¿Tamaño mínimo de muestra para que una DOE reduzca la tasa de defectos?Tengo un problema en mi planta. En nuestro proceso de ensamblaje, actualmente tenemos una tasa de defectos del 15 %, probablemente causados por el proceso inmediatamente anterior. Me gustaría ejecutar un DOE para descubrir las variables que afectan la probabilidad de falla. El tamaño del lote es de alrededor de 150 piezas por orden de trabajo. La tasa de defectos ideal sería lo más baja posible, pero históricamente ha oscilado entre el 2 y el 3%. Creo que la herramienta más relevante es la Calculadora de proporciones de una muestra, pero no estoy exactamente seguro de cómo usarla.
Entonces, lo que no puedo resolver es ¿cuántas muestras necesito tomar por experimento DOE para estar seguro de qué variable afecta la tasa de desechos? ¿Y cómo haría para diseñar un DOE de este tipo en función de la tasa de defectos?
Re: ¿Tamaño mínimo de muestra para que una DOE reduzca la tasa de defectos?Tengo un par de preguntas que debería haber hecho antes:
- ¿La determinación de un defecto se basa en una prueba destructiva?
- ¿La definición de defecto se basa en una medida continua?
Sí, su resultado de n = 56 es correcto suponiendo que la diferencia nula es 0.
Bueno, si estás comparando dos poblaciones, entonces este cálculo del tamaño de la muestra es correcto.
El número de unidades defectuosas se modela con una distribución binomial. Es decir, conoce tanto el número de defectuosos como el de no defectuosos.
Desafortunadamente, los resultados cualitativos son mucho menos informativos que las respuestas cuantitativas. La respuesta dicotómica es tan mala como parece.
Re: ¿Tamaño mínimo de muestra para que una DOE reduzca la tasa de defectos?Gracias por su respuesta.
@Mark_Bailey escribió:
Si está utilizando JMP 14, seleccione Ayuda > Libros > Diseño de experimentos y ver Capítulo 17: Tamaño y potencia de la muestra prospectiva . Hay una sección que explica este cálculo y ofrece un ejemplo.
Acabo de mirar el libro, a veces me siento un poco incómodo al mirar ejemplos como estos, así que tengan paciencia. Hay un ejemplo sobre dos líneas de ensamblaje de obleas que supongo que podrían traducirse en mi problema (a) la configuración actual con una tasa de defectos del 15 % y (b) la configuración del experimento con una tasa de defectos de <15 %.
Si pruebo la calculadora de tamaño de muestra de dos proporciones con una prueba unilateral (creo que esto es correcto porque solo estoy tratando de detectar si es más pequeño, no más grande). Si pongo la proporción 1 = 0,15, la proporción 2 = 0,02, la diferencia nula = 0, alfa = 0,05 y la potencia = 0,8, entonces me quedan los tamaños de muestra 1 y 2 iguales a 56. ¿Es esta una aplicación correcta a este problema?
@Mark_Bailey escribió:
¿Está intentando demostrar que la nueva tasa de fracaso está por debajo del 2%?
Sí, pero no exactamente. No sabremos la tasa exacta de fracaso de ninguno de los experimentos hasta que los ejecutemos. Estamos tratando de encontrar las configuraciones en el proceso anterior que reduzcan la tasa de fallas/defectos desde su nivel actual, es decir <15% (pero idealmente, por supuesto, <2%, por ejemplo).
@Mark_Bailey escribió:
Además, ¿está contando el número de unidades defectuosas o el número de defectos en una muestra de unidades? Hace la diferencia.
El número de unidades defectuosas. Sólo hay un defecto que puede tener esta unidad. Las unidades defectuosas son destruidas.
@Mark_Bailey escribió:
¿Tiene la intención de diseñar un experimento multifactorial o simplemente probar algunas causas potenciales del aumento en la tasa de defectos? Si es el último caso, entonces probablemente podrías usar la Calculadora de proporciones de dos muestras para tener una buena idea del tamaño de la muestra.
Esto es de lo que no estaba seguro. Si el tamaño de la muestra es tan grande, necesitamos empujar las variables en la dirección correcta. Si es lo suficientemente pequeño, entonces me gustaría diseñar un experimento multifactorial porque creo que existe cierta interacción entre algunas variables.
Este es uno de los problemas de mayor confusión en los que he trabajado. Parece que cuando la señal de salida no es continua, ¡realmente complica el problema!
Re: ¿Tamaño mínimo de muestra para que una DOE reduzca la tasa de defectos?Si está utilizando JMP 14, seleccione Ayuda > Libros > Diseño de experimentos y ver Capítulo 17: Tamaño y potencia de la muestra prospectiva . Hay una sección que explica este cálculo y ofrece un ejemplo. Este tamaño de muestra está destinado a una prueba de una proporción hipotética de defectos. Hace una pregunta sobre una población. ¿Está intentando demostrar que la nueva tasa de fracaso está por debajo del 2%?
Además, ¿está contando el número de unidades defectuosas o el número de defectos en una muestra de unidades? Hace la diferencia.
Las plataformas de diseño, como Custom Design, no admiten un análisis de potencia (otra forma de evaluar el tamaño de la muestra) para una respuesta binaria (aprobado/reprobado). ¿Tiene la intención de diseñar un experimento multifactorial o simplemente probar algunas causas potenciales del aumento en la tasa de defectos? Si es el último caso, entonces probablemente podrías usar la Calculadora de proporciones de dos muestras para tener una buena idea del tamaño de la muestra.
Algunos otros expertos con más conocimientos sobre estos estudios que yo podrían tener otras sugerencias.
