Nivel: Intermedio
Función del puesto: Analista / Científico / Ingeniero
Bernard Ennis, investigador principal de Tata Steel
David Neal Hanlon, investigador científico de Tata Steel
Patricia Gobernado Hernández, investigadora científica, Tata Steel
Ganador del premio al mejor póster electrónico
Optimizar el ciclo de desarrollo de nuevos productos supone un reto para la I+D en la industria siderúrgica. El acero se produce mediante una larga cadena de pasos de proceso interdependientes. Por consiguiente, se requieren grandes volúmenes de experimentos para explorar a fondo las relaciones entre las propiedades del proceso. Esto es especialmente crítico para productos nuevos y altamente diferenciados, en los que la comprensión de la metalurgia física subyacente es incompleta y, por lo tanto, no es posible excluir factores a priori . En este contexto, es esencial el uso del diseño estadístico de experimentos para acortar los plazos de desarrollo, maximizar la capacidad experimental y minimizar el consumo de material. En este artículo, se presenta una evaluación de la respuesta de un producto de acero complejo al proceso de recocido. Se compara un diseño factorial completo (FF) clásico, un diseño de seis factores con dos niveles y un novedoso diseño de cribado definitivo (DSD). Los resultados se evalúan y discuten en función de la capacidad de cada diseño para cribar variables significativas. Si bien ambos diseños son capaces de identificar los factores más relevantes, el DSD permite una reducción significativa de los experimentos. En el caso del DSD, la carga experimental es cuatro veces menor que en el diseño FF.
