Nivel: Intermedio
Para lograr resultados en la mejora de procesos mediante el diseño de experimentos, primero reduzca los errores en el proceso objetivo, luego planifique y ejecute experimentos que cumplan con los objetivos y analice los datos obtenidos para encontrar la solución óptima. Aplique esto al proceso para confirmar la mejora y, si la mejora es insuficiente, modifique la solución óptima para garantizar resultados. Los esfuerzos anteriores no son solo métodos de diseño experimental, sino métodos de diseño experimental integrales que resumen de manera integral una serie de esfuerzos. Para aprender esto es importante vivir el PDCA de planificación, ejecución, análisis y mejora de manera práctica, aunque sea virtual. Tradicionalmente se utilizaban materiales didácticos como helicópteros de papel y mesa de golf. Sin embargo, estos métodos tenían el inconveniente de que una sola persona no podía aprenderlos de manera eficiente en un corto período de tiempo.
En los últimos años, se ha desarrollado un simulador de fly ball que puede generar de manera flexible datos de proceso que incluyen errores como software complementario para JMP, lo que hace posible que incluso una persona aprenda de manera eficiente un diseño experimental integral. Por lo tanto, en este estudio, vinculamos un simulador de fly ball y la plataforma de diseño de experimentos de JMP, e ideamos un programa educativo que proporciona aprendizaje práctico de PDCA, un diseño integral de experimentos, basado en un diseño personalizado (diseño óptimo). En particular, se caracteriza por la adopción de experimentos iterativos de múltiples niveles para corregir por regresión la solución óptima en respuesta a respuestas no lineales.
