Los experimentos para la mayoría de nosotros son demostraciones de principios científicos. Recordamos la clase de ciencias donde pusimos papel de litmus en un vaso de jugo de limón y lo vimos volverse rosa.
En la investigación científica, muchos investigadores todavía construyen experimentos para agregar apoyo a una hipótesis actual o quizás desmentirla. Tales experimentos pueden requerir solo una ejecución de la maquinaria experimental. Cualquier ejecución posterior es solo para verificar el resultado de la primera demostración.
Entonces, cuando digo que mi investigación area es diseño experimental , la gente pregunta: "¿Quieres decir que le muestras a la gente cómo tener mucho cuidado cuando configuran sus experimentos?". Ciertamente, la configuración, observación y medición cuidadosas son importantes en cualquier tipo de experimento. Pero de esto no se trata el diseño experimental.
Quiero explicar qué es el diseño experimental. También quiero motivar el uso de experimentos diseñados en la resolución de problemas de ingeniería. Pero primero debo señalar que los productos de hoy y los procesos para hacer estos productos son mucho más complejos de lo que eran hace una década. La fabricación de las unidades de procesamiento que van a su teléfono celular puede requerir docenas de pasos, cada uno con múltiples controles. ¡Incluso hacer papel higiénico es un proceso de alta tecnología!
Los ingenieros son responsables tanto de definir productos como de construir sistemas o procesos que funcionen. Esto requiere atención al detalle e ingenio. La presión competitiva significa programas de desarrollo ajustados y consideraciones de costos cuidadosas.
El primer paso en el camino desde el concepto hasta los productos en las tiendas consiste en construir y probar prototipos. Una forma de probar un prototipo de producto, sistema o proceso es cambiarlo de alguna manera y medir el efecto de ese cambio en alguna medida del rendimiento. En el lenguaje de diseño de experimentos, se llaman medidas de rendimiento. respuestas . Factores Son aspectos del prototipo que podemos cambiar o controlar. Por lo general, estamos interesados en los efectos de más de un factor, que requiere múltiples pruebas de varios prototipos. Aquí, el diseño de experimentos trata sobre cómo decidir qué prototipos probar y cómo probarlos.
Inicialmente, el objetivo es determinar qué factores tienen el efecto más importante en una respuesta. Una sesión de lluvia de ideas puede identificar una docena o más de factores que creemos que podrían afectar la respuesta, pero en general, solo unos pocos factores explican la gran mayoría de las variaciones en la respuesta. Imagine tratar de diferenciar los efectos de una docena de factores mediante prueba y error. Esta es una práctica común para los ingenieros que no tienen experiencia con el diseño de experimentos. Los estudios de prueba y error a menudo desperdician recursos y dan resultados ambiguos. Un enfoque costoso es probar todas las combinaciones posibles de los factores. Pero con una docena de factores, este enfoque requiere 4,096 pruebas, lo que suele ser prohibitivo y costoso. Por el contrario, un experimento bien diseñado puede proporcionar resultados claros al tiempo que reduce dramáticamente la cantidad requerida de pruebas.
Por ejemplo, los experimentos de selección separan los pocos factores vitales de los muchos triviales. Los diseños de experimentos construidos para la selección de factores generalmente requieren solo una pequeña inversión en pruebas que es entre uno y dos veces el número de factores. La capacidad de distinguir los efectos de tantos factores con un número tan pequeño de ejecuciones de prueba se debe a la elegante estructura de los diseños experimentales para la detección.
Hasta hace poco, los ingenieros que querían usar diseños de experimentos para la selección de factores tenían que confiar en catálogos de diseños en libros de texto u otros materiales de referencia. Estas tablas de diseño eran restrictivas porque solo estaban disponibles para ciertas combinaciones de números de factores y ejecuciones de prueba.
Hoy en día, el software comercial como JMP puede construir diseños de detección sobre la marcha según los requisitos de cada estudio único. Un enfoque asistido por computadora para el diseño experimental ofrece varias ventajas sobre el uso de diseños de referencia. La generación informática de diseños es inmediata. Esto permite la creación y comparación de múltiples alternativas de diseño. Un beneficio adicional es la flexibilidad de crear un diseño para cada problema único en lugar de reformular su problema para que coincida con los requisitos de un diseño de referencia. Finalmente, los requisitos de capacitación o conocimiento para el uso apropiado de los diseños asistidos por computadora son más bajos que los de los diseños tradicionales. Esto hace que esta tecnología sea potencialmente accesible para cualquier ingeniero.
Imagine un mundo donde el uso del diseño experimental fue un procedimiento de ingeniería estándar. Los productos llegarían al mercado más rápido a un menor costo y con mayor calidad y confiabilidad. Un mundo así sería un mejor lugar para vivir.
