo pintura, temperatura, presión, reciclaje y desgasificación).

Luego de esto, se realizó una regresión lineal de los datos, lo cual nos permitió identificar las relaciones de factores influyentes frente al aumento de la porosidad y los factores que no influyen en esta; a su vez, realizamos el análisis de varianza.

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Tabla 1. Análisis de Varianza.

Lo cual nos permitió  analizar los valores obtenidos de lo cual pudimos analizar que los factores de presión y temperatura son los que influyen en la porosidad de las llantas.

Procedimos luego a realizar la prueba T para dos muestras, suponiendo varianzas diferentes que nos permiten confirmar lo analizado anteriormente.

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Tabla 2. Prueba T para dos muestras con varianzas diferentes.

Luego de la realización del procedimiento anterior, se tomaron los datos de porosidad obtenidos por medio del software de las llantas, esto se realizó luego de tomar los valores de pintura, temperatura, presión, reciclaje y desgasificación arrojados por el software utilizado (Statgraphics) mediante un diseño de experimento aleatorio de 5 factores, cabe resaltar que dichos valores podrán ser -1 y 1 siendo bajo y alto respectivamente.

Con esos valores aleatorios, se digitaron los datos de porosidad que se habían obtenido y luego se analizó el diseño.

Este análisis nos permitió optimizar la porosidad hasta hallar el valor óptimo de esta, por lo que se identificó que los valores óptimos de la temperatura y la presión eran los más cercanos a 1 tal como se muestra seguidamente. (Ver Tabla 3.)

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Tabla 3. Minimización de niveles de Factores (Pintura, Temperatura, Presión, Reciclaje, Desgasificación)

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Imágen 1. Diagrama de Pareto I.

De otro lado, según lo arrojado por el Diagrama de Pareto, los factores de temperatura y presión tienen mayor efecto incidente en la porosidad.

También, en la Tabla 1. se debería tener en cuenta el valor óptimo (1,99664) para su comparación certera.

De acuerdo a los resultados, se cambian los rangos de los valores óptimos que estaban más cercanos a 1 (como lo son la temperatura y presión); Por lo tanto, el valor -1 para estas variables representa 640 y 800 respectivamente y para los mismos factores el valor 1 representa 700 y 900 respectivamente.

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